3.2 Braitenberg的4种车辆——工程行为
Braitenberg的“合成心理学”是在一系列gedanken实验的基础上发展而来，这些实验使用的是具有最简单硬件的移动车辆。Braitenberg详细阐述了如何使用这些最简单的硬件来设计能够表现人类行为的车辆，比如爱、恐惧、攻击性、喜欢、不喜欢等。
这些车辆被视为Wiener在控制论方面开创性研究的直接动机[351]，并被设计成“自然环境中的动物”。他认为，动物大脑结构可能确实可以被解释为计算机机器的一部分。他最初的想法产生了14种不同的车辆。这里的讨论旨在作为基于行为范式和行为概念的初级读本，也将基本聚焦于前四种Braitenberg车辆。
车辆-1：使用简单的感知-运动对进行四处移动。该车辆配有一个温度传感器，并与其单独一个发动机相连，使其在较高的温度时加速，在较低的温度时减速，或者使作用在车辆上的力与周围环境的开氏温度成正比。该车辆将沿着寻找低温地方并远离高温的方向移动。该车看起来似乎有生命且焦躁不安一样，乍一看是一种非传统的车型。然而，这种运动与布朗运动非常相似，在布朗运动中，原子和分子随着温度的升高而加速运动。
车辆-2：懦夫&侵略者。此处，不是通过一个电机控制两个轮子，而是车辆的每个轮子都有一个发动机和一个用来检测光的传感器。光照越强，电机转速越高。Braitenberg对该模型进行了进一步的操作，车辆-2a使用了直接连接，车辆-2b使用了交叉连接，如图3.3所示。
设计中的交叉连接直接受到人类大脑和视觉交叉的生物学研究结果的影响，左边大脑由右边视觉而形成图像，右边大脑则由左边视觉而形成图像。触觉和听觉反应和视觉类似，都与大脑异侧相连。嗅觉则相反，连接到的是大脑同侧。
图3.3 Braitenberg的车辆-2。车辆-2a远离光源，展示出情感上的怯懦，而车辆-2b朝着灯泡驶去，带着侵略性。受到生物学的启发，Braitenberg设计了交叉连接，犹如人类的眼睛，左眼和右边大脑相连，反之亦然
如果光源在正前方，那么两个车辆就会加速，并努力去压碎前面的灯泡。但是正前方在更一般情况下通常是罕见的，可以把光源放在汽车的一侧（如图3.3所示）。车辆-2a中，靠近光源的电机因光照更强会获得更大的转速，并将尝试加速远离光源；而车辆-2b使用交叉连接，远离光源的电机会获得更大的转速，以曲线轨迹努力朝着光源前进。
这两种行为分别对应于对光源的怯懦和侵略。在它的两种化身中，车辆-2显示出简单的传感器响应可表现复杂的类人情感。车辆-2b特定行为的硬件配置（如图3.4所示），有助于“封装”并将这些行为与其他行为结合起来使用，后面将对此进行说明。
图3.4 行为设计。车辆-2b的SR图。两个传感器执行器使用交叉连接而产生响应，在SR图中标记为x，显示为对灯泡的侵略
车辆-3：爱人，探索者&有价值体系的车辆。车辆-3引入了兴奋性和抑制性影响的概念。在车辆-1和车辆-2中，因感应到兴奋性的影响，加快了车辆的移动速度。车辆-3a（如图3.5所示）为直接连接，传感器感应到更多的光时将使电机减速转动。因此，它会慢慢地停在光源附近，但仍然面对光源。车辆显示了对光源的依恋，类似于爱的感觉。
图3.5 Braitenberg的车辆-3a。如果影响变为抑制而非兴奋，那么车辆在走到光源时就减速，显示出对光源一种类似于爱的情感
车辆-3b为交叉连接，在靠近光源时它会停下来，但它会背对光源。如果车辆-3b有其他如嗅觉、温度等传感器，那么它会为寻找其他目标而从光源附近跑开，就像一个对光源不感兴趣的探索者可能会转而去找寻其他的喜好一样。
如图3.6所示，车辆-3c具有4个传感器，可表现出多种行为，如躲避高温、讨厌灯泡等，是一种清晰的喜欢与不喜欢的价值观，这种价值观体系可以在人类身上看到。这些行为的设计如图3.7所示，一个行为模块不会过多地影响另一个行为模块。然而，由于每个模块都与环境相互作用，很难预测电机之间的运动响应。
图3.6 Braitenberg的车辆-3c，一个有价值体系的车辆，讨厌热的地方，对光源带有复仇性的侵略，喜欢氧气充足的环境，会很乐意探索周围的有机物质
图3.7 车辆-3c的SR图。车辆-3c的SR图结合了4种不同行为
车辆-4：具有独一无二的轨迹。如非兴奋性或抑制性的传感器响应，而是如图3.8所示的连续传感器响应，车辆的速度会随着光强的增大而增大，达到最大值后，则会随着光强的增大而减小。车辆-4将能够形成如图3.8所示的闭合轨迹。该车辆相较于之前的车辆来说，更难预测，更多的是凭直觉在行动。
图3.8 Braitenberg的车辆-4。对于左上角所示的传感器响应变化，车辆的速度随着光强的增大而增大，达到最大值后，随着光强的增大而减小。车辆将直接连接两个光源，并形成闭合轨迹
这四种车辆如表3.1所示，阐明了关于具身智能体的有趣观点。车辆的行为并不是完全归因于传感器的响应，而是主体与环境的实时交互作用，即没有高温，车体-1不会显得很活跃，车体-2在附近没有任何光源的情况下，也会显得很无聊。为了设计一个行为，传感器-响应和设计参数可以制成一个模块，然后与其他模块并行工作。就像在车辆-3c中一样，最终的行为是多种模块的重叠作用的，并且不容易预测的。
