【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例涉及一种储备池控制器及其操作方法、训练方法和电子设备。
技术介绍
1、随着自动驾驶、人工智能等技术的进步，机器人时代的到来不可避免，与机器人控制、识别、预测、分类、学习的相关领域都在高速发展，其中，轨迹跟踪控制被广泛应用于机械臂、自动驾驶等场景。目前，常见的控制器包括开关控制器、pid控制器、基于被控对象的动力学模型设计的控制器以及基于各类进化算法或神经网络实现的控制器，这些控制器是现代工业生产以及科研领域的重点研究对象。
2、储备池计算作为一种类脑计算的算法，由于其非线性模型的拟合能力强、训练方式简单，具有记忆功能的优势，已经被广泛应用于分类、预测、识别等任务中，但是还没有在实时计算的领域中得到重视。
技术实现思路
1、本公开至少一实施例提供一种储备池控制器，包括：信号输入模块、储备池计算模块和逻辑控制模块和控制量输出模块，其中，所述信号输入模块被配置为提供输入信号；所述储备池计算模块被配置为接收所述输入信号并执行储备池计算以获得输出信号；所述控制量输出模块被配置为根据所述输出信号输出控制量信号；所述逻辑控制模块与所述储备池计算模块耦接且被配置为控制所述储备池计算模块的操作。
2、例如，在本公开至少一实施例提供的储备池控制器中，所述逻辑控制模块还被配置为根据控制信号设置所述储备池计算模块的参数。
3、例如，在本公开至少一实施例提供的储备池控制器中，所述储备池计算模块包括：输入层子模块，配置为接收所述输入信号，并在对所述输入信号进行
4、例如，在本公开至少一实施例提供的储备池控制器中，所述输入层子模块包括：信号调制模块，配置为对所述输入信号进行调制，获得调制信号；权重配置模块，配置为使用第一权重矩阵对所述调制信号执行权重配置操作，获得所述第一处理结果。
5、例如，在本公开至少一实施例提供的储备池控制器中，所述储备池层子模块包括：神经元电路，配置为接收所述第一处理结果并对所述第一处理结果执行神经元计算；电压缓冲器，配置为将所述状态向量输送至所述输出层子模块，并用于驱动所述输出层子模块。
6、例如，在本公开至少一实施例提供的储备池控制器中，所述神经元计算子模块包括：非线性计算电路，配置为对所述第一处理结果执行非线性激活函数计算。
7、例如，在本公开至少一实施例提供的储备池控制器中，所述输出层子模块包括：忆阻器阵列，配置为接收所述状态向量，并且使用第二权重矩阵对所述状态向量执行所述第二处理，获得第二处理结果；以及输出电路，配置为将所述第二处理结果转换为模拟电压输出至所述控制量输出模块。
8、例如，本公开至少一实施例提供的储备池控制器还包括在线更新模块，所述在线更新模块与所述输出层子模块耦接，且配置为根据在线训练的结果更新所述输出层子模块的第二权重矩阵。
9、例如，本公开至少一实施例提供的储备池控制器还包括计数器，所述计数器与所述输入层子模块和所述储备池层子模块耦接，且配置为给所述输入层子模块和所述储备池层子模块提供时钟信号的周期数量。
10、本公开至少一实施例还提供一种电子设备，所述电子设备包括本公开任一实施例提供的储备池控制器。
11、例如，本公开至少一实施例提供的电子设备还包括一个或多个传感器，所述一个或多个传感器被配置为基于传感操作提供所述输入信号至所述信号输入模块。
12、本公开至少一实施例还提供一种用于操作本公开任一实施例提供的储备池控制器的操作方法，包括：通过所述信号输入模块提供所述输入信号；通过所述逻辑控制模块控制所述储备池计算模块接收所述输入信号，并对所述输入信号执行所述储备池计算以获得所述输出信号；通过所述控制量输出模块根据所述输出信号输出所述控制量信号。
13、例如，本公开至少一实施例提供的操作方法还包括使用所述逻辑控制模块对所述储备池层子模块和所述输出层子模块进行参数配置。
14、例如，在本公开至少一实施例提供的操作方法中，所述通过所述逻辑控制模块控制所述储备池计算模块接收所述输入信号，并对所述输入信号执行所述储备池计算以获得所述输出信号，包括：控制输入层子模块接收所述输入信号，并在对所述输入信号进行调制后执行第一处理以获得第一处理结果；控制储备池层子模块接收所述第一处理结果并执行储备池层的计算以获得状态向量；控制输出层子模对状态向量执行第二处理以获得所述输出信号；其中，所述逻辑控制模块分别与所述输入层子模块、所述储备池层子模块和所述输出层子模块耦接。
