在闭环神经机器人实验中利用STDP探索前庭-眼动适应：一项仿真研究
神经元与认知
2020-03-04 v1 神经与进化计算
机器人学
摘要
研究并理解我们神经系统的计算基元需要多样且互补的技术集合。在这项工作中，我们使用神经机器人平台(NRP)来评估分别位于小脑分子层和前庭核的两个STDP机制所介导的前庭眼动小脑适应（前庭眼动反射，VOR）。本仿真研究采用神经科学家广泛使用的实验装置（旋转性VOR）以更好理解某些特定小脑属性（即分布式STDP、神经属性、编码小脑拓扑等）对r-VOR适应的贡献。该工作提出并描述了一个具身解决方案，借此我们通过NRP赋予仿真人形机器人(iCub)一个脉冲小脑模型，并使人形机器人面对r-VOR任务。结果验证了脉冲小脑模型（含STDP）在感知-动作闭环(r-VOR)中的适应能力，使仿真iCub机器人模仿人类行为。
引用
@article{arxiv.2003.01445,
title = {Exploring vestibulo-ocular adaptation in a closed-loop neuro-robotic experiment using STDP. A simulation study},
author = {Francisco Naveros and Jesus A. Garrido and Angelo Arleo and Eduardo Ros and Niceto R. Luque},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.01445},
year = {2020}
}