論文の概要: Closed-loop spiking control on a neuromorphic processor implemented on
the iCub
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.09081v1
- Date: Tue, 1 Sep 2020 14:17:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-23 01:09:43.693941
- Title: Closed-loop spiking control on a neuromorphic processor implemented on
the iCub
- Title(参考訳): iCub上に実装されたニューロモルフィックプロセッサのクローズドループスパイク制御
- Authors: Jingyue Zhao, Nicoletta Risi, Marco Monforte, Chiara Bartolozzi,
Giacomo Indiveri, and Elisa Donati
- Abstract要約: 混合信号アナログデジタルニューロモルフィックハードウェアに実装した閉ループモータコントローラを提案する。
ネットワークは、ターゲット、フィードバック、エラー信号を符号化することで比例制御を行う。
ネットワーク構造を最適化して、ノイズの多い入力やデバイスミスマッチをより堅牢にします。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.1388807795505365
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Despite neuromorphic engineering promises the deployment of low latency,
adaptive and low power systems that can lead to the design of truly autonomous
artificial agents, the development of a fully neuromorphic artificial agent is
still missing. While neuromorphic sensing and perception, as well as
decision-making systems, are now mature, the control and actuation part is
lagging behind. In this paper, we present a closed-loop motor controller
implemented on mixed-signal analog-digital neuromorphic hardware using a
spiking neural network. The network performs a proportional control action by
encoding target, feedback, and error signals using a spiking relational
network. It continuously calculates the error through a connectivity pattern,
which relates the three variables by means of feed-forward connections.
Recurrent connections within each population are used to speed up the
convergence, decrease the effect of mismatch and improve selectivity. The
neuromorphic motor controller is interfaced with the iCub robot simulator. We
tested our spiking P controller in a single joint control task, specifically
for the robot head yaw. The spiking controller sends the target positions,
reads the motor state from its encoder, and sends back the motor commands to
the joint. The performance of the spiking controller is tested in a step
response experiment and in a target pursuit task. In this work, we optimize the
network structure to make it more robust to noisy inputs and device mismatch,
which leads to better control performances.
- Abstract(参考訳): ニューロモルフィック工学は、真に自律的な人工エージェントの設計につながる低レイテンシ、適応性、低電力システムの展開を約束するが、完全にニューロモルフィックな人工エージェントの開発はいまだに欠けている。
神経形態的センシングと知覚は、意思決定システムと同様に成熟していますが、制御とアクティベーション部分は遅れています。
本稿では、スパイキングニューラルネットワークを用いた混合信号アナログデジタルニューロモルフィックハードウェアに実装した閉ループモータコントローラを提案する。
このネットワークは、スパイキング関係ネットワークを用いてターゲット、フィードバック、エラー信号を符号化して比例制御を行う。
フィードフォワード接続によって3つの変数を関連付ける接続パターンを通じて、連続的にエラーを計算する。
各集団内の繰り返し接続は、収束をスピードアップし、ミスマッチの効果を減少させ、選択性を改善するために使用される。
ニューロモルフィックモータコントローラは、iCubロボットシミュレータとインターフェースされている。
私たちは、スパイクするPコントローラーを1つのジョイントコントロールタスクでテストしました。
スパイキングコントローラは、目標位置を送信し、そのエンコーダからモータ状態を読み取り、モータコマンドをジョイントに送信する。
スパイキング制御装置の性能は、ステップ応答実験および目標追尾作業で試験される。
本研究では,ネットワーク構造を最適化し,ノイズの多い入力やデバイスミスマッチをより堅牢にすることで,制御性能を向上する。
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