Abstract:
Die Entwicklung von Gedächtnissystemen für kognitive Roboterarchitekturen stellt einen entscheidenden Schritt auf dem Weg zur Schaffung intelligenter, autonomer Maschinen dar, die aus Erfahrungen lernen, sich an neue Umgebungen anpassen und fundierte Entscheidungen treffen können. Im Gegensatz zu traditionellen Robotersteuerungssystemen, die auf starrer Programmierung und vordefinierten Regeln basieren, ermöglicht eine gedächtniszentrierte kognitive Architektur die nahtlose Integration multimodaler Informationen. Dadurch kön-en Roboter Wissen in strukturierter und kontextbewusster Weise verarbeiten, speichern und abrufen. ... mehrDiese Arbeit stellt ein neuartiges Gedächtnissystem für robotische kognitive Architekturen vor, das als Vermittler zwischen high-level symbolischen kognitiven Prozessen – wie Schlussfolgern und Planen – und low-level sensomotorischen Funktionen – wie Wahrnehmung und Handlungsausführung – agiert. Durch die Identifikation der Einschränkungen bestehender Gedächtnisframeworks schlägt diese Arbeit eine Architektur vor, die strukturiertes episodisches Gedächtnis, multimodale Datenrepräsentation und effiziente Informationsabfrage unterstützt. Gleichzeitig werden adaptive Vergessensmechanismen integriert, um Speicherbeschränkungen dynamisch zu verwalten.
Das Gedächtnissystem ist im Rahmen des robotische Software-Frameworks ArmarX implementiert und nutzt ein hierarchisches Design, welches das Arbeitsgedächtnis für kurzfristige Verarbeitung, das Langzeitgedächtnis für Wissensspeicherung und das episodische Gedächtnis für die Speicherung vergangener Erfahrungen integriert. Eine zentrale Herausforderung in der kognitiven Robotik besteht darin, die Lücke zwischen symbolischen und subsymbolischen Repräsentationen zu schließen, damit Roboter vergangene Erfahrungen interpretieren, verallgemeinern und auf neue Situationen anwenden können. Um dies zu erreichen, setzt das System ein flexibles Wissensrepräsentationsmodell ein, das eine effiziente Introspektion und strukturierte Datenspeicherung ermöglicht. Gedächtniskonsolidierungstechniken, die von der kognitiven Psychologie inspiriert sind, sorgen dafür, dass relevante Informationen IIIerhalten bleiben, während redundante oder veraltete Daten durch frequenzbasierte und relevanzgesteuerte Filterprozesse schrittweise vergessen werden. Darüber hinaus erlaubt das vorgeschlagene System den Robotern, Assoziationen zu bilden, etwa zwischen sensorischen Wahrnehmungen und motorischen Aktionen, wodurch eine verfeinerte Entscheidungsfindung auf Basis vorheriger Interaktionen und angesammelten Wissens möglich wird.
Ein zentraler Bestandteil dieser Forschung ist die Evaluierung der Gedächtnisleistung in verschiedenen robotischen Aufgaben, um die Fähigkeit des Systems zur Verbesserung kognitiver Fähigkeiten in realen Szenarien zu demonstrieren. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass Roboter mit dem Gedächtnissystem eine höhere Aufgabeneffizienz, eine schnellere Anpassung an sich ändernde Bedingungen und eine effektivere Interaktion mit Menschen und dynamischen Umgebungen aufweisen. Das strukturierte episodische Gedächtnismodell ermöglicht es Robotern, vergangene Erfahrungen abzurufen und zu verbalisieren, wodurch die Transparenz und Erklärbarkeit von Entscheidungen verbessert wird. Die Integration erfahrungsbasierter Lernprozesse erlaubt es den Robotern, die Konsequenzen oder Kosten von Handlungen vorherzusehen, Strategien zur Aufgabenbewältigung zu verfeinern und Planungsprozesse im Laufe der Zeit zu optimieren. Zusätzlich ermöglicht die Fähigkeit des Systems, multimodale sensorische Eingaben – einschließlich visueller, auditiver und propriozeptiver Daten – zu verarbeiten, eine reichhaltigere Wissensrepräsentation. Durch die Weiterentwicklung der Rolle des Gedächtnisses in kognitiven Roboterarchitekturen leistet diese Forschung einen Beitrag zur Entwicklung intelligenterer, autonomer Systeme, die langfristiges Lernen und adaptives Denken ermöglichen. Die Ergebnisse unterstreichen die Bedeutung einer gedächtnisgesteuerten Kognition als Brücke zwischen traditionellen KI-Modellen und verkörperter Intelligenz. Zukünftige Forschungsvorhaben umfassen die Verbesserung der Gedächtniskonsolidierungsmechanismen durch biologisch inspirierte, schlafbasierte Reprozessierungsmodelle, die Erforschung großskaliger verteilter Gedächtnissysteme für Multi-Agenten-Lernen und die Integration fortschrittlicher Deep-Learning-Techniken zur Verfeinerung der Wissensabstraktion und -verallgemeinerung. Das vorgeschlagene Gedächtnisframework dient als Grundlage für weitere Erkundungen in der kognitiven Robotik und bietet einen skalierbaren und erweiterbaren Ansatz, um Robotern ein menschenähnlicheres Verstehen, Lernen und Interagieren mit ihrer Umgebung zu ermöglichen.
