[论文解读] A toolbox for neuromorphic sensing in robotics

Julien Dupeyroux, Stroobants, Stein+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 3, 2021

Advanced Memory and Neural Computing参考文献 36被引用 7

一句话总结

该论文介绍了一款集成ROS的工具箱，可使用多种编码算法将传统机器人传感器数据（如IMU、超声波、视频）转换为脉冲信号。该工具箱支持对现成传感器进行实时编码/解码，以适配脉冲神经网络，对SF、MW、BSA和HSA等方案进行了基准测试，显著降低了神经形态机器人集成的门槛。

ABSTRACT

The third generation of artificial intelligence (AI) introduced by neuromorphic computing is revolutionizing the way robots and autonomous systems can sense the world, process the information, and interact with their environment. The promises of high flexibility, energy efficiency, and robustness of neuromorphic systems is widely supported by software tools for simulating spiking neural networks, and hardware integration (neuromorphic processors). Yet, while efforts have been made on neuromorphic vision (event-based cameras), it is worth noting that most of the sensors available for robotics remain inherently incompatible with neuromorphic computing, where information is encoded into spikes. To facilitate the use of traditional sensors, we need to convert the output signals into streams of spikes, i.e., a series of events (+1, -1) along with their corresponding timestamps. In this paper, we propose a review of the coding algorithms from a robotics perspective and further supported by a benchmark to assess their performance. We also introduce a ROS (Robot Operating System) toolbox to encode and decode input signals coming from any type of sensor available on a robot. This initiative is meant to stimulate and facilitate robotic integration of neuromorphic AI, with the opportunity to adapt traditional off-the-shelf sensors to spiking neural nets within one of the most powerful robotic tools, ROS.

研究动机与目标

• 为解决机器人领域缺乏神经形态兼容传感器的问题，实现对标准传感器的基于脉冲的编码。
• 通过提供标准化、实时的编码流水线，降低神经形态AI系统中的感知瓶颈。
• 利用广泛采用的ROS框架，促进神经形态AI在现有机器人平台中的集成。
• 对多种脉冲编码算法在机器人传感任务中的性能、准确性和效率进行基准测试。
• 提供即用的MATLAB、Python和ROS开源实现，支持快速部署与功能扩展。

提出的方法

• 该工具箱实现了七种脉冲编码算法：GRF、TBR、SF、MW、BSA、HSA和T-HSA，用于将模拟或数字传感器信号转换为脉冲序列。
• 每种算法将输入信号编码为带有极性（+1, -1）和时间戳的事件序列，确保与脉冲神经网络的兼容性。
• 系统通过自定义消息类型（spyke.msg、spyke_array.msg）和ROS节点原生集成于ROS，实现实时数据流传输。
• 编码与解码功能以Python实现，可通过标准ROS启动文件启动，实现与机器人传感器的无缝集成。
• 基准测试基于重建精度、脉冲数量和时间分辨率，使用合成与真实传感器信号评估编码方案。
• 采用ROS bag记录系统对脉冲数据进行离线记录，配套提供Python脚本用于数据分析与可视化。

实验结果

研究问题

• RQ1 哪种脉冲编码算法能对标准机器人传感器实现最精确的信号重建？
• RQ2 在不同信号动态条件下，各类编码方案在脉冲数量和时间分辨率方面的表现如何？
• RQ3 能否通过基于软件的脉冲编码，有效将现成传感器适配用于神经形态处理？
• RQ4 在所实现的方案中，编码复杂度、重建保真度与计算负载之间的权衡关系如何？
• RQ5 ROS-based工具箱如何实现实时、硬件无关的神经形态感知，以支持机器人系统？

主要发现

• SF（Step-Forward）和MW（Moving Window）算法在重建多频信号方面表现优异，延迟极低且时间保真度高。
• BSA（Ben’s Spike Algorithm）和HSA（Hough Spike Algorithm）在不同信号振幅下均表现出稳定的率编码输出。
• T-HSA（Threshold Hough Spike Algorithm）由于其自适应阈值机制，在低信噪比（low-SNR）条件下表现出更强的抗噪鲁棒性。
• 该工具箱成功实现了使用SF算法对视频流的实时脉冲编码，通过阈值调节可调敏感度，模拟事件相机行为。
• 基准测试结果表明，在动态信号条件下，群体编码（GRF）和时间编码（TBR）方案的重建精度优于基于率的编码方法。
• ROS集成实现了无缝的数据记录与处理，脉冲流被记录在rosbags中，支持后续分析，验证了该系统在野外机器人应用中的可靠性。