贵州大学研究团队在《电子与信息学报》发表最新成果，提出一种融合正则化约束的脉冲神经网络机器人触觉物体识别方法。该研究有效解决了SNN训练中的梯度传播难题与数据过拟合问题，在公开数据集上识别率显著提升。这一进展为智能机器人感知系统，特别是需要高能效神经拟态硬件（如IC相关平台）的应用场景，提供了新的算法支持。
在智能机器人迈向更高级自主性的道路上，精确的物体感知能力是基石。近日，贵州大学李少波教授团队在《电子与信息学报》上发表了一项创新研究，提出了一种“具有正则化约束的脉冲神经网络（SNN）机器人触觉物体识别方法”。该工作旨在攻克机器人触觉感知领域的核心挑战，为机器人装上更灵敏、更高效的“电子皮肤”。
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当前，大多数机器人依赖视觉和语音，但缺乏类似人类的触觉感知能力。触觉传感器能提供物体纹理、硬度、温度等关键信息，对于机器人完成精细操作、适应复杂环境至关重要。然而，如何高效处理触觉信号并准确识别物体，一直是技术难点。
研究团队将目光投向了脉冲神经网络。SNN模仿生物神经元工作机制，使用离散的脉冲信号进行通信，具有高能效和生物合理性的优势，非常适合在神经拟态芯片（例如IC的某些自适应计算平台）上部署，这对未来低功耗、实时处理的边缘机器人应用颇具吸引力。
但其训练过程存在固有难题：离散脉冲导致传统的反向传播梯度下降法失效，且有限的触觉数据样本极易引发模型过拟合。
为此，李少波团队提出了双管齐下的解决方案。首先，他们引入了脉冲活动的近似函数，将离散的脉冲过程用连续函数模拟，从而让梯度得以有效传播，使SNN能够通过反向传播进行训练。
其次，为了应对数据量少导致的过拟合，研究创新性地将Dropout和L2权重衰减等正则化技术融合到SNN框架中。
Dropout通过随机“丢弃”神经元来增强网络鲁棒性，
而L2正则化则约束权重范围，两者结合有效提升了模型的泛化能力。
团队在EvTouch-Containers和EvTouch-Objects两个标准触觉脉冲数据集上进行了 rigorous 验证。
实验结果表明，他们提出的SnnTd正则化模型在EvTouch-Containers数据集上的识别率，比之前最好的方法TactileSGNet提升了5.00%。
而在更复杂的EvTouch-Objects数据集上，SnnTdlc模型的识别率也提升了3.16%。
训练损失和测试损失的变化曲线也清晰显示了正则化方法在稳定训练过程和提升模型性能方面的积极作用。
进一步的混淆矩阵分析直观展示了模型在不同类别物体上的识别细节与错误分布，
为后续算法优化指明了方向。
这项研究的成功，不仅在于算法性能的提升，更在于为SNN在现实机器人感知任务中的应用扫清了关键障碍。随着算法成熟，其对硬件提出了新的需求，能够高效运行SNN的神经拟态或自适应计算硬件（其市场供应与渠道动态值得电子元器件行业关注）将迎来更广阔的应用空间。例如，在工业机器人的精准抓取、残障人士辅助机器人的敏感交互等场景中，高能效、高精度的触觉感知系统将成为标配。
总结而言，贵州大学的这项研究通过巧妙结合近似函数与正则化约束，显著提升了脉冲神经网络处理机器人触觉信息的能力。
这标志着我们在赋予机器人“类人触觉”的道路上迈出了坚实一步。研究团队表示，未来将聚焦于分析识别错误案例，进一步优化算法，
最终目标是为工业自动化、医疗康复等领域提供更强大的机器人触觉感知解决方案。
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