Sviluppo di tecnologie neuromorfiche per Visual Inertial Odometry

Gruppo Scientifico-Disciplinare

09/IINF-05 - Sistemi di Elaborazione delle Informazioni

Descrizione

L'attività si concentrerà su: i) familiarizzare con algoritmi di apprendimento continuo neuromorfico come Continual Learning Prototypes (CLP) in Python; ii) re-implementare CLP-SNN in Python e valutarlo su compiti di percezione; iii) implementare meccanismi di apprendimento continuo in tempo reale per SNN su un'architettura di microcontrollore basata su PULP (GAP9), come quella utilizzata nel microdrone Bitcraze Crazyflie. Lo studente individuerà la strategia di apprendimento continuo neuromorfico più adatta e la adatterà alla piattaforma GAP9 di destinazione. I benchmark di valutazione proposti riguarderanno compiti di percezione robotica, tra cui la stima del flusso ottico e l'odometria visuo-inerziale (VIO). Le attività saranno svolte nell’ambito del Progetto ROBOMIX2

Sito web del bando

https://bandi.unibo.it/ricerca/incarichi-di-ricerca

Ente finanziatore

ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - CENTRO RICERCA SISTEMI ELETTRONICI INGEGN.INF. E TELECOM."ERCOLE DE CASTRO"

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