机器地图及其概念模型

无人平台对复杂环境的自主认知能力是制约其广泛应用的关键问题,已成为当前地图学、人工智能、机器人等领域的研究热点。本文基于地图学的视角,交叉融合人工智能、机器人和认知科学的相关研究思路与成果,借鉴心象地图的作用功能,提出适用于无人平台认知环境的新型地图——机器地图,并对其特征进行了分析。类比心象地图的构建与运用机制,结合人工认知系统的设计决策点和核心认知能力,给出了机器地图概念模型的设计原则,提出“两环三图”的概念模型。该模型说明了机器地图与无人平台的内在联系,并勾勒出机器地图的功能部件与运行逻辑,为开展机器地图研究提供顶层框架和理论指导;类比心象地图的结构组成,提出了包含感知地图、工作地图和长时地图的机器地图逻辑构成,并分析了3类地图的内容与转化关系。在结论部分指出了机器地图的双向促进研究路线。机器地图的研究,能够提升无人自主平台对于复杂环境的认知和学习能力,也为智能时代地图学的发展探索新路径,具有十分重要的意义。