NeuroPod：应用于机器人的实时神经形态脉冲中枢模式发生器
机器人学
2019-12-04 v1 神经与进化计算
摘要
最初，开发机器人旨在让我们的生活更轻松，为人类执行重复或危险的任务。尽管它们能够执行这些任务，但最新一代机器人正被设计用来更进一步，执行迄今为止由智能动物或人类完成的更复杂任务。为此，需要从生物示例中汲取灵感。例如，昆虫能够最优地解决复杂的环境导航问题，许多研究者已开始模仿这些昆虫的行为。近期对神经形态工程的兴趣促使我们提出一种实时、神经形态、基于脉冲的中枢模式发生器，应用于神经机器人学，并使用一种类节肢动物机器人。我们设计并在 SpiNNaker 上实现了一个脉冲神经网络。该网络建模了一个复杂的、可在线改变的中枢模式发生器，为六足机器人运动生成三种步态。可重构硬件用于管理机器人电机以及与脉冲神经网络的实时通信接口。实时测量证实了仿真结果，运动测试表明 NeuroPod 能够执行这些步态而不发生任何平衡丧失或额外延迟。
引用
@article{arxiv.1904.11243,
title = {NeuroPod: a real-time neuromorphic spiking CPG applied to robotics},
author = {Daniel Gutierrez-Galan and Juan Pedro Dominguez-Morales and Fernando Perez-Pena and Alejandro Linares-Barranco},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.11243},
year = {2019}
}