論文の概要: A Spiking Ring-Attractor Architecture for Representation and Control of Revolute Robot Joints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.26027v1
• Date: Mon, 19 Oct 2026 08:50:42 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-20 22:03:08.057309
• Title: A Spiking Ring-Attractor Architecture for Representation and Control of Revolute Robot Joints
• Title（参考訳）: 回転ロボット関節の表現制御のためのスパイキングリングトラクタアーキテクチャ
• Abstract要約: 本稿では,リングアトラクタが結合状態を符号化するスパイキング型ニューラルコントロールアーキテクチャを提案する。 ホメオスタティック・レギュレーションは、これらの分散表現に対してゴール状態のミスマッチを直接計算する。 バンプダイナミクスはSO(2)幾何に従っており、アシンメトリーを得ると環上の符号付き位相速度が誘導されることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.9912168934616
• License:
• Abstract: Robotic systems with revolute joints evolve on circular state spaces, yet most control architectures represent these states using Euclidean variables that ignore this underlying geometry. We propose a fully spiking neural control architecture in which ring attractors encode joint states, enforcing representations consistent with the topology of revolute systems. Homeostatic regulation computes goal-state mismatch directly over these distributed representations, and opponent gain-modulated populations convert this mismatch into controlled phase shifts of the activity bump, implementing set-point regulation as motion on the ring. We show that the bump dynamics follow an SO(2) geometry, and that gain asymmetries induce a signed phase velocity on the ring. To interface distributed activity with scalar regulation signals, we derive an analytic Fourier phase decoder and implement its signed components using push-pull spiking populations. For multi-joint systems, we demonstrate that local ring-based Fourier features compose into product representations that linearly decode SO(3) orientations through forward kinematics. Experiments in NEST validate the full SO(2) regulation mechanism and the spiking product-feature decoder for lift, pitch, and yaw. Robot experiments on a Tiago arm show that decoded ring dynamics generate joint velocity commands, producing directed motion with joint-dependent accuracy. Together, these results establish a neuromorphic control framework in which representation, regulation, and action are unified within a ring-attractor substrate aligned with the geometry of revolute systems.
• Abstract（参考訳）: 回転関節を持つロボット系は円状の状態空間上で進化するが、ほとんどの制御アーキテクチャはユークリッド変数を用いてこれらの状態を表現する。 本稿では,リングアトラクタが結合状態をエンコードし,レボリュートシステムのトポロジと整合した表現を強制する,完全スパイク型ニューラルコントロールアーキテクチャを提案する。 ホメオスタティック・レギュレーションは、これらの分散表現に対してゴール状態のミスマッチを直接計算し、反対のゲイン変調された集団は、このミスマッチをアクティビティ・バンプの制御された位相シフトに変換し、リング上の運動としてセットポイント・レギュレーションを実装する。 バンプダイナミクスはSO(2)幾何に従っており、アシンメトリーを得ると環上の符号付き位相速度が誘導されることを示す。 分散アクティビティをスカラー制御信号でインターフェースするために,解析的フーリエ位相デコーダを導出し,プッシュプルスパイク集団を用いて署名されたコンポーネントを実装する。 多関節系に対して、局所環に基づくフーリエ函数は、前方運動学を通してSO(3)配向を線形に復号する積表現に構成されることを示す。 NESTの実験では、リフト、ピッチ、ヨーのための完全なSO(2)制御機構とスパイク製品機能デコーダが検証された。 ティアゴアームでのロボット実験では、デコードされたリングダイナミクスが関節速度コマンドを生成し、関節依存の精度で方向の動きを生成する。 これらの結果は、表現、調節、および作用が、レボリュート系の幾何学と整合したリング-トラクター基板内で統一されるニューロモルフィック制御の枠組みを確立する。

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