AER and dynamic systems co-simulation over Simulink with Xilinx System Generator

Address-Event Representation (AER) is a neuromorphic communication protocol for transferring information of spiking neurons implemented into VLSI chips. These neuro-inspired implementations have been used to design sensor chips (retina, cochleas), processing chips (convolutions, filters) and learning chips, what makes possible the development of complex, multilayer, multichip neuromorphic systems. In biology one of the last steps of the processing is to move a muscle, to apply the results of these complex neuromorphic processing to the real world. One interesting question is to be able to transform, or translate, the AER information into robot movements, like for example, moving a DC motor. This paper presents several ways to translate AER spikes into DC motor power, and to control a DC motor speed, based on Pulse Frequency Modulation. These methods have been simulated into Simulink with Xilinx System Generator, and tested into the AER-Robot platform.Junta de Andalucía P06-TIC-01417Ministerio de Educación y Ciencia TEC2006-11730-C03-0

Synthetic retina for AER systems development

Neuromorphic engineering tries to mimic biology in information processing. Address-Event Representation (AER) is a neuromorphic communication protocol for spiking neurons between different layers. AER bio-inspired image sensor are called “retina”. This kind of sensors measure visual information not based on frames from real life and generates corresponding events. In this paper we provide an alternative, based on cheap FPGA, to this image sensors that takes images provided by an analog video source (video composite signal), digitalizes it and generates AER streams for testing purposes.Junta de Andalucía P06-TIC-01417Ministerio de Educación y Ciencia TEC2006-11730-C03-0

Spike-based control monitoring and analysis with Address Event Representation

Neuromorphic engineering tries to mimic biological information processing. Address-Event Representation (AER) is a neuromorphic communication protocol for spiking neurons between different chips. We present a new way to drive robotic platforms using spiking neurons. We have simulated spiking control models for DC motors, and developed a mobile robot (Eddie) controlled only by spikes. We apply AER to the robot control, monitoring and measuring the spike activity inside the robot. The mobile robot is controlled by the AER-Robot tool, and the AER information is sent to a PC using the USBAERmini2 interface.Junta de Andalucía P06-TIC-01417Ministerio de Educación y Ciencia TEC2006-11730-C03-0

Building Blocks for Spikes Signals Processing

Neuromorphic engineers study models and implementations of systems that mimic neurons behavior in the brain. Neuro-inspired systems commonly use spikes to represent information. This representation has several advantages: its robustness to noise thanks to repetition, its continuous and analog information representation using digital pulses, its capacity of pre-processing during transmission time, ... , Furthermore, spikes is an efficient way, found by nature, to codify, transmit and process information. In this paper we propose, design, and analyze neuro-inspired building blocks that can perform spike-based analog filters used in signal processing. We present a VHDL implementation for FPGA. Presented building blocks take advantages of the spike rate coded representation to perform a massively parallel processing without complex hardware units, like floating point arithmetic units, or a large memory. Those low requirements of hardware allow the integration of a high number of blocks inside a FPGA, allowing to process fully in parallel several spikes coded signals.Junta de Andalucía P06-TIC-O1417Ministerio de Ciencia e Innovación TEC2009-10639-C04-02Ministerio de Ciencia e Innovación TEC2006-11730-C03-0

A Neuro-Inspired Spike-Based PID Motor Controller for Multi-Motor Robots with Low Cost FPGAs

In this paper we present a neuro-inspired spike-based close-loop controller written in VHDL and implemented for FPGAs. This controller has been focused on controlling a DC motor speed, but only using spikes for information representation, processing and DC motor driving. It could be applied to other motors with proper driver adaptation. This controller architecture represents one of the latest layers in a Spiking Neural Network (SNN), which implements a bridge between robotics actuators and spike-based processing layers and sensors. The presented control system fuses actuation and sensors information as spikes streams, processing these spikes in hard real-time, implementing a massively parallel information processing system, through specialized spike-based circuits. This spike-based close-loop controller has been implemented into an AER platform, designed in our labs, that allows direct control of DC motors: the AER-Robot. Experimental results evidence the viability of the implementation of spike-based controllers, and hardware synthesis denotes low hardware requirements that allow replicating this controller in a high number of parallel controllers working together to allow a real-time robot control

