Нейроморфное управление: от восприятия к действию

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к управлению роботами объединяет реактивные и рациональные стратегии, позволяя достичь надежной и интерпретируемой автономной навигации.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

В разработанной системе автономного управления квадрокоптером, оснащенным RGB-камерой и Raspberry Pi, обработка визуальной информации посредством нейроморфного контроллера позволяет извлекать релевантные признаки из изображения, преобразуя их в значения, моделирующие силу признака, и, используя эти данные в качестве входных для нейронной динамики, формировать команды скорости в системе координат робота на основе предпочтений по пространственным направлениям, активность которых превышает заданный порог, что, в конечном итоге, определяет траекторию движения.

В статье представлен биоинспирированный фреймворк нейроморфного управления, использующий динамику кольцевых аттракторов для преодоления симметрии и принятия решений в задачах автономной навигации и отслеживания.

Традиционные подходы к автономной навигации роботов сталкиваются с трудностями при согласовании реактивного управления, основанного на сенсорах, и планирования, требующего значительных вычислительных ресурсов. В данной работе, ‘From Vision to Decision: Neuromorphic Control for Autonomous Navigation and Tracking’, предложен новый нейроморфный фреймворк управления, объединяющий эти подходы посредством био-вдохновленной динамики нейронных сетей для эффективного разрешения симметрии и достижения надежного автономного поведения. Предложенная система преобразует визуальную информацию в команды движения, используя механизм динамической бифуркации для преодоления нерешительности, возникающей при отсутствии доминирующего целевого ориентира. Не откроет ли это путь к созданию более гибких и энергоэффективных автономных систем, способных к адаптивному поведению в сложных условиях?

Сложность Однозначной Навигации в Симметричных Средах

Традиционные алгоритмы роботизированной навигации сталкиваются с серьезными трудностями в симметричных средах, что приводит к неспособности принять однозначное решение о дальнейшей траектории и, как следствие, к неэффективному планированию пути. В таких пространствах, где визуальные ориентиры повторяются или отсутствуют уникальные признаки, робот испытывает затруднения в определении своего точного местоположения и ориентации. Это проявляется в колебаниях, зацикливании или, в худшем случае, полной остановке, поскольку система не может надежно отличить одно идентичное место от другого. Проблема усугубляется при наличии шумов в сенсорных данных, что еще больше размывает границы между возможными траекториями и заставляет робота тратить ценное время и ресурсы на бесплодные попытки выбора оптимального пути. В конечном итоге, неспособность эффективно ориентироваться в симметричных пространствах значительно ограничивает возможности применения роботов в таких областях, как складская логистика, поисково-спасательные операции и исследование закрытых помещений.

Проблема симметрически-индуцированной нерешительности в автономной навигации возникает из-за неоднозначности сенсорных данных, с которыми сталкивается робот. В симметричных средах, таких как коридоры с повторяющимися элементами или пустые комнаты, различные положения и ориентации могут давать практически идентичные показания датчиков. Это приводит к тому, что робот не может однозначно определить свое местоположение и ориентацию в пространстве, что затрудняет планирование эффективного маршрута. В результате, система навигации может испытывать затруднения с выбором оптимального действия, что проявляется в нерешительности, застревании или непредсказуемом поведении. По сути, робот сталкивается с ситуацией, когда сенсорная информация недостаточна для уникальной идентификации его состояния, что требует разработки специальных алгоритмов для разрешения этой неопределенности.

Традиционные методы автономной навигации, такие как поля потенциала и оптимизационный метод модельно-прогнозного управления (MPC), часто оказываются неэффективными в условиях симметричной среды, приводя к остановкам или хаотичному движению робота. Проблема заключается в неспособности этих алгоритмов однозначно интерпретировать сенсорные данные в условиях неоднозначности, что приводит к неверному определению местоположения и ориентации. Особенно важно отметить, что MPC, несмотря на свою теоретическую точность, требует значительно больших вычислительных ресурсов, чем предлагаемая альтернатива — Neural Dynamics, что делает его непригодным для применения в системах реального времени и на платформах с ограниченной вычислительной мощностью. В отличие от MPC, Neural Dynamics обеспечивает более быструю и эффективную обработку информации, что позволяет роботу оперативно реагировать на изменения в окружающей среде и избегать застревания в симметричных пространствах.

Нейроуправляемая навигация с использованием смоделированных визуальных данных (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">FOV = 110^{\circ}</span>, <span class="katex-eq" data-katex-display="false">k = 64</span>) демонстрирует возможность выбора цели на основе как внутренних нейронных динамик (определяемых моментом разрыва симметрии и отраженных в активности нейронной сети и изменении угла поворота), так и непосредственного визуального ввода, что подтверждается анализом эволюции активности нейронной сети и спектра собственных значений якобиана. — Нейроуправляемая навигация с использованием смоделированных визуальных данных ( $FOV = 110^{\circ}$ , $k = 64$ ) демонстрирует возможность выбора цели на основе как внутренних нейронных динамик (определяемых моментом разрыва симметрии и отраженных в активности нейронной сети и изменении угла поворота), так и непосредственного визуального ввода, что подтверждается анализом эволюции активности нейронной сети и спектра собственных значений якобиана.

