代尔夫特理工新突破：仿生大脑让无人机更智能

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代尔夫特理工新突破：仿生大脑让无人机更智能

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https://blog.csdn.net/xiaoxiaowenqiang/article/details/137347077

https://blog.csdn.net/cv_autobot/article/details/145217752

https://finance.sina.com.cn/jjxw/2024-10-22/doc-inctkvpm4851657.shtml

https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_28145732

https://www.sohu.com/a/774474118_121842926

https://blog.csdn.net/MS_YangZhanZhang/article/details/136414016

https://www.ncsti.gov.cn/kjdt/kjrd/rgzn_kjrd/202405/t20240530_158724.html

http://www.jnjipeng.com/support/case_studies_detail/continuous-occupancy-mapping-dynamic-environments-using-particles-nokov.html

http://www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c230778?viewType=HTML

10.

https://px-4.com/main/en/simulation/hitl.html

11.

https://my2.hzlib.net/opac/search?q=%E5%85%8B%E9%BE%99&searchType=standard&isFacet=true&view=standard&searchWay=author&rows=10&sortWay=score&sortOrder=desc&curlibcode=2700&searchWay0=marc&logical0=AND&limitEndDate=2024-07-30

12.

https://swarma.org/?p=53460

近日，荷兰代尔夫特理工大学在《Nature》上发表了一项突破性研究成果，该研究揭示了如何利用光流调节不可观测性来实现稳定的无人机姿态控制。这一创新技术有望彻底改变未来无人机的飞行方式。

突破性技术：仿生大脑控制无人机

这项研究的最大亮点在于，它首次将仿生学原理应用于无人机控制领域。研究团队开发了一种基于动物大脑工作原理的神经形态图像处理器，这种处理器能够像生物大脑一样，通过异步处理信息和发送尖峰电脉冲来实现高效计算。

与传统的GPU相比，这种神经形态处理器具有显著优势。它不仅大大减少了数据处理量，还显著降低了能耗。实验数据显示，搭载神经形态处理器的无人机在运行深度神经网络时，速度比在GPU上运行快64倍，而能耗仅为后者的三分之一。

核心创新：脉冲神经网络与神经形态相机

研究团队开发了一种专门的脉冲神经网络，用于处理来自神经形态相机的视觉信号。这种网络通过模拟生物神经元的工作方式，实现了比传统深度神经网络更简单、更高效的计算过程。

具体来说，脉冲神经网络只需要进行整数加法运算，而传统神经网络则需要进行复杂的浮点数乘法和加法运算。这种简化使得计算过程不仅更快，而且更加节能。

技术优势：能效与速度的双重突破

这项技术最引人注目的优势在于其卓越的能效和速度表现。搭载神经形态处理器的无人机平均每秒可以运行274-1600次计算，而同样的网络在小型嵌入式GPU上每秒只能运行25次。在功耗方面，英特尔Loihi神经形态研究芯片运行时的总功耗仅为1.007瓦，其中用于运行网络本身的功耗仅为7毫瓦。相比之下，嵌入式GPU运行同一网络时的功耗高达3瓦。