基于MUSIC和ROS的脉冲神经网络与机器人模拟器间的闭环交互
神经与进化计算
2016-10-21 v1 机器人学
摘要
为恰当评估模拟神经系统的功能和计算特性，必须考虑驱动该系统的刺激的性质。然而，提供既丰富又可复现且易于实验操作的刺激在技术上有挑战性，若需要闭环场景则更具挑战。本工作中，我们提出解决此问题的新方法，连接机器人与神经网络模拟器。我们实现了一种中间件方案，将机器人操作系统(ROS)与多模拟器协调器(MUSIC)桥接。这使得任何实现了相应接口的机器人和神经模拟器能够高效耦合，允许在广泛配置下实时性能。本工作扩展了神经机器人与计算神经科学领域研究人员的工具集，并创造了进行任意复杂度闭环实验的机会，以解决包括具身、代理和强化学习在内的多个领域的问题。
引用
@article{arxiv.1604.04764,
title = {Closed loop interactions between spiking neural network and robotic simulators based on MUSIC and ROS},
author = {Philipp Weidel and Mikael Djurfeldt and Renato Duarte and Abigail Morrison},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.04764},
year = {2016}
}