Нейроморфное Управление: Биологически Вдохновленное Решение

Предлагаемый подход, “Нейроморфное управление”, представляет собой систему, использующую принципы нейронной динамики и модель кольцевого аттрактора для обеспечения надежной и эффективной навигации. В основе лежит имитация механизмов мозга, позволяющих поддерживать стабильные представления о непрерывных переменных, таких как направление и положение, даже в условиях неопределенности. Ключевым элементом является создание динамической нейронной сети, способной к адаптации и проактивному планированию траектории. Архитектура системы обеспечивает сопоставимую производительность с политической сетью обучения с подкреплением, имеющей 11-мерный вход, два скрытых слоя по 256 нейронов и 2-мерный выход.

В основе подхода к управлению лежит способность мозга поддерживать стабильные представления непрерывных переменных, таких как курс и положение, даже в условиях неопределенности. В отличие от традиционных систем, полагающихся на точные измерения и фильтрацию шумов, данная система эмулирует нейронные механизмы, позволяющие сохранять информацию о состоянии, несмотря на неполные или противоречивые сенсорные данные. Это достигается за счет динамической организации нейронной сети, в которой стабильность представления обеспечивается не абсолютной точностью данных, а относительной силой сигнала и взаимным усилением нейронов, формирующих аттрактор. В результате система способна к устойчивой навигации и планированию траектории, даже при наличии помех и неточностей в данных, поступающих от датчиков.

В основе системы управления лежит интеграция сенсорной информации, в частности, данных о визуальных ориентирах, получаемых с камеры, в динамическую нейронную сеть. Этот процесс позволяет формировать проактивные и адаптивные планы движения. По производительности, данная система сопоставима с политической сетью, используемой в обучении с подкреплением, имеющей 11-мерный вход, два скрытых слоя по 256 нейронов каждый и 2-мерный выход. Данное сравнение указывает на эффективность предложенного подхода с точки зрения вычислительных затрат и скорости работы.

Эксперименты с квадрокоптером показали, что предложенная нейроморфная система, несмотря на помехи в изображении и колебания напряжения питания, стабильно принимает решения о выборе цели, основываясь на анализе цветовой информации и динамике нейронной сети, что подтверждается статистической согласованностью траекторий выбора цели и устойчивостью к внешним возмущениям.

Базовая Динамика и Реализация Системы

В основе управления на основе нейроморфных принципов лежит двойное представление динамики системы: в виде непрерывных ( $\frac{dx}{dt} = f(x)$ ) и дискретных ( $x_{k+1} = x_k + \Delta t \cdot f(x_k)$ ) динамических моделей. Непрерывное представление обеспечивает математическую точность и позволяет анализировать фундаментальные свойства системы, в то время как дискретизация необходима для практической реализации алгоритмов управления на цифровых вычислительных платформах. Использование обоих представлений позволяет сочетать преимущества теоретического анализа и возможности реализации на аппаратном обеспечении, что критически важно для управления сложными системами в реальном времени.

Механизм бифуркации играет ключевую роль в разрешении симметрии системы, обеспечивая выбор предпочтительного направления движения. Этот механизм основан на введении неустойчивости в критических точках принятия решений. В данной реализации точка бифуркации зафиксирована приблизительно на отметке 124°. Это означает, что при достижении системой определенного состояния, соответствующего углу 124°, возникает локальная неустойчивость, приводящая к переходу в одно из возможных направлений, определяемых структурой нейронной сети. Значение угла бифуркации является параметром системы и может быть настроено для оптимизации производительности в различных сценариях.

Реализация фреймворка выполнена на платформе квадрокоптера, оснащенного вычислительным устройством Raspberry Pi для обработки данных непосредственно на борту. Для обеспечения высокой точности сбора данных и верификации результатов используется система захвата движения. Нейронная популяция, формирующая основу управления, имеет размер 64×32, что соответствует полю зрения менее 180 градусов. Такая конфигурация позволяет проводить эксперименты в реальном времени и валидировать эффективность алгоритмов управления на физической платформе.

Анализ бифуркационной структуры упрощенной двухвариантной ND-модели показывает, что при равных входных кластерах наблюдается симметричная бифуркация типа вилки, переходящая в несимметричную и ультрачувствительную структуру с предвзятым принятием решений при неравных кластерах, что подтверждается анализом собственных значений якобиана λ.

Валидация и Производительность в Симулированных и Реальных Условиях

Система “Нейроморфное управление” прошла всестороннюю проверку в фотореалистичной симуляции “AirGen”, демонстрируя впечатляющую способность к навигации в сложных, симметричных пространствах. Исследование показало, что система стабильно достигает поставленных целей с высоким процентом успешных попыток, даже в условиях, требующих точного позиционирования и ориентации. Этот результат подтверждает эффективность предложенного подхода к управлению и указывает на его потенциал для применения в реальных робототехнических системах, где способность ориентироваться в сложных окружениях является критически важной. Использование симуляции “AirGen” позволило создать контролируемую среду для тестирования и оптимизации алгоритмов, а также позволило получить надежные данные о производительности системы перед ее внедрением в реальные условия.

