近日，西安電子科技大學項水英教授團隊在郝躍院士的悉心指導下，在光神經形態計算研究方向取得重要進展。在國際光學頂級期刊Laser &Photonics Reviews（中國科學院1區TOP期刊，IF:11.0）上發表了題為(wei) “Hardware Implementation of Ultra-fast Obstacle Avoidance based on a Single Photonic Spiking Neuron”（基於(yu) 單個(ge) 光子脈衝(chong) 神經元的超快避障硬件實現）的最新研究成果。

類腦計算借鑒了大腦神經係統結構和信息處理機製處理信息。人類的大腦是目前自然界中唯一真正的通用智能係統，能夠以極低的能量消耗來處理不同的認知功能。學習(xi) 大腦的信息處理機製顯然是構建更強大、更通用的機器智能的一條有前途的道路。而傳(chuan) 統的電子技術仍然受到速度、帶寬、效率的限製，光子神經形態計算有著超高速、大帶寬、低功耗等顯著優(you) 勢，是一個(ge) 有力的替代方案。

大多數自主機器人導航和避障係統都依賴激光成像探測、雷達、高精度GPS等傳(chuan) 感器來感知與(yu) 障礙物之間的距離。這些傳(chuan) 感器具有功耗大、成本高、難以收集相關(guan) 目標數據的特點。而且一些小型無人機的有效載荷有限，迫切需要更簡單的係統架構、低功耗、優(you) 化的處理和實時的性能。針對以上的問題，團隊提出了基於(yu) 單個(ge) 光子脈衝(chong) 神經元的模擬視覺神經係統的超快視覺避障方法並進行實驗性驗證，整個(ge) 係統由單個(ge) 相機，Fabry–Pérot激光器，運動神經元組成，分別模擬人眼的感光細胞，視網膜神經元，大腦。該係統在沒有任何事先訓練的情況下感知信息。它不限於(yu) 特定場景，也不需要額外的傳(chuan) 感器輸入。可以降低計算和硬件成本。單個(ge) Fabry–Pérot激光器神經元可以實時將外部光學注入編碼為(wei) 具有不同速率的超快尖峰事件。尖峰速率值被用於(yu) 生成必要的控製命令以實現安全的避障。激光器的處理速率可以達到5GHz。這項研究為(wei) 載荷有限的小型設備做出超快的避障響應提供一個(ge) 可行的方案，並證明了在多種不同的運動場景下解決(jue) 避障問題的能力，為(wei) 未來應對複雜的避障場景奠定了基礎。

基於(yu) 單個(ge) 光子脈衝(chong) 神經元的超快視覺避障係統結構

麵對以恒定速度接近的障礙物激光器的響應結果

本文報道的基於(yu) 光子脈衝(chong) 神經元的視覺避障方法，具有體(ti) 積小，重量輕，低成本，低功耗，實時的性能，超快的處理速度，適用於(yu) 多種避障應用。為(wei) 未來光子神經形態超快避障的應用奠定了基礎，在自動駕駛，無人機導航，機器人等領域的應用前景十分廣闊。

供稿單位：西安電子科技大學