基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究进展

来源：信息与控制杂志2024年第4期北京时间：

作者：敖天勇, 曹贤泽, 付乐, 周毅

摘要：像人一样在复杂多变的非结构化环境中灵巧操作是机器人研究追求的目标之一。受生物脑工作方式启发的脉冲神经网络(SNN)是类脑智能领域的主要工作范式，具有良好的生物合理性，在机器人智能控制领域日益受到关注。本文对基于SNN的机器人类脑智能控制相关研究展开综述，期望能为机器人和类脑智能领域的研究带来启发。首先，介绍SNN的发展历程、神经元模型、编码方式、突触可塑性和网络结构等相关知识。其次，借鉴人类的运动反馈控制机制，给出一种基于SNN的机器人类脑智能控制框架。再次，从运动控制、柔顺控制、协同控制三个方面介绍机器人类脑智能控制策略的研究进展。最后，对基于SNN的机器人类脑智能控制技术进行了总结与展望。

关键词：脉冲神经网络, 运动控制, 柔顺控制, 协同控制