Данная система управления демонстрирует универсальность, успешно реализуя как дистантную, так и проксимальную навигацию. Дистантная навигация опирается на внутренние модели окружения, позволяя планировать маршрут и ориентироваться в пространстве, основываясь на предварительных знаниях. В свою очередь, проксимальная навигация функционирует, реагируя на непосредственные сенсорные данные, что обеспечивает адаптацию к изменяющимся условиям и непредсказуемым препятствиям. Сочетание этих двух подходов позволяет системе эффективно функционировать в различных сценариях, обеспечивая надежное и гибкое перемещение в сложных условиях, вне зависимости от доступности предварительной информации или динамики окружения.

Система управления, использующая нелинейную динамику мнений, демонстрирует повышенную устойчивость и точность в сложных условиях навигации благодаря способности динамически интегрировать информацию для разрешения неоднозначностей и поддержания стабильного курса. В основе этого подхода лежит идея, что различные источники данных, представляющие собой «мнения» о наилучшем направлении движения, взаимодействуют друг с другом нелинейным образом, формируя консенсус. В отличие от традиционных методов, требующих значительных вычислительных ресурсов, таких как модельно-прогностическое управление, предложенная система использует методы потенциальных полей и нейронной динамики, отличающиеся низкой вычислительной сложностью и высокой эффективностью. Это позволяет реализовать надежную и экономичную навигацию даже в условиях ограниченных ресурсов и высокой неопределенности.

Квадрокоптер успешно осуществляет навигацию в фотореалистичной среде, используя визуальную информацию с полем зрения <span class="katex-eq" data-katex-display="false">120^{\circ}</span> и нейронную популяцию размером <span class="katex-eq" data-katex-display="false">36 \times 64</span> (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">a=\frac{5}{k}</span>, <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\alpha=3</span>), что позволяет ему строить траекторию, ориентируясь на ключевые точки и используя карту целевых доказательств <span class="katex-eq" data-katex-display="false">\mathcal{U}</span> и визуализацию активности нейронов для управления движением. — Квадрокоптер успешно осуществляет навигацию в фотореалистичной среде, используя визуальную информацию с полем зрения $120^{\circ}$ и нейронную популяцию размером $36 \times 64$ ( $a=\frac{5}{k}$ , $\alpha=3$ ), что позволяет ему строить траекторию, ориентируясь на ключевые точки и используя карту целевых доказательств $\mathcal{U}$ и визуализацию активности нейронов для управления движением.

Представленная работа демонстрирует изящную простоту в решении сложной задачи — автономной навигации. Авторы, словно архитекторы, выстраивают систему управления, основанную на принципах био-вдохновленной нейродинамики. Подобно тому, как симметрия может привести к нерешительности, система сталкивается с необходимостью «нарушения симметрии» для принятия эффективных решений. Ада Лавлейс заметила: «Я считаю, что механизмы могут выполнять все, что мы можем придумать». В данном случае, механизм, основанный на кольцевом аттракторе, успешно разрешает неоднозначность, позволяя системе переходить от реактивной навигации к обдуманным действиям. Если система кажется сложной, она, вероятно, хрупка, и авторам удалось избежать этой участи, предложив элегантное и интерпретируемое решение.

Что дальше?

Представленная работа, хоть и демонстрирует элегантность подхода к разрешению симметрии в задачах навигации, неизбежно поднимает вопросы о масштабируемости и робастности системы в условиях реального мира. Устойчивость, порожденная ясными границами, — это хорошо в модели, но как эта структура будет выдерживать шум и неопределенность, присущие сенсорным данным? Простота — это сила, но не является ли слишком упрощенным взгляд на принятие решений в сложной, многомерной среде?

Следующим шагом видится исследование возможностей адаптации динамики кольцевого аттрактора к задачам, требующим более сложного планирования и прогнозирования. Необходимо учитывать, что поведение системы — это не просто следствие внутренней структуры, но и результат взаимодействия с постоянно меняющейся внешней средой. Иными словами, необходимо выйти за рамки чисто реактивного управления и исследовать возможности интеграции с механизмами, обеспечивающими предвидение и адаптацию.

В конечном счете, истинный прогресс заключается не в создании все более сложных систем, а в поиске принципов, позволяющих строить устойчивые и интерпретируемые модели поведения, которые могут быть применены к широкому спектру задач. Возможно, ключ к успеху лежит не в имитации мозга, а в понимании фундаментальных принципов, лежащих в основе его работы — принципов, которые, как показывает эта работа, могут быть сформулированы в терминах симметрии, разрыва симметрии и динамических аттракторов.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.05683.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-06 16:00