硅發佈
基於行為的機器人是以一種特定方法構建的機器人，能夠表現出複雜的行為，並根據內部變量狀態，周圍環境建模，和運動感知糾正自己的行為。
基於行為的機器人技術通過使用生物系統作為模型，從傳統的人工智能中脫穎而出。經典的人工智能通常使用一組步驟來解決問題，它遵循基於事件的內部表示的路徑，而不是基於行為的方法。基於行為的機器人技術依賴於適應性，而不是使用預設的計算來解決問題。這種進步使基於行為的機器人技術在研究和數據收集中變得司空見慣。
大多數基於行為的系統也是被動的，這意味著他們不需要對機器人的內部表示進行編程。相反，所有的信息都是從機器人傳感器的輸入中搜集到的。機器人使用該信息根據直接環境的變化逐步糾正其行為。
基於行為的機器人（BBR）經常犯錯誤，重複行動，看起來很困惑，但也可以顯示韌性的擬人化質量。由於這些行為，BBR有時被認為是弱人工智能的例子，儘管有些人聲稱BBR是所有智能的模型。
基於行為的機器人學校很大程度上歸功於Rodney Brooks在1980年代在麻省理工學院開展的工作，Rodney Brooks與學生和同事一起構建了一系列利用包容結構的輪式和腿式機器人。布魯克斯的論文往往以輕鬆的標題撰寫，例如“ 規劃只是避免搞清楚接下來要做什麼的一種方式 ”，他的機器人的擬人化質量以及開發這種機器人的成本相對較低，普及了基於行為的方法。
布魯克斯的工作建立在基於行為的方法的兩個先前里程碑上，無論是否意外。在20世紀50年代，具有神經學研究背景的英國科學家W. Gray Walter製造了一對基於真空管的機器人，這些機器人在1951年的英國展出，並且具有簡單而有效的基於行為的控制系統。
第二個里程碑是瓦倫蒂諾布拉廷伯格 1984年出版的“ 機器- 合成心理學實驗 ”。他描述了一系列思想實驗，展示了簡單的有線傳感器/電機連接如何導致一些複雜的行為，如恐懼和愛情。
