机构名称：
¥ 2.0
描述：神经形态传感和计算可用于设计机器人的低延迟感知。为了充分利用低延迟和低功率范式，我们旨在设计端到端的尖峰机器人系统，依靠事件驱动的感觉编码，神经形态计算和尖峰运动控制，所有这些都在神经形态硬件[1]上实现。为此，我们计划使用受脑启发的计算原始剂，以有限且嘈杂的资源来生成可靠的行为[2]。我们将基于最近的工作，展示了通过三联尖峰触发的可塑性，基础神经节启发的抑制作用和竞争性竞争力网络[1]的研究，并通过平衡的混乱动力学吸引力来产生稳定的轨迹[3,4]。作为玩具问题，我们将使用ICUB机器人并使用开发的网络进行笔迹。
机器人技术和智能机器的博士课程
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