澳大利亚昆士兰州理工学院的一个团队开发了一个新的机器人导航系统。该系统模仿了人脑神经运动的过程，并且可以实现类似于大脑的导航，而大脑则消耗了传统导航系统所需的能量的10％。这些发现发表在《科学机器人技术》的最后数量中。这个新系统，称为位置编码（镜头），基于神经元系统，为机器人位置识别建立了新的低能标准。研究团队专门为此目的设计了该算法，从而使系统可以处理类似于人类学习的信息。这意味着数据处理是通过电脉冲进行的，这允许模拟真实神经元之间的信号传递机制。通过采用神经计算技术，Len的系统大大降低了视觉定位所需的能耗，使机器人可以在LIMI中运行更多的时间TED能源，涵盖更广泛的运动范围。镜头系统可以在8公里内识别位置，并且只需要180 kb的存储空间，这大约是其他类似系统所需的存储空间的1/300。镜头系统巧妙地结合了大脑形神经元网络，一个“事件室”，专门响应了运动和低功率芯片，所有组件都集成到一个小型机器人平台中。该系统演示了如何通过神经形态计算来实现对实时节能定位机器人的监视，并在低功率导航技术中开辟了新章节。镜头系统中的关键创新是其独特的算法。 Algoritmo完整使用了两个高级仿生硬件。一种是一种特殊的感知设备，称为“事件室”，另一个是计算机科学芯片的神经元形式。 “事件室”并不能捕获场景每张图片的每个细节，而是不断监视张每个微秒的亮度和运动。这与人眼和大脑过程视觉信息的方式非常相似。这种设计不仅提高了效率，而且还为系统提供了实际用途。测量的性行为。