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。
関連論文リスト
- SpikingJelly: An open-source machine learning infrastructure platform
for spike-based intelligence [51.6943465041708]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、高エネルギー効率のニューロモルフィックチップに脳にインスパイアされたインテリジェンスを実現することを目的としている。
我々は、ニューロモルフィックデータセットの事前処理、深層SNNの構築、パラメータの最適化、およびニューロモルフィックチップへのSNNのデプロイのためのフルスタックツールキットをコントリビュートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T13:15:17Z) - Neuromorphic Control using Input-Weighted Threshold Adaptation [13.237124392668573]
比例積分微分(PID)コントローラのような基本的な低レベルコントローラでさえ複製することは依然として困難である。
本稿では,学習中に比例経路,積分経路,微分経路を組み込んだニューロモルフィック制御器を提案する。
本研究では,外乱の存在下での飛行によるバイオインスパイアされたアルゴリズムの安定性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-18T07:21:24Z) - Neural Moving Horizon Estimation for Robust Flight Control [6.023276947115864]
外乱の予測と反応は、四角形機の堅牢な飛行制御に不可欠である。
ニューラルネットワークによってモデル化されたMHEパラメータを自動的に調整できるニューロ移動地平線推定器(NeuroMHE)を提案する。
NeuroMHEは出力推定誤差を最大49.4%削減した最先端の推定器より優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-21T13:43:24Z) - POPPINS : A Population-Based Digital Spiking Neuromorphic Processor with
Integer Quadratic Integrate-and-Fire Neurons [50.591267188664666]
2つの階層構造を持つ180nmプロセス技術において,集団に基づくディジタルスパイキングニューロモルフィックプロセッサを提案する。
提案手法は,生体模倣型ニューロモルフィックシステム,低消費電力,低遅延推論処理アプリケーションの開発を可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-01-19T09:26:34Z) - Evolved neuromorphic radar-based altitude controller for an autonomous
open-source blimp [4.350434044677268]
本稿では,ロボット飛行船のためのSNNに基づく高度制御器を提案する。
また、SNNベースのコントローラアーキテクチャ、シミュレーション環境でネットワークをトレーニングするための進化的フレームワーク、現実とのギャップを改善するための制御戦略も提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-01T20:48:43Z) - Towards self-organized control: Using neural cellular automata to
robustly control a cart-pole agent [62.997667081978825]
我々は、カートポールエージェントを制御するために、ニューラルセルオートマトンを使用する。
我々は、Q値の推定値として出力セルの状態を用いる深層学習を用いてモデルを訓練した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-29T10:49:42Z) - Neuromorphic adaptive spiking CPG towards bio-inspired locomotion of
legged robots [58.720142291102135]
スパイクセントラルパターンジェネレーターは、外部刺激によって駆動される異なる移動パターンを生成します。
終端ロボットプラットフォーム(あらゆる脚ロボット)の移動は、任意のセンサーを入力として地形に適応することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-24T12:44:38Z) - Closed-loop spiking control on a neuromorphic processor implemented on
the iCub [4.1388807795505365]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-01T14:17:48Z) - Robust trajectory generation for robotic control on the neuromorphic
research chip Loihi [0.0]
我々は、最近開発されたスパイクニューラルネットワークモデル、いわゆる異方性ネットワークを利用する。
我々は,Loihi上の異方性ネットワークが神経活動の逐次パターンを確実に符号化していることを示す。
そこで本研究では,複雑なロボットの動きを生成できる新しいアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-26T16:02:39Z) - Populations of Spiking Neurons for Reservoir Computing: Closed Loop
Control of a Compliant Quadruped [64.64924554743982]
本稿では,ニューラルネットワークを用いた中央パターン生成機構を実装し,閉ループロボット制御を実現するためのフレームワークを提案する。
本研究では,従順な四足歩行ロボットのシミュレーションモデル上で,予め定義された歩行パターン,速度制御,歩行遷移の学習を実演する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-09T14:32:49Z) - Flexible Transmitter Network [84.90891046882213]
現在のニューラルネットワークはMPモデルに基づいて構築されており、通常はニューロンを他のニューロンから受信した信号の実際の重み付け集約上での活性化関数の実行として定式化する。
本稿では,フレキシブル・トランスミッタ(FT)モデルを提案する。
本稿では、最も一般的な完全接続型フィードフォワードアーキテクチャ上に構築された、フレキシブルトランスミッタネットワーク(FTNet)について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-08T06:55:12Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。