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A benchmarking framework for embodied neuromorphic agents
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AI
DOI：10.1038/s42256-026-01197-w.png)
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摘要
En 中文
使机器人能够快速、鲁棒且高效地与动态环境进行交互仍然是一个关键挑战。机器人领域可以从动物大脑与身体之间的协同适应和协同互动中汲取灵感，这构成了具身智能的基础。软体机器人和神经形态技术为这一挑战提供了自然的解决方案，能够实现低功耗、基于材料的事件驱动传感运动处理与控制，从而无缝应对具身智能体的连续动态需求。在本篇展望中，我们提出了一套基于任务集、关键指标和可重复机器人平台的神经形态计算（大脑）控制软体机器人（身体）的全面评估框架。其目标是为研究人员提供一个在真实场景中借助物理机器人评估其具身神经形态系统的工具。该机器人平台具有易访问、开源、模块化和可扩展的特点，因此任务复杂度可以逐步增加，促进标准化方法的形成。通过将指标与物理实现相结合，该框架将推动软体机器人、神经形态计算和具身智能的发展。将软体机器人与神经形态工程相结合是具身智能领域的一种有前景的方法。Giulia d’Angelo等人通过开发一个用于在软体机器人平台上评估神经形态控制器的框架，为该领域的发展做出了贡献。
Keyword:
Energy science and technology
Engineering
general
期刊
IF:
23.9
论文数:
1.3K
被引数:
1.5W
机构
引用论文
The brain has a body: adaptive behavior emerges from interactions of nervous system, body and environment.png)
TRENDS IN NEUROSCIENCES
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