論文の概要: Design and implementation of a parsimonious neuromorphic PID for onboard
altitude control for MAVs using neuromorphic processors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10199v1
- Date: Tue, 21 Sep 2021 14:27:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-22 14:11:49.915317
- Title: Design and implementation of a parsimonious neuromorphic PID for onboard
altitude control for MAVs using neuromorphic processors
- Title（参考訳）: ニューロモルフィックプロセッサを用いたMAV搭載高度制御のための擬似ニューロモルフィックPIDの設計と実装
- Authors: Stein Stroobants, Julien Dupeyroux, Guido de Croon
- Abstract要約: 低レベルコントローラはしばしば無視され、ニューロモルフィックループの外にとどまる。
そこで本研究では,93個のニューロンを最小限に含む,同種で調節可能なPIDコントローラを提案する。
その結果,低レベルのニューロモルフィックコントローラの適合性は,最終的に非常に高い更新頻度で確認できた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7384509727711923
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: The great promises of neuromorphic sensing and processing for robotics have
led researchers and engineers to investigate novel models for robust and
reliable control of autonomous robots (navigation, obstacle detection and
avoidance, etc.), especially for quadrotors in challenging contexts such as
drone racing and aggressive maneuvers. Using spiking neural networks, these
models can be run on neuromorphic hardware to benefit from outstanding update
rates and high energy efficiency. Yet, low-level controllers are often
neglected and remain outside of the neuromorphic loop. Designing low-level
neuromorphic controllers is crucial to remove the standard PID, and therefore
benefit from all the advantages of closing the neuromorphic loop. In this
paper, we propose a parsimonious and adjustable neuromorphic PID controller,
endowed with a minimal number of 93 neurons sparsely connected to achieve
autonomous, onboard altitude control of a quadrotor equipped with Intel's Loihi
neuromorphic chip. We successfully demonstrate the robustness of our proposed
network in a set of experiments where the quadrotor is requested to reach a
target altitude from take-off. Our results confirm the suitability of such
low-level neuromorphic controllers, ultimately with a very high update
frequency.
- Abstract（参考訳）: ロボットのニューロモルフィックなセンシングと処理の素晴らしい約束により、研究者やエンジニアは自律ロボット(ナビゲーション、障害物検出、回避など)の堅牢で信頼性の高い制御のための新しいモデル、特にドローンレースやアグレッシブな操作といった困難な状況におけるクワッドローターを調査できるようになった。
スパイクニューラルネットワークを使うことで、これらのモデルがニューロモルフィックハードウェア上で動作し、優れた更新率と高エネルギー効率の恩恵を受けることができる。
しかし、低レベルコントローラはしばしば無視され、ニューロモルフィックループの外にとどまる。
低レベルのニューロモルフィックコントローラの設計は、標準のPIDを取り除くことが不可欠であり、それゆえ、ニューロモルフィックループを閉じるという利点の恩恵を受ける。
本稿では,IntelのLoihiニューロモルフィックチップを搭載したクアッドロータの自律・オンボード高度制御を実現するために,93個のニューロンを最小限に連結したパシモニアスで調整可能なPIDコントローラを提案する。
我々は,提案するネットワークのロバスト性について,離陸から目標高度に達するようクオータを要求された一連の実験で実証した。
その結果,低レベルのニューロモルフィックコントローラの適合性は,最終的に非常に高い更新頻度で確認できた。
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