論文の概要: Towards spiking analog hardware implementation of a trajectory interpolation mechanism for smooth closed-loop control of a spiking robot arm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17172v1
• Date: Thu, 23 Jan 2025 14:11:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:54:17.608354
• Title: Towards spiking analog hardware implementation of a trajectory interpolation mechanism for smooth closed-loop control of a spiking robot arm
• Title（参考訳）: スパイクロボットアームの円滑閉ループ制御のための軌道補間機構のスパイクアナログハードウェア実装に向けて
• Authors: Daniel Casanueva-Morato, Chenxi Wu, Giacomo Indiveri, Juan P. Dominguez-Morales, Alejandro Linares-Barranco,
• Abstract要約: イベントベースロボットアームのためのクローズドループニューロモルフィック制御システムを提案する。 提案システムは、シフトしたWinner-Take-Allスパイクネットワークと、スパイクコンパレータネットワークで構成されている。 本システムを評価するため,混合信号アナログデジタルニューロモルフィックプラットフォーム上でモデルを実装,展開した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.54924235047016
• License:
• Abstract: Neuromorphic engineering aims to incorporate the computational principles found in animal brains, into modern technological systems. Following this approach, in this work we propose a closed-loop neuromorphic control system for an event-based robotic arm. The proposed system consists of a shifted Winner-Take-All spiking network for interpolating a reference trajectory and a spiking comparator network responsible for controlling the flow continuity of the trajectory, which is fed back to the actual position of the robot. The comparator model is based on a differential position comparison neural network, which governs the execution of the next trajectory points to close the control loop between both components of the system. To evaluate the system, we implemented and deployed the model on a mixed-signal analog-digital neuromorphic platform, the DYNAP-SE2, to facilitate integration and communication with the ED-Scorbot robotic arm platform. Experimental results on one joint of the robot validate the use of this architecture and pave the way for future neuro-inspired control of the entire robot.
• Abstract（参考訳）: ニューロモルフィックエンジニアリングは、動物の脳で見られる計算原理を現代の技術システムに組み込むことを目的としている。 本研究は,イベントベースロボットアームのためのクローズドループニューロモルフィック制御システムを提案する。 提案システムは,参照軌跡を補間するシフトしたWinner-Take-Allスパイキングネットワークと,ロボットの実際の位置にフィードバックされる軌跡の流れの連続性を制御するためのスパイキングコンパレータネットワークとから構成される。 コンパレータモデルは、次の軌道点の実行を制御し、システムの両コンポーネント間の制御ループを閉じる差動位置比較ニューラルネットワークに基づいている。 本システムを評価するため, ED-Scorbot ロボットアームプラットフォームとの統合と通信を容易にするために, 混合信号アナログデジタルニューロモルフィックプラットフォーム DYNAP-SE2 上でモデルを実装, 展開した。 ロボットの一方の関節における実験結果は、このアーキテクチャの使用を検証し、将来の神経に触発されたロボット全体の制御の道を開く。

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