Population-Coded Spiking Neural Networks for High-Dimensional Robotic Control

📄 arXiv: 2510.10516v1 📥 PDF

作者: Kanishkha Jaisankar, Xiaoyang Jiang, Feifan Liao, Jeethu Sreenivas Amuthan

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-10-12

💡 一句话要点

提出基于Population-coded SNN的DRL框架，用于高维机器人控制中的节能问题。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 脉冲神经网络 深度强化学习 机器人控制 节能 高维控制

📋 核心要点

  1. 深度强化学习(DRL)在机器人控制中表现出色，但其计算需求和能耗限制了在资源受限环境中的应用。
  2. 论文提出Population-coded Spiking Actor Network (PopSAN)，结合SNN的节能特性和DRL的策略优化能力。
  3. 实验表明，该方法在Franka机器人手臂上实现了高达96.10%的节能，同时保持了与传统ANN相当的控制性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的框架，将population-coded脉冲神经网络(SNNs)与深度强化学习(DRL)相结合，以应对机器人技术中节能和高性能电机控制的挑战，特别是在资源有限的高维连续控制任务中。该方法利用SNNs的事件驱动、异步计算特性以及DRL的鲁棒策略优化能力，在能效和控制性能之间取得平衡。核心是Population-coded Spiking Actor Network (PopSAN)，它将高维观测编码为神经元群体活动，并通过基于梯度的更新实现最优策略学习。在Isaac Gym平台上使用PixMC基准对Franka机器人手臂进行了评估，实验结果表明，与传统人工神经网络(ANNs)相比，该方法实现了高达96.10%的节能，同时保持了相当的控制性能。训练后的SNN策略表现出鲁棒的手指位置跟踪，与指令轨迹的偏差最小，并在抓取操作期间保持稳定的目标高度。这些结果表明，population-coded SNNs是资源受限应用中节能、高性能机器人控制的有前景的解决方案，为在现实世界机器人系统中进行可扩展部署铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决高维机器人控制中，现有深度强化学习方法计算量大、能耗高的问题。传统人工神经网络(ANNs)虽然在控制性能上表现良好，但在资源受限的机器人平台上难以部署，因为它们需要大量的计算资源和能量。因此，需要一种既能保证控制性能，又能显著降低能耗的方法。

核心思路：论文的核心思路是利用脉冲神经网络(SNNs)的事件驱动和异步计算特性，结合深度强化学习(DRL)的策略优化能力。SNNs只在神经元接收到足够的输入脉冲时才进行计算，从而降低了整体的计算量和能耗。通过将高维观测编码为神经元群体活动，并使用基于梯度的更新方法进行策略学习，可以在能效和控制性能之间取得平衡。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 环境交互模块：机器人与Isaac Gym环境进行交互，获取观测数据。2) Population-coded Spiking Actor Network (PopSAN)：将高维观测数据编码为SNN中的神经元群体活动，并输出动作指令。3) 深度强化学习模块：使用DRL算法（具体算法未明确说明）对SNN的参数进行优化，以学习最优控制策略。4) 奖励函数：根据机器人的任务目标设计奖励函数，用于指导DRL算法的学习。

关键创新：最重要的技术创新点是Population-coded Spiking Actor Network (PopSAN)的设计。PopSAN能够有效地将高维连续观测数据转换为SNN中的脉冲信号，并利用SNN的异步计算特性进行策略推理。与传统的ANNs相比，PopSAN在计算过程中只激活部分神经元，从而显著降低了能耗。此外，PopSAN还能够与DRL算法无缝集成，实现策略的优化学习。

关键设计：论文中关于PopSAN的具体网络结构和参数设置没有详细描述，但可以推测其关键设计包括：1) 神经元编码方式：如何将高维观测数据映射到神经元的脉冲发放率。2) 神经元模型：选择合适的SNN神经元模型（例如Leaky Integrate-and-Fire模型）。3) 网络连接方式：神经元之间的连接方式和权重设置。4) 损失函数：用于指导DRL算法优化SNN参数的损失函数设计。这些细节对SNN的性能和能耗至关重要，但论文中未给出具体信息。

📊 实验亮点

实验结果表明，在Franka机器人手臂的控制任务中，与传统人工神经网络(ANNs)相比，该方法实现了高达96.10%的节能，同时保持了相当的控制性能。训练后的SNN策略表现出鲁棒的手指位置跟踪，与指令轨迹的偏差最小，并在抓取操作期间保持稳定的目标高度。这些结果验证了population-coded SNNs在节能和高性能机器人控制方面的潜力。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于资源受限的机器人应用场景，例如无人机、移动机器人和嵌入式机器人系统。通过降低机器人控制器的能耗，可以延长机器人的续航时间，提高其在复杂环境中的适应性。此外，该方法还有潜力应用于其他需要高性能和低功耗的领域，例如边缘计算和物联网设备。

📄 摘要（原文）

Energy-efficient and high-performance motor control remains a critical challenge in robotics, particularly for high-dimensional continuous control tasks with limited onboard resources. While Deep Reinforcement Learning (DRL) has achieved remarkable results, its computational demands and energy consumption limit deployment in resource-constrained environments. This paper introduces a novel framework combining population-coded Spiking Neural Networks (SNNs) with DRL to address these challenges. Our approach leverages the event-driven, asynchronous computation of SNNs alongside the robust policy optimization capabilities of DRL, achieving a balance between energy efficiency and control performance. Central to this framework is the Population-coded Spiking Actor Network (PopSAN), which encodes high-dimensional observations into neuronal population activities and enables optimal policy learning through gradient-based updates. We evaluate our method on the Isaac Gym platform using the PixMC benchmark with complex robotic manipulation tasks. Experimental results on the Franka robotic arm demonstrate that our approach achieves energy savings of up to 96.10% compared to traditional Artificial Neural Networks (ANNs) while maintaining comparable control performance. The trained SNN policies exhibit robust finger position tracking with minimal deviation from commanded trajectories and stable target height maintenance during pick-and-place operations. These results position population-coded SNNs as a promising solution for energy-efficient, high-performance robotic control in resource-constrained applications, paving the way for scalable deployment in real-world robotics systems.