Diseño y evaluación de sistemas de control y procesamiento de señales basados en modelos neuronales pulsantes

A lo largo del presente trabajo hemos propuesto, diseñado, implementado, simulado, y analizado diversos mecanismos para implementar controles basados en los modelos de las neuronas pulsantes. Para ello, en primer lugar, hemos diseñado e implementado elementos para actuar sobre motores de DC a partir d ... e spikes. Se han implementado elementos basados en dos modulaciones distintas, la modulación PWM y la modulación PFM, siendo esta última coincidente con la usada por los modelos neuronales pulsantes más habituales (tipo AER). Además de diseñar e implementar ambos elementos, los hemos simulado junto con modelos de motores para poder así analizar las respuestas de un motor en diversos escenarios. Gracias a dichas simulaciones hemos podido analizar la interacción entre motores y los elementos implementados. Realizar diversas comparaciones y extrayendo de ellas las fortalezas y debilidades de los mecanismos propuestos. El siguiente paso ha sido la propuesta, diseño, implementación, simulación y análisis de controles en lazo cerrado basados en spikes, comenzando con el diseño de simple controladores P, aumentando su complejidad hasta diseñar controlador PID basados en spikes. Para el desarrollo de controladores P basados en pulsos hemos propuesto dos mecanismos para restar dos señales de spikes, estos elementos han sido el Inter-Spike-Interval Difference & Generate y el Hold & Fire. A partir de estos elementos hemos construido diversos escenarios de simulación combinándolos con el modulador PWM y el Spikes Expansor (PFM), para de esta manera poder analizar comparativamente las cualidades del uso de uno u otro mecanismo. A continuación se han desarrollado un integrador y un derivador, basados ambos en el Integrate & Generate, de spikes. Con estos elementos más el Hold & Fire se han obtenidos controladores PID, que posteriormente se han simulado. A partir de las simulaciones hemos podido analizar las respuestas en cada caso y compararlas entre ellas. Consiguiendo respuestas similares a los sistemas tradicionales de control PID. Una vez simulados todos los elementos necesarios para implementar controladores PID basados en spikes, hemos procedido a llevarlos a la realidad. Como primer paso hemos diseñado y construido la plataforma AER-Robot, la cual da soporte físico a los controles. A Á ngel Fco. Jiménez Fernández Página 252 continuación hemos procedido a adaptar las implementaciones de los controles para llevarlos a la realidad, estableciendo mecanismos de comunicación desde el exterior hasta los controles, e implementando un monitor basado en la representación AER para el monitorizado y posterior análisis de los controles. A continuación hemos construido un pequeño robot móvil, Eddie, como plataforma de demostración. Eddie es un robot diferencial, contiene controles más complejos que simples controles PID, permitiéndole así navegar por el mundo con controles neuro-inspirados en su interior. Para comprobar el correcto funcionamiento de Eddie hemos ampliado el monitor AER y analizado sus respuestas ante diversas señales de excitación. Finalmente, hemos realizado un análisis de los elementos diseñados para el control PID desde el punto de vista del procesamiento de señales, implementando filtros paso baja, de banda y de alta, basados en spikes y equivalentes a los filtros analógicos. Caracterizando los parámetros y ajustes necesarios de dichos filtros, para posteriormente simular y probar sus respuestas. Como aplicación práctica se ha realizado una propuesta de una nueva cóclea artificial utilizando bancos de filtros pulsantes, proponiendo y usando algoritmos genéticos para ajustar adecuadamente los diversos parámetros de los filtros, dado su complicación a nivel paramétrico. Ver más Ver menos arquitectura computadores control diseño Informática neuronales pulsantes señales sistemas tecnología