TY -非盟的萨曼塔,阿尔贝托盟——玛蒂娜,达里奥盟——Casellato克劳迪娅AU - D ' angelo Egidio AU - Pedrocchi,亚历山德拉PY - 2019 DA - 2019/01/27 TI -控制的仿人机器人的适应性Bioinspired小脑模块3 D运动任务SP - 4862157六世- 2019 AB - Bioinspired自适应模型,通过一个由数千个人工神经元组成的尖峰神经网络，已经被用来实时控制一个人形NAO机器人。该系统的学习特性在一个经典的小脑驱动范式中受到了挑战，一个扰动上肢到达协议。用于开发该模型的神经生理学原理成功地驱动了具有基线、获得和消失阶段的自适应运动控制协议。尖峰神经网络模型显示出的学习行为与在习得阶段完成相同任务的实验对象相似，而在消失阶段则采用其他策略。该模型实时处理外部输入，编码为尖峰，并解码其输出神经元产生的尖峰活动，以提供正确的修正电机执行器。在不同的连接和不同的时间尺度下，嵌入了三个双向的长期塑性规则。这种可塑性决定了网络输出层神经元的放电活动。在受扰动上肢到达协议中，神经机器人成功地学会了如何补偿外部扰动产生适当的修正。因此，尖峰小脑模型能够在机器人平台上重现生物系统如何处理外部误差源，无论是在理想环境还是真实环境(噪声)中。 SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2019/4862157 DO - 10.1155/2019/4862157 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -