Tam Ngoc-Bang Nguyen

神经形态处理器实现高能效物体姿态估计

研究人员开发了一种新颖的鲁棒透视n点（PnP）公式，可在神经形态处理器上执行，从而提高机器人感知中物体姿态估计的能效。该方法通过从易受离群值影响的2D-3D对应关系中确定具有最多内点的物体姿态。此外，还设计了一个脉冲神经网络（SNN）来从事件数据中预测2D地标，从而实现对物体姿态估计流程的更完整的神经形态处理。在Intel Loihi 2硬件上进行的测试证明了其具有竞争力的准确性和卓越的能效。