【摘 要】
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在脑仿真与类脑计算领域,神经系统对于运动功能的调控,一直为人们所关注。大量生理实验表明,中枢模式发生器（CPG）在人类的节律运动过程中,起着至关重要的作用,同时,小脑与人类运动功能协调以及学习记忆有密切联系。此外,近年来受脑认知与信息处理机制启发的类脑计算平台,已成为人工智能领域的研究重点。类脑计算的效果,很大程度上依赖于硬件平台的性能,具有并行运算能力,且能灵活配置的现场可编程门阵列（FPGA）
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（61671320）:针刺神经多时标复用编码机制研究； 国家自然科学基金面上项目（61871287）:针刺神经系统网络结构、动态与功能的关系研究； 天津市自然科学基金重点项目（18JCZDJC32000）:基于生物灵感的FPGA类脑运动核团实现研究； 天津市自然
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在脑仿真与类脑计算领域,神经系统对于运动功能的调控,一直为人们所关注。大量生理实验表明,中枢模式发生器（CPG）在人类的节律运动过程中,起着至关重要的作用,同时,小脑与人类运动功能协调以及学习记忆有密切联系。此外,近年来受脑认知与信息处理机制启发的类脑计算平台,已成为人工智能领域的研究重点。类脑计算的效果,很大程度上依赖于硬件平台的性能,具有并行运算能力,且能灵活配置的现场可编程门阵列（FPGA）技术为大规模神经元网络仿真提供了很好的解决方案。因此,本文旨在基于机械臂模型,通过设计不同生理层次神经元网络仿生控制器、搭建高性能类脑计算平台的方式,对人脑运动功能的实现机制,以及康复机械臂的仿生控制进行探索。首先,搭建了基于FPGA的神经元网络仿真平台。在对FPGA系统设计原则进行了详细分析之后,确定了基于Matlab/DSP Builder的设计方案。在考虑资源消耗、运算速度等因素的前提下,采用流水线思想对系统进行布局,验证了所搭建的仿真平台,能够在真实生理尺度下,实现对大规模神经元网络的仿真。其次,在神经元网络层面,对CPG神经网络锁相机制进行了探索,并由此设计了CPG神经网络仿生控制器。基于平面二自由度机械臂模型,对所设计的PID、Spiking神经元-PID、CPG神经网络,三种控制器的控制效果进行了比较。提出了基于查找表的神经网络离线训练方式,同时,证明了所设计的CPG神经网络控制器的可行性。最后,对基于小脑模型的类脑控制器设计方案进行了探索。在对小脑运动学习功能相关反射实验的研究基础上,结合真实生理数据,搭建了小脑微回路架构模型,并提出了基于小脑微回路学习功能的机械臂轨迹跟踪方案。讨论了机械臂力矩信号和神经元放电信号之间的编码和解码方式。在FPGA仿真平台上,对小脑模型控制器进行了硬件实现,并且证明了所设计的类脑控制器能够在一定程度上实现对机械臂预定轨迹的跟踪。
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