随着机器人技术的进步,机器人给人类社会带来了深刻的影响,并且深入到人类生活的各个领域。机器人技术正在快速发展,尤其在智能机器人领域,掀起了研究热潮。但是如何实现真正的机器人智能目前仍然是一个亟待解决的问题。尽管传统的方法,包括“基于知识”的方法、“基于学习”的方法,及“生物进化”的方法,在机器人智能研究领域取得了一系列丰硕的成果,但是上述方法均不能使机器人在未知的、动态变化的环境中像人类一样灵活的完成任务。为了克服传统方法的不足,受启发于神经科学的一系列新发现,1996年,美国罗格斯大学的Weng教授首先提出了自主心智发育机器人的概念,继而又详细介绍了一系列自主心智发育的理论和算法。与传统机器人相比,自主心智发育机器人并不针对某一特定任务,而是能够像人类一样进行在线学习,并对未知可能发生的任务生成合理的表示。目前自主心智发育机器人任务复杂度的提高以及自主心智发育算法涉及的运算密集型任务,要求自主心智发育机器人平台携带的计算、存储资源也越来越多,这样不仅增加了机器人平台的制造成本和设计复杂度,还限制自主心智发育机器人的实用性和灵活性。另外,自主心智发育机器人掌握一项新的任务往往需要经历多次训练,如何避免机器人面对相同任务时的重复学习也是需要解决的问题。为了解决这些问题,本文将云计算应用到自主心智发育机器人的研究中,构建了一个基于中国电信“天翼”云服务平台和Amigo机器人的自主心智发育云机器人系统。在该系统中,机器人本应承担的运算密集型和数据存储任务分别转移给云端计算和存储资源完成,机器人仅专注于任务执行。机器人在自主心智发育过程所学习的知识存储在云端资源,这些数据可以被不同的机器人使用,从而实现知识的共享。本文基于该机器人系统平台设计三个实验,并对实验数据结果进行分析,实验结果表明该系统能够有效转移机器人的运算密集型任务,并且能够实现不同机器人平台间知识的共享,从而验证了云计算在自主心智发育机器人研究中的重要意义。文章首先分析了自主心智发育机器人的研究背景和意义,综述了目前自主心智发育机器人和云计算的国内外研究现状以及存在的主要问题,并介绍了本论文的主要内容和章节框架。其次,对自主心智发育IHDR(Incremental Hierarchical Discriminant Regression)算法进行了详细阐述,包括IHDR算法的基本概念、原理和方法,并对云计算对机器人产业的影响作了详细介绍。继而,详细介绍了本文构建的自主心智发育云机器人系统的各个组成模块,以及系统的运行模式和运作流程。在系统中,Amigo机器人仅仅专注于信息的采集和任务的执行,而信息的处理、存储,以及机器人心智的自主发育过程均在云端完成。然后,介绍了针对自主心智发育机器人系统设计的实验,该实验在Amigo机器人平台上进行,并设计了另一种工控机平台与之进行对比。实验结果表明该系统有效的转移了发育机器人本应承担运算密集型任务,并且实现了不同机器人之间知识的共享。最后,对本论文所做工作进行总结,并提出了下一步的研究方向。