論文の概要: An Astrocyte-Modulated Neuromorphic Central Pattern Generator for Hexapod Robot Locomotion on Intel's Loihi

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.04765v1
• Date: Mon, 8 Jun 2020 17:35:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-24 01:52:09.245552
• Title: An Astrocyte-Modulated Neuromorphic Central Pattern Generator for Hexapod Robot Locomotion on Intel's Loihi
• Title（参考訳）: Intel Loihi上での六脚ロボット移動のためのアストロサイト修飾ニューロモルフィック中央パターン生成装置
• Authors: Ioannis Polykretis, Konstantinos P. Michmizos
• Abstract要約: 移動は、自然界に豊富な生物学的ネットワークによって「不運に」対処される脚のあるロボットにとって重要な課題であり、中央パターンジェネレータ(CPG)と呼ばれる。 そこで本研究では,ヘキサポッドロボットの歩行パターンを2つ生成する網羅的スパイキング型ニューラル・アストロサイトティックネットワークに基づく脳型CPG制御器を提案する。 我々の研究結果は、自律移動ロボットにおいて、この方法や、Loihiが制御するロコモーションへのアプローチを拡大する道を開いた。
• 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: Locomotion is a crucial challenge for legged robots that is addressed "effortlessly" by biological networks abundant in nature, named central pattern generators (CPG). The multitude of CPG network models that have so far become biomimetic robotic controllers is not applicable to the emerging neuromorphic hardware, depriving mobile robots of a robust walking mechanism that would result in inherently energy-efficient systems. Here, we propose a brain-morphic CPG controler based on a comprehensive spiking neural-astrocytic network that generates two gait patterns for a hexapod robot. Building on the recently identified astrocytic mechanisms for neuromodulation, our proposed CPG architecture is seamlessly integrated into Intel's Loihi neuromorphic chip by leveraging a real-time interaction framework between the chip and the robotic operating system (ROS) environment, that we also propose. Here, we demonstrate that a Loihi-run CPG can be used to control a walking robot with robustness to sensory noise and varying speed profiles. Our results pave the way for scaling this and other approaches towards Loihi-controlled locomotion in autonomous mobile robots.
• Abstract（参考訳）: 移動は、自然界に豊富な生物学的ネットワークによって「不運に」対処される脚のあるロボットにとって重要な課題であり、中央パターンジェネレータ(CPG)と呼ばれる。 これまでにバイオミメティックなロボットコントローラーとなった多数のcpgネットワークモデルは、新興のニューロモルフィックなハードウェアには適用されず、本質的にエネルギー効率の良いシステムをもたらすロバストな歩行メカニズムをモバイルロボットに奪われている。 そこで本研究では,ヘキサポッドロボットの歩行パターンを2つ生成する網羅的スパイキング型ニューラル・アストロサイトティックネットワークに基づく脳型CPG制御器を提案する。 我々の提案したCPGアーキテクチャは、最近同定されたニューロ変調のための天体機構に基づいており、チップとロボットオペレーティングシステム(ROS)環境とのリアルタイムインタラクションフレームワークを活用し、IntelのLoihiニューロモルフィックチップにシームレスに統合されている。 ここでは,ロイヒを走行するCPGを用いて,センサノイズや速度プロファイルの変化に頑健な歩行ロボットを制御できることを実証する。 以上より,自律移動ロボットにおけるloihi制御型ロコモーションへのアプローチについて検討した。

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