據(jù)外媒報道，昆士蘭科技大學（QUT）機器人研究人員開發(fā)出新型機器人導航系統(tǒng)，可模擬人腦的神經(jīng)過程，但其能耗不到傳統(tǒng)系統(tǒng)的10%。

圖片來源： 昆士蘭科技大學

相關論文發(fā)表于期刊《科學機器人》（Science Robotics）。在論文中，研究人員詳細介紹了一種名為“LENS”（Locational Encoding with Neuromorphic Systems，基于神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)的位置編碼）的新系統(tǒng)。該論文的標題為“一種用于超節(jié)能、設備上機器人定位的緊湊型神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)（A compact neuromorphic system for ultra energy-efficient, on-device robot localization）”。

LENS利用腦啟發(fā)計算技術，為機器人位置識別樹立了新的低能耗標桿。

這項研究由第一作者、神經(jīng)科學家Adam Hines博士以及來自昆士蘭科技大學機器人中心和電氣工程與機器人學院的Michael Milford教授和Tobias Fischer博士共同完成，他們使用了一種名為神經(jīng)形態(tài)計算的系統(tǒng)。

“為了運行這些神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)，我們設計了專門的算法，使其學習方式更像人類，以類似于真實神經(jīng)元使用的電脈沖形式處理信息，”Hines博士說道?！澳茉聪拗剖乾F(xiàn)實世界機器人技術面臨的一大挑戰(zhàn)，尤其是在搜索救援、太空探索和水下導航等領域。通過使用神經(jīng)形態(tài)計算，我們的系統(tǒng)將視覺定位的能耗降低了高達99%，使機器人能夠在有限的電源條件下運行更長時間，覆蓋更遠的距離。我們知道神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)可以更高效，但它們通常過于復雜，在現(xiàn)實世界中難以使用——我們開發(fā)了一種新系統(tǒng)，我們認為它將改變它們在機器人中的使用方式?！?p>

在這項研究中，研究人員開發(fā)了LENS系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠識別8公里行程中的位置，但僅占用180KB的存儲空間，幾乎比其他系統(tǒng)少300倍。

LENS將類似大腦的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡、僅對運動做出反應的特殊攝像頭和低功耗芯片集成在一個小型機器人上。

“

該系統(tǒng)展示了神經(jīng)形態(tài)計算如何實現(xiàn)機器人的實時、節(jié)能定位跟蹤，為低功耗導航技術開辟了新的可能性，”Hines博士說道。更低的能耗可以讓遠程操作的機器人探索更長時間、更遠。我們的系統(tǒng)使機器人能夠僅使用視覺信息進行定位，既快速又節(jié)能?！?p>

ARC DECRA研究員Fischer博士表示，LENS系統(tǒng)的關鍵創(chuàng)新在于一種新算法，它利用了兩種前景廣闊的仿生硬件：通過一種被稱為“事件相機”的特殊相機進行感知，以及通過神經(jīng)形態(tài)芯片進行計算。

Fischer博士表示：“事件相機并非捕捉場景的完整圖像，捕捉每一幀中的每個細節(jié)，而是每微秒持續(xù)感知變化和運動。攝像頭能夠檢測每個像素的亮度變化，精確模擬了我們的眼睛和大腦處理視覺信息的方式。了解你的位置，也稱為視覺位置識別，對人類和機器人都至關重要。雖然人們可以輕松地利用視覺線索，但這對機器來說是一項具有挑戰(zhàn)性的任務?！?p>

昆士蘭科技大學機器人中心主任Michael Milford教授表示，這項研究代表了該中心研究人員開展的一個關鍵研究主題。

“具有影響力的機器人技術不僅意味著開創(chuàng)性的突破性研究，也意味著開展所有轉化工作，以確保其滿足最終用戶的期望和要求，”Milford教授說道?！澳悴荒苤蛔銎渲幸患?。這項研究是致力于節(jié)能機器人系統(tǒng)的一個很好的例子，該系統(tǒng)為最終用戶提供機器人在其應用領域發(fā)揮作用所需的性能和耐用性?！?p>