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摘要 - 本文介绍并概述了最近新兴的神经符号机器人技术。随着计算资源，强大的神经体系结构和大数据的进步，神经网络已成为所有需要出现，学习，适应以及最近的推理和交流的机器人问题的自然而然的。但是，为了确保机器人在现实世界中的安全部署，它们缺乏诸如可验证性，解释性和解释性等关键属性。此外，基于神经网络的系统遭受了概括和外推问题的影响，这限制了其可扩展性。符号系统，提供可验证性，解释性和可伸缩性；但是，他们手动编码的实现无法应对机器人连续和高维世界的丰富性和广泛的品种。在本文中，我们回顾了以不同方式整合神经网络和符号系统的机器人体系结构，从而受益于其优势。我们将机器人系统分为四个广泛的类别，即交织，耦合，非均匀的神经动物系统和神经符号转换，详细讨论了这些系统的功能和局限性，并讨论了该领域的未来挑战。
Neuro-Symbolic Robotics
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