学习在未知环境中安全导航是监视和救援操作中使用的自动无人机的重要任务。近年来，已经提出了许多基于学习的同时定位和映射（SLAM）系统，这些系统依靠深神经网络（DNN）（DNNS）提出了用于传统功能描述符表现不佳的应用。但是，这种基于学习的SLAM系统依靠DNN功能编码在典型的深度学习环境中训练有素的离线训练。这使得它们不太适合在训练中未见的环境中部署的无人机，在训练中，持续适应至关重要。在本文中，我们提出了一种新的方法，可以通过调节低复杂性词典学习和稀疏编码（DLSC）管道，并使用新提出的二次贝叶斯惊喜（QBS）因素调节，以学习在未知环境中即时猛烈抨击。我们通过在充满挑战的仓库场景中通过无人机收集的数据来实验验证我们的方法，在这种情况下，大量模棱两可的场景使视觉上的歧义很难。
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由于基于尖峰的深度学习推断应用在嵌入式系统中增加，这些系统倾向于整合神经形态促进剂，例如$ \ mu $大脑以提高能源效率。我们提出了一个$ \ mu $脑的可扩展的多核神经形状硬件设计，以加速尖端卷积神经网络（SDCNNS）的计算。为了提高能量效率，核心设计成在其神经元和突触容量方面是异构的（大核心的容量高于小核心），它们使用并行分段总线互连互连，这导致降低延迟和能量到传统的基于网状网上的片上（NOC）。我们提出一个名为Sentryos的系统软件框架，将SDCNN推理应用映射到所提出的设计。 sentryos由编译器和运行时管理器组成。编译器通过利用大小$ \ mu $脑核心的内部架构将SDCNN应用程序编译为子网。运行时管理器将这些子网调度到核心和管道上的执行以提高吞吐量。我们评估了具有五种常用的SDCNN推理应用的提出的大小核心神经形态设计和系统软件框架，并表明所提出的解决方案可降低能量（37％至98％），降低延迟（9％和25％），并提高申请产量（20％至36％之间）。我们还表明，对于其他尖峰神经形态加速器，可以轻松扩展桑德里。
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我们介绍了基于优化的理论，描述了在视觉皮质中的经验观察到的尖刺皮质组合，其配备有尖峰定时依赖性塑性（STDP）学习。使用我们的方法，我们为基于事件的相机构建了一类完全连接的，基于卷积和动作的特征描述符，即我们分别评估N-Mnist，挑战Cifar10-DVS以及IBM DVS128手势数据集。与传统的最先进的事件的特征描述符相比，我们报告了显着的准确性改进（CIFAR10-DVS上的+ 8％）。与最先进的STDP的系统（在N-MNIST上+ 10％+ 10％+ 10％，在IBM DVS128手势上举报的准确性提高了大量改进）。除了神经形态边缘装置的超低功率学习之外，我们的作品还有助于铺平朝向基于生物学 - 基于的皮质视觉理论的方式。
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