CBMC-V3: A CNS-inspired Control Framework Towards Manipulation Agility with SNN

📄 arXiv: 2511.04109v1 📥 PDF

作者: Yanbo Pang, Qingkai Li, Mingguo Zhao

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-06

💡 一句话要点

提出基于SNN的CBMC-V3控制框架，提升机器人手臂在复杂环境中的操作灵活性。

🎯 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: 机器人控制 脉冲神经网络 SNN 生物控制 敏捷操作

📋 核心要点

  1. 现有机器人手臂控制算法难以满足医疗、服务等复杂环境中动态轨迹、不可预测交互和多样化对象的操作灵活性需求。
  2. 该论文提出了一种基于脉冲神经网络(SNN)的生物控制框架，模拟人类中枢神经系统，以实现更敏捷的机器人手臂控制。
  3. 实验结果表明，该方法在不同负载和轨迹下，相比工业级位置控制，显著提升了机器人手臂的操作灵活性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种受人类中枢神经系统(CNS)启发的基于脉冲神经网络(SNN)的生物控制框架，旨在实现机器人手臂在复杂环境中敏捷的操作控制。该框架包含五个控制模块（大脑皮层、小脑、丘脑、脑干、脊髓）、三个层级控制（一阶、二阶、三阶）和两个信息通路（上行、下行），所有模块均使用SNN实现。脊髓模块采用脉冲编码和漏电积分发放(LIF)神经元进行反馈控制。脑干模块利用LIF和非脉冲LIF神经元网络，通过强化学习动态调整脊髓参数。丘脑模块类似地调整小脑的扭矩输出。小脑模块使用循环SNN通过回归学习机器人手臂的动力学，提供前馈重力补偿扭矩。该框架在仿真和真实机器人手臂平台上进行了验证，结果表明该方法在操作灵活性方面优于工业级位置控制。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人手臂控制算法在复杂、动态环境中难以实现敏捷操作，无法很好地处理动态轨迹、不可预测的交互以及多样化的操作对象。工业级控制方法通常依赖精确的动力学模型，难以适应环境变化和未建模的扰动。

核心思路：该论文的核心思路是模仿人类中枢神经系统(CNS)的控制机制，利用脉冲神经网络(SNN)构建一个分层、模块化的控制框架。通过模拟大脑皮层、小脑、丘脑、脑干和脊髓等关键结构的功能，实现对机器人手臂的灵活控制。SNN的事件驱动特性和神经形态计算能力使其更适合处理动态和不确定性环境。

技术框架：该控制框架包含五个主要模块：大脑皮层（高级指令规划，论文中未详细实现）、小脑（动力学学习和前馈控制）、丘脑（小脑输出调节）、脑干（脊髓参数动态调整）和脊髓（底层反馈控制）。这些模块构成三个层级的控制结构：第一层是脊髓的反馈控制，第二层是脑干和丘脑的参数调节，第三层是小脑的动力学学习和前馈补偿。信息在上下行通路中传递，实现闭环控制。

关键创新：该论文的关键创新在于将SNN应用于机器人手臂的敏捷控制，并构建了一个完整的、受CNS启发的控制框架。与传统的基于模型的控制方法不同，该方法通过SNN学习机器人手臂的动力学，并利用神经形态计算的优势来处理复杂环境中的不确定性。脑干和丘脑模块的动态参数调节机制也是一个重要的创新点，可以自适应地调整控制器的行为。

关键设计：脊髓模块使用脉冲编码和LIF神经元实现反馈控制，脑干模块使用LIF和非脉冲LIF神经元网络，通过强化学习动态调整脊髓参数。小脑模块使用循环SNN学习机器人手臂的动力学，并输出前馈重力补偿扭矩。丘脑模块使用SNN调整小脑的扭矩输出。具体参数设置和网络结构在论文中有详细描述，但未在摘要中体现。

📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的CBMC-V3控制框架在操作灵活性方面优于工业级位置控制。在不同负载和轨迹下，该方法能够实现更快速、更精确的运动控制。具体的性能数据和对比基线在论文正文中给出，摘要中未提供详细数值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗机器人、服务机器人、康复机器人等领域，提升机器人在复杂环境中的操作能力。例如，在手术机器人中，该控制框架可以提高手术的精确性和灵活性；在康复机器人中，可以帮助患者进行更自然、更有效的康复训练。未来，该研究有望推动机器人技术在日常生活中的广泛应用。

📄 摘要（原文）

As robotic arm applications extend beyond industrial settings into healthcare, service, and daily life, existing control algorithms struggle to achieve the agile manipulation required for complex environments with dynamic trajectories, unpredictable interactions, and diverse objects. This paper presents a biomimetic control framework based on Spiking Neural Networks (SNN), inspired by the human Central Nervous System (CNS), to achieve agile control in such environments. The proposed framework features five control modules (cerebral cortex, cerebellum, thalamus, brainstem, spinal cord), three hierarchical control levels (first-order, second-order, third-order), and two information pathways (ascending, descending). Each module is fully implemented using SNN. The spinal cord module uses spike encoding and Leaky Integrate-and-Fire (LIF) neurons for feedback control. The brainstem module employs a network of LIF and non-spiking LIF neurons to dynamically adjust spinal cord parameters via reinforcement learning. The thalamus module similarly adjusts the cerebellum's torque outputs. The cerebellum module uses a recurrent SNN to learn the robotic arm's dynamics through regression, providing feedforward gravity compensation torques. The framework is validated both in simulation and on real-world robotic arm platform under various loads and trajectories. Results demonstrate that our method outperforms the industrial-grade position control in manipulation agility.