摘要
自动驾驶技术是目前重点的研究技术之一，随着人工智能的高速发展，深度学习算
法被广泛应用在自动驾驶领域上。目前的深度学习还存在着高功耗，计算代价大等问题，
与现有的深度学习算法相比，生物大脑的处理能力更强，实时性也更好。脉冲神经网络
（SpikingNeuralNetwork,SNN）是一种基于模拟生物大脑处理信息机制的深度学习。
被认为有望可以突破目前深度学习的瓶颈。
本文首先介绍了SNN网络的整体构造，分别从编码算法，神经元模型，连接结构和
学习算法的方面阐述了现有的研究成果。对时间编码和频率编码进行了对比分析；介绍
了
FPGA平台下SNN网络在自动驾驶的应用研究-21296字.pdf