論文の概要: Fully Spiking Neural Network for Legged Robots
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05022v3
- Date: Mon, 16 Sep 2024 05:35:27 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-18 03:37:26.075398
- Title: Fully Spiking Neural Network for Legged Robots
- Title（参考訳）: 足ロボットのための完全スパイクニューラルネットワーク
- Authors: Xiaoyang Jiang, Qiang Zhang, Jingkai Sun, Jiahang Cao, Jingtong Ma, Renjing Xu,
- Abstract要約: 脚のあるロボットのためのスパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、シミュレーションされた地形において例外的な性能を示す。
SNNは推論速度とエネルギー消費の自然な利点を提供する。
本研究では,他の学習モデルにシームレスに統合可能な脚付きロボットのための高効率SNNを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.974746966671198
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advancements in legged robots using deep reinforcement learning have led to significant progress. Quadruped robots can perform complex tasks in challenging environments, while bipedal and humanoid robots have also achieved breakthroughs. Current reinforcement learning methods leverage diverse robot bodies and historical information to perform actions, but previous research has not emphasized the speed and energy consumption of network inference and the biological significance of neural networks. Most networks are traditional artificial neural networks that utilize multilayer perceptrons (MLP). This paper presents a novel Spiking Neural Network (SNN) for legged robots, showing exceptional performance in various simulated terrains. SNNs provide natural advantages in inference speed and energy consumption, and their pulse-form processing enhances biological interpretability. This study presents a highly efficient SNN for legged robots that can be seamless integrated into other learning models.
- Abstract（参考訳）: 深部強化学習を用いた脚ロボットの最近の進歩は大きな進歩をもたらした。
四足歩行ロボットは挑戦的な環境で複雑なタスクをこなせる一方、二足歩行ロボットやヒューマノイドロボットもブレークスルーを達成した。
現在の強化学習法では、多様なロボット体と過去の情報を活用して行動を行うが、これまでの研究では、ネットワーク推論の速度とエネルギー消費と、ニューラルネットワークの生物学的意義を強調していなかった。
ほとんどのネットワークは、多層パーセプトロン(MLP)を利用する従来のニューラルネットワークである。
本稿では,足歩行ロボットのための新しいスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を提案する。
SNNは推論速度とエネルギー消費において自然な利点を提供し、そのパルス形式処理は生物学的解釈可能性を高める。
本研究では,他の学習モデルにシームレスに統合可能な脚付きロボットのための高効率SNNを提案する。
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