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IEEE Transactions on Cybernetics, no. 1 (2013): 115-128
Abstract
本文提出了一种基于SNN的机器人控制器，该控制器受生物系统的控制结构启发。通过使用具有短时可塑性的动态突触来沿着网络传输信息。学习是通过使用TD学习规则实现的长期突触可塑性进行的，以使机器人能够学习将正确的运动与适当的输入条件相关联。网络自组织以提供对机器人遇到的环境的记忆。使用带有激光和声纳接近传感器的Pioneer机器人仿真器来验证沿墙任务的网络性能，并给出结果。