我國科學(xué)家提出多腦區(qū)協(xié)同類腦控制架構(gòu)

    機(jī)器人精細(xì)操作是完成高精度任務(wù)的必要條件，作為主要反饋源的顯微視覺具有窄視野、小景深、平面成像等特點(diǎn)，導(dǎo)致小空間內(nèi)的觀測狀態(tài)不能直接反映操作空間位姿，這種“所見非所得”給復(fù)雜場景下的機(jī)器人精細(xì)操控提出了挑戰(zhàn)。近日，來自中國科學(xué)院自動(dòng)化研究所研究團(tuán)隊(duì)在《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》類腦控制?？习l(fā)表研究成果，提出了一種多腦區(qū)協(xié)同類腦控制框架，較好地解決了小空間、器件遮擋等復(fù)雜環(huán)境下的精細(xì)操控難題。

    研究人員借鑒對應(yīng)感知、規(guī)劃和控制的不同腦區(qū)，分別提出模仿視覺皮層的感知模塊、模仿小腦皮層的控制模塊、模仿前額葉皮層的規(guī)劃和預(yù)測模塊等，并按照相應(yīng)信息流傳遞將這些腦區(qū)模仿模塊進(jìn)行連接。模仿對應(yīng)腦區(qū)特性，初級視覺利用卷積操作識(shí)別圖像狀態(tài)，高級視覺以全連接形式實(shí)現(xiàn)從（二維）圖像空間到（三維）操作空間的位姿映射；小腦模塊借鑒小腦皮層的獨(dú)特結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定無超調(diào)的運(yùn)動(dòng)控制；前額葉模塊以循環(huán)加前向的混合模式預(yù)測運(yùn)動(dòng)軌跡，以分塊式興奮-抑制的連接模式規(guī)劃不同表征空間的運(yùn)動(dòng)。

    研究表明，該方法能有效實(shí)現(xiàn)多種復(fù)雜小空間內(nèi)的自主規(guī)劃與控制，通過高精度的軌跡預(yù)測與快速的動(dòng)作響應(yīng)，能克服常規(guī)方法無法解決的器件遮擋時(shí)運(yùn)動(dòng)規(guī)劃問題，從而拓寬了機(jī)器人精細(xì)操控的可控邊界；這種類腦控制架構(gòu)還具有較強(qiáng)的可解釋性和靈活性，每個(gè)模塊均可高精度地模擬對應(yīng)腦區(qū)，將這些模塊進(jìn)行組合即可適應(yīng)多種異構(gòu)精細(xì)操控任務(wù)。

    論文鏈接：https://ieeexplore.ieee.org/document/9537647

    注：此研究成果摘自《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》雜志，文章內(nèi)容不代表本網(wǎng)站觀點(diǎn)和立場，僅供參考。