任务无关的脉冲中枢模式发生器：一种基于学习的方法
神经与进化计算
2020-03-18 v1 机器学习
机器人学
机器学习
摘要
腿式运动在机器人领域是一项具有挑战性的任务，但在自然界中却相当简单。这促使人们采用生物学方法来解决该问题。中枢模式发生器是被认为是负责人类及部分动物物种运动行为的神经网络。在机器人领域，已有许多尝试来复现此类系统并将其用于类似目标。一种有趣的设计模型基于脉冲神经网络。该模型是本研究的主要焦点，因为其贡献不仅限于工程，也适用于神经科学。本文提出了一种构建任务无关、生物学上合理且依赖学习方法的中枢模式发生器的通用框架。所提方法的能力与特性不仅在仿真中评估，也在机器人实验中进行了评估。结果非常有前景：所用机器人能够以不同速度稳定行走，并在同一步态周期内改变速度。
引用
@article{arxiv.2003.07477,
title = {Task-Independent Spiking Central Pattern Generator: A Learning-Based Approach},
author = {Elie Aljalbout and Florian Walter and Florian Röhrbein and Alois Knoll},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.07477},
year = {2020}
}
备注
Neural Processing Letters