越多越好：在机器人控制中运行多个神经形态组件
机器人学
2026-03-04 v1
摘要
长期以来，人们意识到神经形态硬件在机器人领域具有低能耗、低延迟以及独特学习方法等优势。为实现更复杂的任务，尤其是包含多模态数据的任务，仍面临一个障碍：无法在不依赖芯片外进程管理逻辑的情况下，对多个网络进行神经形态硬件上的协调。为此，我们展示了一个以神经形态状态机进行进程协调的，能够在硬件上完整运行众多复杂网络的视觉驱动机器人控制管道示例。该管道在英特尔 Loihi 2 研究芯片上进行了验证。我们表明，所有组件均可在毫瓦级功耗下并发运行，延迟性能与最先进技术相当。一个等效网络在仿真硬件上被证明能够在仿真中完成机器人机械臂的插座插入。此外，管道的核心要素还被测试于实际机器人机械臂上。
引用
@article{arxiv.2602.13747,
title = {The More the Merrier: Running Multiple Neuromorphic Components On-Chip for Robotic Control},
author = {Evan Eames and Priyadarshini Kannan and Ronan Sangouard and Philipp Plank and Elvin Hajizada and Gintautas Palinauskas and Lana Amaya and Michael Neumeier and Sai Thejeshwar Sharma and Marcella Toth and Prottush Sarkar and Axel von Arnim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.13747},
year = {2026}
}
备注
IOP Journal of Neuromorphic Computing and Engineering, preliminary acceptance