基于位置细胞与网格细胞信息融合的类脑导航方法

• Published in: 中国空间科学技术（中英文） Vol. 45; no. 1; pp. 113 - 123
• Main Authors: 刘晨, 熊智, 华冰, 张玲, 杨闯, 邹伟全
• Format: Journal Article
• Language: Chinese
• Published: 南京航空航天大学 自动化学院,南京 211106%南京航空航天大学 自动化学院,南京 211106 01.02.2025; 先进飞行器导航、控制与健康管理工业和信息化部重点实验室,南京 211106%南京航空航天大学 航天学院,南京 211106
• Subjects: 类脑导航; 位置细胞; 网格细胞; brain-inspired navigation; 赫布学习; attractor neural network; place cell; hebb learning; 吸引子神经网络; grid cell
• ISSN: 1000-758X
• DOI: 10.16708/j.cnki.1000-758X.2025.0011

V249.31; 哺乳动物具备根据大脑中的导航细胞感知外源性信息以及自运动信息进行自身定位与导航的能力,这为发展智能性高、自适应性强的无人机导航方法提供了较好的生物模型.对关键导航细胞神经机理以及信息融合建模方法进行研究,针对传统基于视觉的类脑认知地图构建方法回环检测实时性不高,检测点稀疏的问题,提出了基于位置细胞与网格细胞信息融合的类脑导航方法.首先,利用连续吸引子神经网络以及各向同性高斯网络分别对网格细胞以及位置细胞进行建模,实现了路径积分以及位置测量,在此基础上提出网格细胞置零算法提高了网格细胞大范围计算效率;其次,通过赫布学习规则得到两种细胞网络的连接权值矩阵,实现了位置细胞对网格细胞路径积分的实时校正过程;最后,基于神经元群体矢量加权平均以及网格细胞顶点位置处理解码方法得到无人机的三维位置.实验结果表明:所提方法能够在大范围空间内对无人机三维位置进行精确解算,相较于传统导航定位算法精度有所提升,进一步拓展了无人机三维类脑导航方法的应用范围.