大鼠脑海马结构认知机理及其在机器人导航中的应用

为了构建具有类似于人和动物环境认知机理的移动机器人,详细介绍了海马解剖学结构、信息传递回路、环境认知相关细胞空间放电认知机理.将鼠脑海马结构认知机理应用在机器人平台上,并通过介绍一种典型仿鼠脑海马结构认知机理的机器人导航模型来阐述大鼠脑海马结构在机器人导航中的应用.结果表明:机器人进入某一环境时能够自主地探索其所处空间环境,经过不断的探索,最终形成其对所处环境的表征,即成功构建所处空间环境的认知地图,根据认知地图实现机器人在复杂环境中面向目标对象的导航任务.

一种基于海马认知机理的仿生机器人认知地图构建方法

海马结构空间细胞的放电活动被认为能够形成对环境内在地图的表达,即所谓的认知地图.先前的仿生环境认知地图构建方法 (例如Rat SLAM)以及传统的SLAM方法均缺乏足够的生理学依据,不能准确地体现出生物在导航中的生理学现象和认知功能实现过程.本文模仿海马结构空间细胞的认知机理提出了一种构建精确的环境认知地图的方法,其特点在于通过构建统一的空间细胞吸引子计算模型对自运动线索进行路径积分;网格细胞和位置细胞对环境的表达来源于条纹细胞的前向驱动作用;通过环境的颜色深度图像进行闭环检测,对空间细胞路径积分进行误差修正,最终生成精确的环境认知地图.该认知地图是一种拓扑度量地图,包含了环境特征点坐标、视觉线索以及特定位点的拓扑关系.本文通过仿真实验和机器人平台物理实验验证了方法的有效性,研究成果为仿海马认知机理的机器人导航方法研究奠定了基础.

一种网格细胞到位置细胞的高斯分布激活函数模型

生物学研究发现,采用简单线性叠加数学模型不能表达啮齿类动物大脑皮层海马区多个激活网格细胞网格野到单一位置细胞位置野输出特征映射关系。针对这一难题,引入高斯分布激活函数。本文利用其局域化特性,对网格细胞输入和网格细胞与位置细胞之间连接权值线性叠加输出进行处理,滤掉激活率比较低的位置野,得到了与生物学研究发现相一致的单一位置细胞位置野。与已有竞争学习算法位置细胞模型、独立成分分析方法位置细胞模型、贝叶斯位置重建方法位置细胞模型相比,本文实验结果表明,该模型在神经生理学基础上不仅能表达啮齿类动物大脑皮层海马区多个网格细胞网格野激活得到单一位置细胞位置野输出特征映射关系,而且算法简单,所需网格细胞输入较少,输出单一位置细胞野准确率高。