Identi cation of Behaviors in an Agent's Phase Space
This paper describes a method for analyzing the behavior of an autonomous robot. The robot is viewed as a continuous, stochastic dynamical system. The analysis starts from an empirical phase portrait. In a rst stage, elementary regularities are detected. These regularities, called transient attractors, combine properties of attractors with properties of partition cells of phase space. As the system trajectory passes through these regularities repeatedly, a sequence of identi able events is produced, which can be interpreted as a symbol sequence. This sequence is further analyzed in the second stage, where a nite description of temporal regularities within it is constructed. This description comes in the format of a variety of nite-state automata. In a third stage, higher-order regularities in this nite-state-like description are identi ed. This yields a hierarchic behavior model. At all stages, regularities are de ned using criteria of maximal local predictability. Thus, the entire method can be seen as an information theoretic approach to bridging the gap between the non-symbolic, quantitative level of robots and higher-level symbolic models. Zusammenfassung: Es wird eine Methode zur Analyse des Verhaltens von autonomen Robotern vorgestellt. Letztere werden als kontinuierliche, stochastische, dynamische Systeme aufgefa t. Die Analyse geht von einem empirisch bestimmten Phasenportrait aus. In einer ersten Stufe werden darin elementare Regularit aten identi ziert, die ich transiente Attraktoren nenne. Sie kombinieren Eigenschaften von Attraktoren mit Eigenschaften von Partitionszellen in Phasenraumen. Indem die Systemtrajektorie wiederholt durch diese Regularitaten hindurchgeht, wird eine Ereigniskette bestimmt, die formal als Symbolsequenz aufgefa t werden kann. In einer zweiten Analysestufe wird eine endliche Beschreibung von temporalen Regularitaten in dieser Sequenz vorgenommen. Diese Beschreibung ist formal verwandt mit endlichen Automaten. In einer dritten Analysestufe werden in dieser automatenahnlichen Beschreibung Regularitaten hoherer Ordnung identi ziert. Es ergibt sich schlie lich insgesamt ein hierarchisches Verhaltensmodell. In allen Analysestufen werden die jeweiligen Regularitaten durch lokale Optimalit atskriterien der Proze vorhersagbarkeit bestimmt. Der gesamte Analyseproze erbringt so eine informationstheoretisch orientierte Verbindung der quantitativen Beschreibungsebene mit h oheren symbolischen Modellen.