Передвижение — важнейшая задача для шагающих роботов, которая решается «без усилий» с помощью биологических сетей, широко распространенных в природе, называемых центральными генераторами паттернов (ЦГП). Множество моделей сетей ЦГП, которые до сих пор использовались в качестве биомиметических контроллеров для роботов, неприменимы к развивающемуся нейроморфному оборудованию, лишая мобильных роботов надежного механизма ходьбы, который позволил бы создать энергоэффективные системы. В данной работе мы предлагаем контроллер ЦГП, морфологически связанный с мозгом, основанный на комплексной импульсной нейронно-астроцитарной сети, генерирующей два паттерна походки для шестиногого робота. Основываясь на недавно выявленных астроцитарных механизмах нейромодуляции, предлагаемая нами архитектура ЦГП органично интегрирована в нейроморфный чип Intel Loihi за счет использования предлагаемой нами системы взаимодействия в реальном времени между чипом и средой операционной системы для роботов (ROS). Здесь мы демонстрируем, что ЦГП, работающий на Loihi, может использоваться для управления шагающим роботом с устойчивостью к сенсорному шуму и изменяющимся профилям скорости. Наши результаты открывают путь для масштабирования этого и других подходов к управлению движением с помощью алгоритма Loihi в автономных мобильных роботах.*
*Перевод выполнен с помощью нейросетей
An Astrocyte-Modulated Neuromorphic Central Pattern Generator for Hexapod Robot Locomotion on Intel’s Loihi
Locomotion is a crucial challenge for legged robots that is addressed “effortlessly” by biological networks abundant in nature, named central pattern generators (CPG). The multitude of CPG network models that have so far become biomimetic robotic controllers is not applicable to the emerging neuromorphic hardware, depriving mobile robots of a robust walking mechanism that would result in inherently energy-efficient systems. Here, we propose a brain-morphic CPG controler based on a comprehensive spiking neural-astrocytic network that generates two gait patterns for a hexapod robot. Building on the recently identified astrocytic mechanisms for neuromodulation, our proposed CPG architecture is seamlessly integrated into Intel’s Loihi neuromorphic chip by leveraging a real-time interaction framework between the chip and the robotic operating system (ROS) environment, that we also propose. Here, we demonstrate that a Loihi-run CPG can be used to control a walking robot with robustness to sensory noise and varying speed profiles. Our results pave the way for scaling this and other approaches towards Loihi-controlled locomotion in autonomous mobile robots.
Locomotion is a crucial challenge for legged robots that is addressed “effortlessly” by biological networks abundant in nature, named central pattern generators (CPG). The multitude of CPG network models that have so far become biomimetic robotic controllers is not applicable to the emerging neuromorphic hardware, depriving mobile robots of a robust walking mechanism that would result in inherently energy-efficient systems. Here, we propose a brain-morphic CPG controler based on a comprehensive spiking neural-astrocytic network that generates two gait patterns for a hexapod robot. Building on the recently identified astrocytic mechanisms for neuromodulation, our proposed CPG architecture is seamlessly integrated into Intel’s Loihi neuromorphic chip by leveraging a real-time interaction framework between the chip and the robotic operating system (ROS) environment, that we also propose. Here, we demonstrate that a Loihi-run CPG can be used to control a walking robot with robustness to sensory noise and varying speed profiles. Our results pave the way for scaling this and other approaches towards Loihi-controlled locomotion in autonomous mobile robots.