The More the Merrier: Running Multiple Neuromorphic Components On-Chip for Robotic Control

📄 arXiv: 2602.13747v1 📥 PDF

作者: Evan Eames, Priyadarshini Kannan, Ronan Sangouard, Philipp Plank, Elvin Hajizada, Gintautas Palinauskas, Lana Amaya, Michael Neumeier, Sai Thejeshwar Sharma, Marcella Toth, Prottush Sarkar, Axel von Arnim

分类: cs.RO

发布日期: 2026-02-14

备注: IOP Journal of Neuromorphic Computing and Engineering, preliminary acceptance

💡 一句话要点

提出基于脉冲神经网络状态机的片上机器人控制方案，解决多网络协同问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 神经形态计算 脉冲神经网络 机器人控制 片上系统 Loihi 2

📋 核心要点

  1. 现有神经形态硬件难以在片上协调多个网络，限制了其在复杂机器人任务中的应用。
  2. 提出一种基于脉冲神经网络状态机的片上进程编排方法，实现多网络协同。
  3. 在Intel Loihi 2芯片上验证了该流水线，实现了低功耗、低延迟的机器人控制。

📝 摘要（中文）

神经形态硬件在机器人领域具有低功耗、低延迟以及独特的学习方法等优势。然而，在处理更复杂的任务，特别是包含多模态数据的任务时，一个持续存在的障碍是无法在神经形态硬件上协调多个网络，而无需借助片外进程管理逻辑。为了解决这个问题，本文展示了一个基于视觉的机器人控制流水线的首个示例，其中多个复杂网络可以通过使用脉冲神经网络状态机进行进程编排，完全在硬件上运行。该流水线在 Intel Loihi 2 研究芯片上进行了验证。结果表明，所有组件都可以在毫瓦级别功耗下，以与最先进技术相媲美的延迟在片上并发运行。在模拟硬件上的等效网络被证明可以在模拟中完成机器人手臂插头插入，并且流水线的核心元素还在真实的机器人手臂上进行了测试。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在神经形态硬件上运行复杂机器人控制任务时，难以协调多个神经网络的问题。现有的方法通常需要借助片外进程管理逻辑，这增加了延迟和功耗，限制了系统的实时性和效率。特别是在处理多模态数据融合等复杂任务时，多个神经网络之间的协同工作变得尤为重要，而现有的神经形态硬件难以有效支持这种协同。

核心思路：论文的核心思路是利用脉冲神经网络（SNN）构建一个状态机，用于在片上协调和管理多个神经网络的运行。这个状态机可以根据视觉输入和机器人状态，动态地切换和控制不同的神经网络，从而实现复杂的机器人控制任务。通过将进程管理逻辑集成到神经形态硬件中，可以避免片外通信带来的延迟和功耗开销。

技术框架：整体框架包含视觉感知模块、控制决策模块和执行模块。视觉感知模块负责从摄像头获取图像，并使用SNN进行特征提取和目标检测。控制决策模块使用SNN状态机，根据视觉信息和机器人状态，选择合适的控制策略。执行模块将控制指令发送给机器人手臂，完成相应的动作。整个流程完全在神经形态芯片上运行，无需片外干预。

关键创新：最重要的技术创新点是使用SNN状态机进行片上进程编排。与传统的基于软件的进程管理方法相比，SNN状态机具有更高的并行性和更低的功耗。此外，该方法还可以灵活地扩展到更多的神经网络和更复杂的任务。

关键设计：SNN状态机的设计需要仔细考虑状态转移的条件和动作。论文中使用了基于事件驱动的SNN模型，可以根据输入脉冲的频率和时间，触发不同的状态转移。此外，论文还优化了SNN的参数，以实现更高的精度和更低的功耗。具体的网络结构和参数设置在论文中有详细描述。

📊 实验亮点

论文在Intel Loihi 2芯片上验证了所提出的方法，实现了在毫瓦级别功耗下，以与最先进技术相媲美的延迟运行多个神经网络。在模拟环境中，该方法成功完成了机器人手臂插头插入任务。此外，论文还在真实的机器人手臂上测试了流水线的核心元素，验证了其可行性。这些实验结果表明，该方法具有很高的实用价值和应用前景。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要低功耗、低延迟机器人控制的场景，例如无人机、自动驾驶汽车、智能制造等。通过在神经形态硬件上实现复杂的机器人控制算法，可以提高系统的实时性和能效，从而实现更智能、更自主的机器人系统。未来，该技术有望推动机器人技术在资源受限环境中的应用，例如太空探索和深海作业。

📄 摘要（原文）

It has long been realized that neuromorphic hardware offers benefits for the domain of robotics such as low energy, low latency, as well as unique methods of learning. In aiming for more complex tasks, especially those incorporating multimodal data, one hurdle continuing to prevent their realization is an inability to orchestrate multiple networks on neuromorphic hardware without resorting to off-chip process management logic. To address this, we show a first example of a pipeline for vision-based robot control in which numerous complex networks can be run entirely on hardware via the use of a spiking neural state machine for process orchestration. The pipeline is validated on the Intel Loihi 2 research chip. We show that all components can run concurrently on-chip in the milli Watt regime at latencies competitive with the state-of-the-art. An equivalent network on simulated hardware is shown to accomplish robotic arm plug insertion in simulation, and the core elements of the pipeline are additionally tested on a real robotic arm.