論文の概要: VOR Adaptation on a Humanoid iCub Robot Using a Spiking Cerebellar Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01409v2
- Date: Tue, 31 Mar 2020 07:26:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-26 23:00:26.284556
- Title: VOR Adaptation on a Humanoid iCub Robot Using a Spiking Cerebellar Model
- Title（参考訳）: スパイク小脳モデルを用いたヒューマノイドiCubロボットのVOR適応
- Authors: Francisco Naveros, Niceto R. Luque, Eduardo Ros, Angelo Arleo
- Abstract要約: 我々は、本物のロボット体(iCub)を操作することができる適応リアルタイム制御ループに、スパイク小脳モデルを組み込む。
本研究の目的は、小脳神経基質と分散可塑性の組み合わせが小脳神経活動を形作って運動適応を仲介する方法を明らかにすることである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We embed a spiking cerebellar model within an adaptive real-time (RT) control
loop that is able to operate a real robotic body (iCub) when performing
different vestibulo-ocular reflex (VOR) tasks. The spiking neural network
computation, including event- and time-driven neural dynamics, neural activity,
and spike-timing dependent plasticity (STDP) mechanisms, leads to a
nondeterministic computation time caused by the neural activity volleys
encountered during cerebellar simulation. This nondeterministic computation
time motivates the integration of an RT supervisor module that is able to
ensure a well-orchestrated neural computation time and robot operation.
Actually, our neurorobotic experimental setup (VOR) benefits from the
biological sensory motor delay between the cerebellum and the body to buffer
the computational overloads as well as providing flexibility in adjusting the
neural computation time and RT operation. The RT supervisor module provides for
incremental countermeasures that dynamically slow down or speed up the
cerebellar simulation by either halting the simulation or disabling certain
neural computation features (i.e., STDP mechanisms, spike propagation, and
neural updates) to cope with the RT constraints imposed by the real robot
operation. This neurorobotic experimental setup is applied to different
horizontal and vertical VOR adaptive tasks that are widely used by the
neuroscientific community to address cerebellar functioning. We aim to
elucidate the manner in which the combination of the cerebellar neural
substrate and the distributed plasticity shapes the cerebellar neural activity
to mediate motor adaptation. This paper underlies the need for a two-stage
learning process to facilitate VOR acquisition.
- Abstract（参考訳）: 我々は、前庭眼反射(VOR)タスクを実行する際に、実際のロボット体(iCub)を動作させることができる適応リアルタイム(RT)制御ループに、スパイク小脳モデルを組み込む。
事象および時間駆動型神経力学、神経活動、スパイク刺激依存的可塑性(STDP)機構を含むスパイクニューラルネットワーク計算は、小脳シミュレーション中に発生する神経活動のボレーに起因する非決定論的計算時間をもたらす。
この非決定論的計算時間は、適切に制御された神経計算時間とロボット操作を保証するrtスーパーバイザモジュールの統合を動機付ける。
実際、我々の神経ロボティクス実験装置(VOR)は、脳と身体の間の生物学的運動遅延の恩恵を受け、計算過負荷を緩衝し、神経計算時間とRT操作を調整する柔軟性を提供する。
RTスーパーバイザモジュールは、シミュレーションを停止させたり、特定の神経計算機能(STDP機構、スパイク伝播、ニューラル更新)を無効にすることで、実際のロボット操作によって課されるRT制約に対処することで、脳シミュレーションを動的に減速または高速化するインクリメンタル対策を提供する。
この神経ロボティックな実験装置は、脳機能に対処するために神経科学コミュニティが広く使用している水平および垂直のVOR適応タスクに適用される。
小脳神経基質と分散可塑性の組み合わせが小脳神経活動を形作り、運動適応を仲介する方法を明らかにすることを目的としている。
本稿では,VOR獲得を促進するための2段階学習プロセスの必要性について述べる。
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