3.3　協商式方法

移動機器人控制廣泛遵循兩種哲學：協議和反應。協商式方法或者橫向分解提倡從感官數據的融合、規劃的制定、給定任務的后續執行以及此過程的重復，來進行集中性的全局表征。

為了說明這一點，可以想象一個使用協議原則的簡單巡線機器人。機器人有一個光傳感器來感知環境（感知）和一個電機來進行移動（行動），同時也有一臺流暢的機載電腦進行路線地圖設計，在機器人運動之前為巡線機器人（規劃）遍歷線段。

因此，與Braitenberg的車輛不同，感知和行動是兩個完全不同的物理過程，并通過規劃連接在一起。與Braitenberg的車輛相比，這種方法需要一臺機載電腦，使得巡線機器人造價昂貴，而且在硬件和軟件方面也都增加了體積。如可免于提前規劃，那么這不僅對設計有利，而且任務的執行也會更容易，如圖3.12所示的流程圖。

圖3.12　“感知-規劃-行動”法vs.反應式方法。在a）中，兩個平行四邊形框被一個矩形框分開——即輸入和輸出之間的信息處理。相反，b）缺少規劃，事情迅速發生——更像Braitenberg的1至4號車輛的控制范式

早期的機器人是在20世紀六七十年代發展起來的，如Stan-ford Cart、Shakey、Hilare、Alvin等，它們的目標更多的是為了讓機器人移動起來，而不是獲得更高的能力和認知水平。它們都是基于“感知-規劃-行動”模型，這是一種自上而下的方法或稱為功能分解。在“感知-規劃-行動”模型中，感知系統將原始的傳感器數據轉換為一個世界模型，然后規劃系統在這個世界模型中制定執行目標的計劃，最后行動系統執行這個計劃。這個模型的智能在于規劃系統或程序設計者，而非行動系統。