15、神经形态系统中的运动控制与学习

神经形态系统中的运动控制与学习

1. 神经形态硬件在运动控制中的应用

神经形态硬件在运动控制领域展现出了巨大的潜力,但也面临着一些挑战。例如,可植入设备和慢性电极刺激的长期影响仍在研究中,这影响了神经形态硬件作为假肢的临床接受度。

1.1 肌肉内刺激(IMS)控制瘫痪动物后肢

研究人员曾使用神经形态硬件通过肌肉内刺激(IMS)来控制瘫痪动物的后肢。这种方法的框架较为简单,无需了解动物自身中央模式发生器(CPG)的结构和组织。其关键在于以近似动物自然步态的方式激活控制运动的肌肉,这可通过神经形态设计原则高效实现。然而,这并非神经形态硬件与生物系统通信的最佳切入点。

1.2 脊髓内微刺激(ISMS)的优势与挑战

理想情况下,若用于运动的脊髓回路得以保留,神经形态硬件应通过脊髓内微刺激(ISMS)直接与脊髓中的运动回路通信,而非与运动神经元通信。采用ISMS框架具有诸多优势:
- 低刺激电流 :与大型运动神经元相比,与脊髓内回路通信所需的刺激电流更低。
- 减轻肌肉疲劳 :可缓解在其他依赖运动神经元刺激的假肢系统中观察到的肌肉疲劳问题。

不过,ISMS也给神经形态设计带来了更多挑战。它要求了解如何刺激脊髓内回路以产生功能性肢体运动,并能为脊髓内神经元提供适当反馈,以确保整体的鲁棒性。此外,还存在一些相关问题,如ISMS是否应仅在运动回路内实施,以及与更高级别的大脑信号接口是否必要。若下行运动指令与ISMS产生的局部CPG输出不匹配,可能会出现哪些并发症。这些问题仍是生物学家和工程师的研究热点。

2. 机
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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