Abstract (englisch):
The development of memory systems for robot cognitive architectures represents a crucial step toward creating intelligent, autonomous machines capable of learning from experience, adapting to new environments, and making informed decisions. Unlike traditional robotic control systems, which rely on rigid programming and predefined rules, a memory-centric cognitive architecture allows for the seamless integration of multi-modal information, enabling robots to process, store, and retrieve knowledge in a structured and context-aware manner. This research introduces a novel memory system for a robot cognitive architecture that acts as a mediator between high-level symbolic cognitive processes, such as reasoning and planning, and low-level sensorimotor functions, including perception and action execution. ... mehrBy identifying the limitations of existing memory frameworks, this work proposes an architecture that supports structured episodic memory, multi-modal data representation, and efficient information retrieval while incorporating adaptive forgetting mechanisms to manage memory constraints dynamically.
The memory system is implemented within the ArmarX robotic software framework, leveraging a hierarchical design that integrates working memory for short-term processing, long-term memory for knowledge retention, and episodic memory for the storage of past experiences. A key challenge in cognitive robotics is bridging the gap between symbolic and sub-symbolic representations, ensuring that robots can interpret, generalize, and apply past experiences to new situations. To overcome this, the system employs a flexible knowledge representation model, enabling efficient introspection and structured data storage. Memory consolidation techniques, inspired by cognitive psychology, ensure that relevant information is preserved while redundant or outdated data is gradually forgotten through frequency-based and relevance-driven filtering processes. Furthermore, the proposed system enables robots to build associations, e. g., between sensory perceptions and motor actions, allowing for more refined decision-making based on prior interactions and accumulated knowledge. IA critical component of this research is the evaluation of memory performance across various robotic tasks, demonstrating the system’s ability to enhance robots’ cognitive capabilities in real-world scenarios. Experimental results show that robots equipped with the memory system exhibit improved task efficiency, faster adaptation to changing conditions, and more effective interaction with humans and dynamic environments. The structured episodic memory model allows robots to recall and verbalize past experiences, improving transparency and explainability in decision-making. The integration of experience-based learning enables robots to anticipate the consequences or cost of actions, refine task execution strategies, and optimize planning processes over time. Additionally, the system’s ability to process multi-modal sensory inputs, including vision, auditory signals, and proprioceptive data, facilitates richer knowledge representations.
By advancing the role of memory in cognitive robotic architectures, this research contributes to the development of more intelligent, autonomous systems capable of long-term learning and adaptive reasoning. The findings highlight the importance of memory-driven cognition in bridging the gap between traditional AI models and embodied intelligence. Future research directions include enhancing memory consolidation mechanisms through biologically inspired sleep-based reprocessing models, exploring large-scale distributed memory systems for multi-agent learning, and integrating advanced deep learning techniques to refine knowledge abstraction and generalization. The proposed memory framework serves as a foundation for further exploration in cognitive robotics, offering a scalable and extensible approach to enabling robots to understand, learn, and interact with their surroundings in a more human-like manner.
