Bio-inspired spike-based Hippocampus and Posterior Parietal Cortex models for robot navigation and environment pseudo-mapping

要約

脳は、現代のコンピューターをはるかに上回る、優れた計算能力と複雑な問題の効率的な解決能力を備えています。
ニューロモーフィック エンジニアリングは、脳の基本原理を模倣して、そのような機能を実現できるシステムを開発することを目指しています。
ニューロモーフィック分野では、ナビゲーション システムはロボット工学への応用可能性があるため非常に注目されていますが、これらのシステムはまだ解決すべき課題です。
この研究は、後頭頂皮質モデルに接続された生物からインスピレーションを得た海馬記憶モデルによって形成される、スパイクベースのロボットナビゲーションおよび環境擬似マッピングシステムを提案しています。
海馬は環境状態マップの表現の維持を担当し、PPC はローカルな意思決定を担当します。
このシステムは、スパイキング ニューラル ネットワークを使用して SpiNNaker ハードウェア プラットフォームに実装されました。
ロボット プラットフォーム上の仮想環境および物理環境でシステムが正しく機能することを実証するために、一連のリアルタイム実験が適用されました。
システムは、障害物を回避し、環境をマッピングしながら、初期位置から開始して目標位置に到達するために環境内をナビゲートできます。
著者の知る限り、これは生物からインスピレーションを得た海馬の記憶に基づく動的学習を備えた環境擬似マッピング システムの最初の実装です。

要約(オリジナル)

The brain has a great capacity for computation and efficient resolution of complex problems, far surpassing modern computers. Neuromorphic engineering seeks to mimic the basic principles of the brain to develop systems capable of achieving such capabilities. In the neuromorphic field, navigation systems are of great interest due to their potential applicability to robotics, although these systems are still a challenge to be solved. This work proposes a spike-based robotic navigation and environment pseudomapping system formed by a bio-inspired hippocampal memory model connected to a Posterior Parietal Cortex model. The hippocampus is in charge of maintaining a representation of an environment state map, and the PPC is in charge of local decision-making. This system was implemented on the SpiNNaker hardware platform using Spiking Neural Networks. A set of real-time experiments was applied to demonstrate the correct functioning of the system in virtual and physical environments on a robotic platform. The system is able to navigate through the environment to reach a goal position starting from an initial position, avoiding obstacles and mapping the environment. To the best of the authors knowledge, this is the first implementation of an environment pseudo-mapping system with dynamic learning based on a bio-inspired hippocampal memory.

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