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通过新的镜头看到可以在机器人中像大脑一样的导航
QUT机器人研究人员开发了一种新的机器人导航系统，该系统模仿了人脑的神经过程，并使用了传统系统所需的能量的不到10％。该系统使用脑启发的计算为机器人场所识别设置新的低能基准。
来源:ScimexQUT机器人研究人员开发了一种新的机器人导航系统，该系统模仿了人脑的神经过程，并使用了传统系统所需的能量的不到10％。该系统使用脑启发的计算为机器人场所识别设置新的低能基准。
期刊/会议：科学机器人技术
日记/会议：研究：论文
研究： 纸组织/S：昆士兰技术大学（QUT）
组织/S：媒体版本
来自：昆士兰技术大学（QUT）
QUT机器人研究人员开发了一种新的机器人导航系统，该系统模仿了人脑的神经过程，并使用了传统系统所需的能量的不到10％。
在发表在《科学机器人技术》杂志上的一项研究中，研究人员详细介绍了他们称之为镜头的新系统 - 使用神经形态系统编码的位置编码。
科学机器人镜头使用脑启发的计算为机器人场所识别设置新的低能基准。
由第一作者神经科学家亚当·海因斯（Adam Hines）博士与迈克尔·米尔福德（Michael Milford）和托比亚斯·菲舍尔（Tobias Fischer）教授一起进行的，这些研究都是来自机器人技术中心和QUT电气工程与机器人学院的研究，使用了一种称为Neuromorthic Computing
Adam Hines博士 迈克尔·米尔福德教授 Tobias Fischer博士 QUT机器人中心 QUT电气工程与机器人学院“运行这些神经形态系统，我们设计了专门的算法，这些算法像人类一样学习，以电气尖峰的形式处理信息，类似于真实神经元所使用的信号，” Hines博士说。
“能量限制是现实世界机器人技术的主要挑战，尤其是在搜救，太空探索和水下导航等领域。
“通过使用神经形态计算，我们的系统可将视觉定位的能量需求降低99％，使机器人可以操作更长的时间，并覆盖有限的电源供应。