論文の概要: A Hetero-Associative Sequential Memory Model Utilizing Neuromorphic Signals: Validated on a Mobile Manipulator
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07032v1
- Date: Sun, 07 Dec 2025 22:50:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.191419
- Title: A Hetero-Associative Sequential Memory Model Utilizing Neuromorphic Signals: Validated on a Mobile Manipulator
- Title（参考訳）: ニューロモルフィック信号を用いたヘテロ連想逐次記憶モデル:移動マニピュレータによる検証
- Authors: Runcong Wang, Fengyi Wang, Gordon Cheng,
- Abstract要約: 本稿では,移動マニピュレータのためのヘテロ連想型シーケンシャルメモリシステムを提案する。
ロボットの関節状態と触覚観察の間のコンパクトでニューロモルフィックな結合を学習する。
結果は、連想的リコールによって実行されるシングルジョイントとフルアームの動作を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1187972486989906
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper presents a hetero-associative sequential memory system for mobile manipulators that learns compact, neuromorphic bindings between robot joint states and tactile observations to produce step-wise action decisions with low compute and memory cost. The method encodes joint angles via population place coding and converts skin-measured forces into spike-rate features using an Izhikevich neuron model; both signals are transformed into bipolar binary vectors and bound element-wise to create associations stored in a large-capacity sequential memory. To improve separability in binary space and inject geometry from touch, we introduce 3D rotary positional embeddings that rotate subspaces as a function of sensed force direction, enabling fuzzy retrieval through a softmax weighted recall over temporally shifted action patterns. On a Toyota Human Support Robot covered by robot skin, the hetero-associative sequential memory system realizes a pseudocompliance controller that moves the link under touch in the direction and with speed correlating to the amplitude of applied force, and it retrieves multi-joint grasp sequences by continuing tactile input. The system sets up quickly, trains from synchronized streams of states and observations, and exhibits a degree of generalization while remaining economical. Results demonstrate single-joint and full-arm behaviors executed via associative recall, and suggest extensions to imitation learning, motion planning, and multi-modal integration.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボット関節状態と触覚観察とのコンパクトでニューロモルフィックな結合を学習し,計算コストとメモリコストの低いステップワイド動作決定を行う移動マニピュレータのためのヘテロ連想逐次メモリシステムを提案する。
この方法は、集団位置符号化を介して関節角を符号化し、イジケビッチニューロンモデルを用いて皮膚計測された力をスパイクレート特徴に変換する。
本研究では,2次元空間の分離性の向上とタッチから幾何学的形状を注入するために,部分空間を知覚力方向の関数として回転させる3次元回転型位置埋め込みを導入し,時間的に変化した動作パターンに対するソフトマックス重み付きリコールによるファジィ検索を可能にする。
ロボットスキンで覆われたToyota Human Support Robotにおいて、ヘテロ連想シーケンシャルメモリシステムは、印加力の振幅に関連する速度でリンクをタッチ下に移動させる擬似コンプライアンスコントローラを実現し、触覚入力を継続して多関節握りシーケンスを検索する。
システムは迅速に設定され、同期された状態と観測の流れから列車が運転され、経済的な状態を維持しながら一般化の度合いを示す。
結果は、連想的リコールによって実行される単関節および全腕動作を示し、模倣学習、運動計画、マルチモーダル統合の拡張を提案する。
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