表3.1 Braitenberg的车辆（1至4号）
车辆-3c和车辆-4是不容易预测的，但它们表明可以通过设计特定的主体来操纵硬件来完成特定的任务。缺点是，由于行为不能用硬件或程序代码来设计，而且是主体与所处环境的交互，所以主体需要在一个可预测的环境中，并且至少它要具有进行这项任务所该有的知识。
这些车辆只采用传感器执行器配对，没有任何编程模块，因此不能重新编程。机器人的智能源于其运行时与环境间的交互。合成心理学显示认知是一种实时的交互，而不是一种编程范式。一些非常简单的硬件和琐碎的设计便能够产生复杂的行为响应。Braitenberg称这种现象为“上坡分析与下坡综合定律”，在这种定律中，计算一个内部机制已知的系统的性能，要比根据输出行为来想出内部机制的设计更容易。这是对20世纪80年代左右所流行的已知智能模型的一种替代。
合成心理学不诉诸常识，但它的力量在于其设计的简单性，它的成功之处在于，人们可以很容易地从机械设备中看出类似人类的情感反应。1991年，Hogg[152]和他在麻省理工学院媒体实验室的同事用LEGO积木验证了Braitenberg 14辆车中的12辆。这项研究也为LEGO Mindstorms套件的开发奠定了基础，随后该套件在年轻的机器人爱好者中变得非常流行。这些车辆极其有趣的变体通常用于深受本科生和研究生喜爱的机器人课程和实验室项目。
对这些车辆的进一步分析提供了有趣的结果。通过势场模型[273]，可以看出两种行为的结合可以导致新的独特响应，其中障碍物被建模为排斥势，目标被建模为引力势。例如，对障碍物的躲避能够通过怯懦（车辆-2a）和爱（车辆-3a）的结合来完成。
动力学与心理学与艺术的结合——Maciek Albrecht的素描
Braitenberg赋予了无生命的物质以情感和生命。自从17世纪末的牛顿后，我们已经逐渐把运动看作是一个严格的数学模型。然而，这些“生物”诞生于人工，被似乎会影响它们情绪的外部刺激所引起、激发和推动，而非是为了驱动和控制而依附于发动机动力，并以公理的方式描述质量乘以加速度。
如果“爱”会使它们带着渴望和亲近的欲望靠近一个灯泡，那么“生气”使它们凶猛地冲向同一个灯泡并试图去碾碎它。结对实验时，两辆类似的车辆将配合着完成一支舞蹈，非常类似于Walter的海龟所做的那样。
这些车辆可以互动、愿意相互合作并发展社会地位的世界想法是Braitenberg模型的浪漫延伸。这样的一个世界通过著名的艺术家、动画家以及艾美奖得主Maciek Albrecht的素描而描绘出来。Braitenberg的经典[44]成为Albrecht 10页作品集的一部分。
“这套关于车辆的作品集中，按艺术家Maciek Albrecht的想象，有些车辆安静地休息，大多数疯狂地倾斜着，展示了Valentino Braitenberg的作品中众多令人惊叹的‘生物'中的一小部分”
这里是他的三幅素描。Albrecht使用凹槽、铰链、螺母、螺栓、横梁和多面体等机械装置来传达如图3.9中的工程部件，并使用翅膀、羽毛、口鼻和触须等拟人化象征来表现如图3.10和图3.11中车辆的情感属性。后两张素描更展示了其两栖和树栖的生态系统。有明显的迹象表明生态位的演变，图中两种或两种以上不同类型的车辆会合作共存，特别是在图3.10的右下角，显示了一辆较大的车辆领导着许多较小的车辆，暗示着会成群结队的车辆。Albrecht[5]简明扼要地说道：“……这是一个很有趣的项目。”
图3.9 半球体、多面体、螺母、螺栓和扳手——用以设计运动的硬件，图片来自Maciek Albrecht，经许可使用。这幅图大约是原图的一半
图3.10 陆地尽头——一个两栖生态位。图片来自Maciek Albrecht，经许可使用
图3.11 有翼生物——树栖生物。图片来自Maciek Albrecht，经许可使用
情感和行动的统一结合已经成为自Braitenberg车辆以来机器人学的基础范式。Pfeifer设计了带有“情感”和“价值体系”的车辆，扩展了包含Hebbian学习的“食菌者”模型，并将其命名为“感知-运动-反射”。他的研究结果与Braitenberg的相似。Pfeifer和他的同事还以Braitenberg车辆原理为基础，设计了一个完整的控制体系架构[198,290]。
Karpov[171]也使用了类似的方法来设计移动机器人的情感体系架构。新西兰的两位研究人员Lee-Johnson和Carnegie也成功地探索了相反的现象，即人工情感有助于调节机器人的动作[201]。尝试复制类人强调情感的行为和智力，是培养人类倾向和智能行为的首要工具，同时也显示出社会学习设备主要通过人类表情[31]来运行。
Braitenberg的车辆和Walter的海龟在建立新型的人工智能、反应性的机器人设计路线方面起到了重要作用，鼓励多个传感器执行器对的并行功能，而非烦琐且往往耗时的顺序体系结构。Braitenberg车辆的原理和概念与类动物特性相关，以模拟运动反应、封装行为、平行控制层、体现与突现行为，这些都是基于行为方法发展的各个方面。