NV 네트워크
Nv networkNv 네트워크는 BEAM 기반 로봇 제어 메커니즘의 대부분을 구성하는 작은 전기 신경 네트워크를 지칭하는 BEAM 로봇공학에서 사용되는 용어다.
기본 빌딩 블록
Nv Networks에 포함된 가장 기본적인 구성요소는 Nv Neuron이다.Nv 뉴런의 목적은 단순히 입력을 하고, 그것으로 무언가를 하고, 출력을 내는 것이다.Nv 뉴런의 가장 일반적인 작용은 지연을 주는 것이다.
BEAM Nv 뉴런
BEAM 기반 뉴런의 표준은 하나의 리드를 입력으로 하고 다른 리드는 인버터의 입력선으로 들어가는 콘덴서다.저 인버터의 생산량은 뉴런의 생산량이다.인버터에 입력하는 콘덴서 리드는 저항기로 접지한다.뉴런은 입력이 수신되면(입력선의 양전원) 콘덴서를 충전하기 때문에 기능한다.일단 입력이 상실되면(입력선의 음전원) 콘덴서가 인버터로 방출되어 인버터가 다음 뉴런으로 전달되는 출력을 생성하게 된다.커패시터가 방출하는 속도는 인버터에 대한 입력을 음극으로 끌어들이는 저항기에 연결된다.저항이 클수록 콘덴서가 완전히 방전되는 데 시간이 오래 걸리고, 그 뉴런이 완전히 발사되는 데 걸리는 시간도 길어질 것이다.
네트워크 유형
BEAM 로봇에는 많은 공통 네트워크 토폴로지가 사용되는데, 그 중 가장 일반적인 것이 여기에 나열되어 있다.
비코어
아마도 BEAM에서 가장 활용도가 높은 Nv Net 위상일 것이다, BICore는 출력으로 전류를 교대하는 루프에 배치된 두 개의 뉴런으로 구성되어 있다.루프에 대한 입력은 각각의 분리된 뉴런에서 저항을 변화시키는 형태로 주어지며, 뉴런이 방출하는 속도를 변화시켜 루프가 진동하는 속도에 영향을 준다.
마스터/슬레이브 바이코어
또 다른 일반적인 위상은 마스터/슬레이브 레이아웃에서 마스터 바이코어가 슬레이브를 이끌고 속도를 설정하는 반면 슬레이브 바이코어는 오프셋 속도로 따라가는 두 개의 바이코어를 사용하는 것이다.이 레이아웃은 이중 모터 보행기에 가장 많이 사용된다.
더 큰 네트워크
다른 더 큰 네트워크 토폴로지는 트리코어, 쿼드코어 등이 있는데, 이 토폴로지는 루프의 뉴런이 더 많은 것을 제외하면 바이코어와 비슷한 방식으로 배열된다.보다 복잡한 네트워크가 존재하지만 BEAM의 단순성 때문에 그렇게 흔하지는 않다.
구조
기본적인 Nv 네트워크는 루프에 있는 여러 Nv 뉴런에 구축된다.루프의 타이밍은 입력 센서에 의해 종종 달라진다.이러한 타이밍의 차이는 종종 Nv 루프의 출력 패턴에 영향을 준다.바이코어 네트워크(2개 뉴런)를 활용한 간단한 BEAM 워커 로봇에서 그 예를 볼 수 있다.신경망은 메인 모터로 가는 대체 전류로 설정되며, 메인 센서로부터 동일한 입력 하에서 뉴런이 서로 동일한 속도로 진동하여 일정한 걸음걸이를 만들어 낸다.입력(예: 광 센서로부터의 입력)이 있을 때, 루프에 있는 각 뉴런의 타이밍은 센서로부터의 입력에 따라 달라지며, 루프가 진동하는 속도에 영향을 미친다.이 영향을 받는 속도는 종종 그것의 센서로부터의 입력에 기초하여 그것을 조종하기 위해 로봇의 걸음걸이를 바꾸는 데 사용된다.
