Neuromorphic Perception and Navigation for Mobile Robots: A Review

要約

ロボット工学と人工知能の急速かつ止められない進化に伴い、現実世界のシナリオにおける効果的な自律ナビゲーションは、文献において最も差し迫った課題の 1 つとなっています。
ただし、リアルタイム操作、エネルギーと計算効率、堅牢性、信頼性などの厳しい要件により、現在のソリューションのほとんどは現実世界の課題には適していません。
したがって、研究者は、生物にヒントを得たソリューションなどの革新的なアプローチを模索する必要があります。
実際、動物には、構造化されていない環境を効率的に認識し、理解し、ナビゲートする本質的な能力があります。
そうするために、彼らは認知プロセスにおける自己運動の合図、固有受容、視覚の流れを利用して、環境をマッピングし、その中で自分自身の位置を特定します。
計算神経科学者は、そのような認知プロセスが脳内で「どのように」「なぜ」起こるかを解明し、生物学的処理を模倣する新しい神経形態センサーと方法を設計することを目指しています。
この調査は、神経形態的知覚と非同期イベント処理、エネルギー効率の高い適応学習、またはナビゲーションで重要な役割を果たす脳領域の動作原理の模倣を考慮して、自律ナビゲーションへの脳にヒントを得た戦略の適用を包括的にレビューすることを目的としています。
海馬や嗅内皮質など。

要約(オリジナル)

With the fast and unstoppable evolution of robotics and artificial intelligence, effective autonomous navigation in real-world scenarios has become one of the most pressing challenges in the literature. However, demanding requirements, such as real-time operation, energy and computational efficiency, robustness, and reliability, make most current solutions unsuitable for real-world challenges. Thus, researchers are forced to seek innovative approaches, such as bio-inspired solutions. Indeed, animals have the intrinsic ability to efficiently perceive, understand, and navigate their unstructured surroundings. To do so, they exploit self-motion cues, proprioception, and visual flow in a cognitive process to map their environment and locate themselves within it. Computational neuroscientists aim to answer ”how” and ”why” such cognitive processes occur in the brain, to design novel neuromorphic sensors and methods that imitate biological processing. This survey aims to comprehensively review the application of brain-inspired strategies to autonomous navigation, considering: neuromorphic perception and asynchronous event processing, energy-efficient and adaptive learning, or the imitation of the working principles of brain areas that play a crucial role in navigation such as the hippocampus or the entorhinal cortex.

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