機器人行走中通過傳感器感知到妨礙其通行的靜態(tài)或動態(tài)物體，進行有效避障。機器人避障基本都采用到激光雷達，僅使用激光雷達作避障傳感器，無法在一些復(fù)雜場所勝任避障工作的，所以要為機器人配備其它的技術(shù)為補充。

日前，微電子所劉明院士團隊提出了基于憶阻器構(gòu)建具備習(xí)慣化特性的人工感受神經(jīng)系統(tǒng)的實現(xiàn)方案，并利用習(xí)慣化這一生物學(xué)習(xí)規(guī)則構(gòu)建了可應(yīng)用于機器人自主巡航避障的習(xí)慣化脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。該神經(jīng)元能夠感知外界的模擬信號并轉(zhuǎn)化成實時的動態(tài)脈沖信號，實現(xiàn)了對外界信號進行感知并傳輸?shù)幕竟δ堋?/span>

模擬信號是指用連續(xù)變化的物理量所表達的信息，如溫度、濕度、壓力、長度、電流、電壓等等，我們通常又把模擬信號稱為連續(xù)信號，它在一定的時間范圍內(nèi)可以有無限多個不同的取值。而數(shù)字信號是指在取值上是離散的、不連續(xù)的信號。模擬信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號需要經(jīng)過信號的采樣、信號的保持、信號的量化與信號的編碼四個基本步驟。

脈沖信號是一種離散信號，形狀多種多樣，與普通模擬信號(如正弦波)相比，波形之間在Y軸不連續(xù)(波形與波形之間有明顯的間隔)但具有一定的周期性是它的特點。常見的脈沖波是矩形波(也就是方波)。脈沖信號可以用來表示信息，也可以用來作為載波，比如脈沖調(diào)制中的脈沖編碼調(diào)制(PCM)，脈沖寬度調(diào)制(PWM)等等，還可以作為各種數(shù)字電路、高性能芯片的時鐘信號。

憶阻器，全稱記憶電阻器(Memristor)。它是表示磁通與電荷關(guān)系的電路器件。憶阻具有電阻的量綱，但和電阻不同的是，憶阻的阻值是由流經(jīng)它的電荷確定。

因此，通過測定憶阻的阻值，便可知道流經(jīng)它的電荷量，1971年，蔡少棠從邏輯和公理的觀點指出，自然界應(yīng)該還存在一個電路元件，它表示磁通與電荷的關(guān)系。2008年，惠普公司的研究人員首次做出納米憶阻器件，掀起憶阻研究熱潮。納米憶阻器件的出現(xiàn)，有望實現(xiàn)非易失性隨機存儲器。

并且，基于憶阻的隨機存儲器的集成度，功耗，讀寫速度都要比傳統(tǒng)的隨機存儲器優(yōu)越。此外，憶阻是硬件實現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突觸的最 好方式。由于憶阻的非線性性質(zhì)，可以產(chǎn)生混沌電路，從而在保密通信中也有很多應(yīng)用。

憶阻器是一種有記憶功能的非線性電阻。通過控制電流的變化可改變其阻值，如果把高阻值定義為“1”，低阻值定義為“0”，則這種電阻就可以實現(xiàn)存儲數(shù)據(jù)的功能。實際上就是一個有記憶功能的非線性電阻器。

憶阻器比較簡單的應(yīng)用就是作為非易失性阻抗存儲器(RRAM)，當前的動態(tài)隨機存儲器所面臨的最大問題是，當你關(guān)閉PC電源時，動態(tài)隨機存儲器就忘記了那里曾有過什么，所以下次打開計算機電源，你就必須坐在那兒等到所有需要運行計算機的東西都從硬盤裝入到動態(tài)隨機存儲器。有了非易失性隨機存儲器，那個過程將是瞬間的，并且你的PC會回到你關(guān)閉時的相同狀態(tài)。

憶阻器可讓手機在使用數(shù)周或更久時間后無需充電，也可使筆記本電腦在電池電量耗盡后很久仍能保存信息。憶阻器也有望挑戰(zhàn)數(shù)碼設(shè)備中普遍使用的閃存，因為它具有關(guān)閉電源后仍可以保存信息的能力。利用這項新發(fā)現(xiàn)制成的芯片，將比閃存更快地保存信息，消耗更少的電力，占用更少的空間。

憶阻器器件的比較有趣特征是它可以記憶流經(jīng)它的電荷數(shù)量。蔡教授原先的想法是：憶阻器的電阻取決于多少電荷經(jīng)過了這個器件。也就是說，讓電荷以一個方向流過，電阻會增加;如果讓電荷以反向流動，電阻就會減小。簡單地說，這種器件在任一時刻的電阻是時間的函數(shù)———或多少電荷向前或向后經(jīng)過了它。這一簡單想法的被證實，將對計算及計算機科學(xué)產(chǎn)生深遠的影響。

脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (SNN-Spiking Neuron Networks) 經(jīng)常被譽為第三代人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。第一代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是感知器，它是一個簡單的神經(jīng)元模型并且只能處理二進制數(shù)據(jù)。第二代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括比較廣泛，包括應(yīng)用較多的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是從本質(zhì)來講，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是基于神經(jīng)脈沖的頻率進行編碼( rate coded)。

脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其模擬神經(jīng)元更加接近實際，除此之外，把時間信息的影響也考慮其中。思路是這樣的，動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元不是在每一次迭代傳播中都被激活(而在典型的多層感知機網(wǎng)絡(luò)中卻是)，而是在它的膜電位達到某一個特定值才被激活。當一個神經(jīng)元被激活，它會產(chǎn)生一個信號傳遞給其他神經(jīng)元，提高或降低其膜電位。

在脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)元的當前激活水平(被建模成某種微分方程)通常被認為是當前狀態(tài)，一個輸入脈沖會使當前這個值升高，持續(xù)一段時間，然后逐漸衰退。出現(xiàn)了很多編碼方式把這些輸出脈沖序列解釋為一個實際的數(shù)字，這些編碼方式會同時考慮到脈沖頻率和脈沖間隔時間。

借助于神經(jīng)科學(xué)的研究，人們可以精確的建立基于脈沖產(chǎn)生時間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用脈沖編碼(spike coding)，通過獲得脈沖發(fā)生的精確時間，這種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以進行獲得更多的信息和更強的計算能力。

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