構成可能な神経形態CPGベースの移動コントローラーのFPGA実装

神経型工学は、神経生物学的システムの特性と能力を模倣する計算ハードウェアの設計と開発に専念する分野です。近年、神経型ハードウェアシステムは、電力効率と生物学的リアリズムのコストで柔軟性とスケーラビリティを提供するために、デジタルハードウェアを組み込んだハイブリッドアプローチを使用して実装されています。このペーパーでは、FPGAベースの神経形態のような埋め込みシステムをチップ上に提案し、中央パターンジェネレーター（CPG）に触発された周期的なリズミカルな動きの移動パターンを生成します。提案された実装は、モジュール性と階層が2つの望ましい機能であるトップダウンアプローチに従います。移動コントローラーは、CPGモデルに基づいて、四足類や六角形などの足のロボットのリズミカルな移動パターンまたは歩行を生成します。アーキテクチャは、異なる形態または異なる自由度（DOFS）を備えたロボットに対して構成可能でスケーラブルです。実際のロボットで実行された実験について説明し、説明します。得られた結果は、CPGベースのコントローラーが、適応可能な移動に適した実行時に異なるリズミカルなパターンを生成するために必要な柔軟性を提供することを示しています。

Neuromorphic engineering is a discipline devoted to the design and development of computational hardware that mimics the characteristics and capabilities of neuro-biological systems. In recent years, neuromorphic hardware systems have been implemented using a hybrid approach incorporating digital hardware so as to provide flexibility and scalability at the cost of power efficiency and some biological realism. This paper proposes an FPGA-based neuromorphic-like embedded system on a chip to generate locomotion patterns of periodic rhythmic movements inspired by Central Pattern Generators (CPGs). The proposed implementation follows a top-down approach where modularity and hierarchy are two desirable features. The locomotion controller is based on CPG models to produce rhythmic locomotion patterns or gaits for legged robots such as quadrupeds and hexapods. The architecture is configurable and scalable for robots with either different morphologies or different degrees of freedom (DOFs). Experiments performed on a real robot are presented and discussed. The obtained results demonstrate that the CPG-based controller provides the necessary flexibility to generate different rhythmic patterns at run-time suitable for adaptable locomotion.