15、例如，在本公开至少一实施例提供的操作方法中，在使用所述储备池控制器之前，所述操作方法还包括对所述储备池控制器进行初始化配置，其中，所述对所述储备池控制器进行初始化配置，包括：获得初始状态向量；将所述初始状态向量输入所述储备池层子模块以进行初始化配置；断开所述储备池层子模块和所述输出层子模块的连接，使用已有数据集为所述输入层子模块提供初始化输入信号；通过所述储备池层子模块对所述初始化输入信号执行多个周期的储备池计算。
16、本公开至少一实施例还提供一种用于训练本公开任一实施例提供的储备池控制器的训练方法，包括：获取用于离线训练的参数数据集；使用所述参数数据集对所述储备池计算模块进行离线训练。
17、例如，在本公开至少一实施例提供的训练方法中，所述储备池控制器还包括在线更新模块，所述在线更新模块与所述储备池计算模块的输出层子模块耦接。
18、例如，本公开至少一实施例提供的训练方法还包括：在所述储备池控制器的控制操作中对所述储备池计算模块进行在线训练；使用所述在线更新模块更新所述输出层子模块的第二权重矩阵。
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1.一种储备池控制器，包括：信号输入模块、储备池计算模块和逻辑控制模块和控制量输出模块，其中，
2.根据权利要求1所述的储备池控制器，其中，所述逻辑控制模块还被配置为根据控制信号设置所述储备池计算模块的参数。
3.根据权利要求1所述的储备池控制器，其中，所述储备池计算模块包括：
4.根据权利要求3所述的储备池控制器，其中，所述输入层子模块包括：
5.根据权利要求3所述的储备池控制器，其中，所述储备池层子模块包括：
6.根据权利要求5所述的储备池控制器，其中，所述神经元计算子模块包括：
7.根据权利要求3所述的储备池控制器，其中，所述输出层子模块包括：
8.根据权利要求7所述的储备池控制器，还包括：
9.根据权利要求1所述的储备池控制器，还包括：
10.一种用于操作权利要求1-9任一项所述的储备池控制器的操作方法，包括：
11.根据权利要求10所述的操作方法，还包括：
12.根据权利要求10所述的操作方法，其中，所述通过所述逻辑控制模块控制所述储备池计
13.根据权利要求12所述的操作方法，其中，在使用所述储备池控制器之前，所述操作方法还包括对所述储备池控制器进行初始化配置，其中，所述对所述储备池控制器进行初始化配置，包括：
14.一种用于训练权利要求1-9任一项所述的储备池控制器的训练方法，包括：
15.根据权利要求14所述的训练方法，其中，所述储备池控制器还包括在线更新模块，所述在线更新模块与所述储备池计算模块的输出层子模块耦接。
16.根据权利要求15所述的训练方法，还包括：
17.一种电子设备，包括权利要求1-9任一项所述的储备池控制器。
18.根据权利要求10所述的电子设备，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种储备池控制器，包括：信号输入模块、储备池计算模块和逻辑控制模块和控制量输出模块，其中，
2.根据权利要求1所述的储备池控制器，其中，所述逻辑控制模块还被配置为根据控制信号设置所述储备池计算模块的参数。
3.根据权利要求1所述的储备池控制器，其中，所述储备池计算模块包括：
4.根据权利要求3所述的储备池控制器，其中，所述输入层子模块包括：
5.根据权利要求3所述的储备池控制器，其中，所述储备池层子模块包括：
6.根据权利要求5所述的储备池控制器，其中，所述神经元计算子模块包括：
7.根据权利要求3所述的储备池控制器，其中，所述输出层子模块包括：
8.根据权利要求7所述的储备池控制器，还包括：
9.根据权利要求1所述的储备池控制器，还包括：
10.一种用于操作权利要求1-9任一项所述的储备池控制器的操作方法，包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：唐建石，苏柏煜，梁向鹏，吴华强，高滨，钱鹤，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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