机器人控制起初采用简单的直流(DC)电机。由于反馈机制有限，工程师可实现的运动性能也受到限制。如今，神经形态芯片正进入机器人领域，模拟人脑的运行方式。随着电子设计工程师推动并超越工业4.0，这类芯片在未来机器人应用中的重要性空前高涨。

现在就来了解如何探索实时控制器，打造更智能的机器人。

机器人领域资源密集，尤其在仍依赖旧有硬件架构时更是如此。随着企业不断追求更高的可持续性，神经形态技术因具备更高能源效率而备受期待。多项研究证实，通过调整映射算法，有助于降低电力需求。

若能大规模部署这些芯片，将大幅削减电力消耗，帮助企业节省因热能与能耗造成的成本。有些芯片采用轻质材料设计，内存仅需180KB，能源使用量就可降低99%。

实时功能同样至关重要。这些芯片会根据特定事件触发反应，在管理需求高、流程复杂的设施中，这种灵敏的电机控制尤其关键。每一次互动都是芯片学习与调整的机会，包括识别模式、接收感官刺激与调整运动范围。

神经形态芯片如何实现实时电机控制

神经形态模型的导入使人类操作员能更信任自动化系统。由于其以事件为驱动的处理模式，芯片在不同任务间的切换延迟远低于传统微控制器。工程师甚至可能通过脑机接口与技术互动，用以监控系统活动或微调算法。

并行处理能力也是神经网络的固有特性，使机器人可同时处理多重信息流。在生产或测试环境中，能够理解空间或感官信号的神经形态芯片将有助于做出更接近人类的决策。

以SpiNNaker神经硬件为例，其多核神经形态平台能将任务分配至不同单元(如突触处理器)，验证了此类模型可有效地实现负载平衡，从而优化计算能力和输出。

具备强大并行处理能力的芯片较不易产生错误结果，因为计算任务会分派至独立的单元再进行整合。与传统机器人系统相比，此机制降低了系统过载与故障风险，因为脉冲神经元(spiking neurons)不易导致设备过载。

工程师的设计考量

虽然神经形态芯片具备许多优势，但在与现有电机驱动器和传感器整合时，仍可能出现兼容性问题。工程师在建立模型与工具链时也可能面临挑战，尤其这些系统并非设计用于与模拟神经活动的脉冲神经网络协作。

这些芯片可能会使部分既有软件或程序代码无法适用，或传输信号时出现干扰。专家需调整信号时序，确保信息在事件触发时能迅速处理。此外，还需善用工具与数据进行趋势预测，保持竞争优势。

随着神经形态设备与新应用的快速扩展，企业应依据各产业需求决定优先开发的功能。一些可以扩展的早期应用包括：

集群机器人(Swarm robotics)

自动驾驶汽车(Autonomous vehicles)

协作型机器人(Cobots)

脑机接口(Brain-computer interfaces)

工程师需要持续开发以神经形态解决方案为基础的实时电机控制系统，这可助力打造出自主驱动、功能强大的机械设备，从建筑工地到生产线，将彻底改变各个领域。神经形态芯片可为机器注入近乎无限的灵活性，让它们更像人类般思考与运行。