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Sailboat navigation control system based on spiking neural networks

Control Theory and Technology 2023年第4期21卷 489-504页

作者： Nelson Santiago Giraldo Sebastián Isaza Ricardo Andrés Velásquez Department of Electronics and Telecommunications Engineering University of Antioquia67 stMedellin050010AntioquiaColombia

In this paper,we presented the development of a navigation control system for a sailboat based on spiking neural networks(SNN).Our inspiration for this choice of network lies in their potential to achieve fast and low-energy computing on specialized hardware.To train our system,we use the modulated spike time-dependent plasticity reinforcement learning rule and a simulation environment based on the bindsnet library and USVSim simulator.Our objective was to develop a spiking neural network-based control systems that can learn policies allowing sailboats to navigate between two points by following a straight line or performing tacking and gybing strategies,depending on the sailing scenario conditions.We presented the mathematical definition of the problem,the operation scheme of the simulation environment,the spiking neural network controllers,and the control strategy used.As a result,we obtained 425 SNN-based controllers that completed the proposed navigation task,indicating that the simulation environment and the implemented control strategy work effectively.Finally,we compare the behavior of our best controller with other algorithms and present some possible strategies to improve its performance.

关键词： Sailboat Control Spiking neuron Reinforcement learning bindsnet USVSim

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