肌骨骼机器人神经控制的可扩展性
机器人学
2016-09-01 v1 分布式、并行与集群计算
神经与进化计算
系统与控制
摘要
仿人形机器人是指能够像人类一样感知、行为、交互和感受的机器人。根据这一定义，仿人形机器人不仅需要类人的物理硬件和驱动，还需要类脑的控制与感知。满足这些要求最显而易见的实现方式将是一个具备类脑神经控制器的类人肌骨骼机器人。尽管肌骨骼机器人硬件和神经控制软件均已存在数十年，但尚未展示出一种可用于构建和控制仿人形人类尺度机器人的可扩展方法。通过将肌骨骼机器人开发框架 Myorobotics 与神经形态计算平台 SpiNNaker 相结合，我们展示了一个系统的原理验证，该系统能够扩展至数十个神经控制且物理顺应的关节。其核心实现了一个闭环小脑模型，以最小的功耗和最大的可扩展性提供实时低级神经控制：高阶（例如皮层）神经网络以及硅视网膜或硅耳蜗等神经形态传感器可以自然地被纳入其中。
引用
@article{arxiv.1601.04862,
title = {Scalability in Neural Control of Musculoskeletal Robots},
author = {Christoph Richter and Sören Jentzsch and Rafael Hostettler and Jesús A. Garrido and Eduardo Ros and Alois C. Knoll and Florian Röhrbein and Patrick van der Smagt and Jörg Conradt},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.04862},
year = {2016}
}
备注
Accepted at IEEE Robotics and Automation Magazine on 2015-12-31