包容体系结构

包容体系结构（Brook，1986）是一个用于将有限状态机组合成反应式控制器的框架结构。这些状态机中的节点会包含针对某些传感器变量的测试，这样有限状态机的执行轨迹就取决于这些测试的结果。在弧上可以标注上穿行它们时所产生的消息，以及要送往机器人的发动机或其它有限状态机的消息。另外，有限状态机还具有内部计时器（时钟），用来控制穿行一条弧所用的时间。这样的自动机一般被称为增强有限状态机，或缩写为AFSM，其中“增强”的含义是指使用了时钟。

如图25.22（b）所示的四状态机是一个简单AFSM的例子，它能为一个六足机器人产生循环的腿部运动。这个AFSM实现了一个循环控制器，其执行过程几乎不依赖于环境反馈。不过，向前摆动的阶段仍依赖于传感器的反馈。如果腿被挡住了，意味着它已经无法执行向前摆动，机器人就收回这条腿，把它再抬得高一些，试着再进行一次向前摆动。因此，控制器能够对机器人和它的环境相互作用时产生的偶发事件做出反应。

包容体系结构提供了额外的基本要素，用来使AFSM同步，以及对多个可能产生冲突的AFSM的输出值进行合并。这样，它使程序员能够以一种自底向上的方式编制越来越复杂的控制器。在我们的例子中，我们也许应该从针对单独腿的AFSM开始，然后是能协调多条腿的AFSM。在这些之上，我们将实现诸如躲避碰撞之类的高层次行为，其中将涉及到后退与转向。

根据AFSM编制机器人控制器的思想是非常吸引人的。可以想象用前一节所描述的任何一种构型空间路径规划算法生成同样的行为将有多么困难。首先，我们需要一个关于地形的准确模型。一个具有6条腿，其中每条腿都由2个独立发动机驱动的机器人的构型空间一共有18维（腿的构型空间有12维，机器人相对其环境的位置和方向有6维）。即使我们的计算机速度足够快，能够在这样高维数的空间中寻找路径，我们也将不得不担心一些令人厌恶的效应，比如机器人沿着斜面滑落。由于这样的随机效应，穿过构型空间的单一路径将几乎肯定是过于脆弱的，恐怕连PID控制器也不能应付这样的偶发事件。换句话说，深思熟虑地生成运动行为对于现有的机器人运动规划算法来说实在是一个过于复杂的问题。

不幸的是，包容体系结构也有它自己的问题。首先，AFSM通常由原始的传感器输入数据驱动，这样的安排当传感器数据可靠并且包含所有用于决策的必要信息时能够正常工作，但是当传感器数据不得不以非平凡的方式对时间进行积分时就会失败。因此包容式的控制器大多应用于局部任务，比如沿着墙走或向着可见光源移动。其次，缺少计划性使得机器人的任务很难被改变。一个包容式的机器人倾向于只完成一项任务，它并不知道该如何改变它的控制来适应不同的控制目标（正如第2.2.3节中的蜣螂一样）。最后，包容式的控制器很难被理解。在实际中，大量相互作用的AFSM（和环境）之间复杂的相互影响超出了大多数人类程序员的理解能力。由于所有这些原因，包容体系结构极少用于商业机器人技术中，尽管它有着巨大的历史重要性。不过，一些由它演变而来的方法得到了应用。