本文關(guān)鍵詞： 仿生導(dǎo)航 位置估計(jì) 網(wǎng)格細(xì)胞 位置細(xì)胞 徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《電子與信息學(xué)報(bào)》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為實(shí)現(xiàn)運(yùn)行體智能自主定位,該文提出一種基于網(wǎng)格細(xì)胞到位置細(xì)胞轉(zhuǎn)換的位置估計(jì)模型。結(jié)合網(wǎng)格細(xì)胞和位置細(xì)胞的放電機(jī)理以及它們之間的信息轉(zhuǎn)換關(guān)系,將位置估計(jì)模型分為空間環(huán)境學(xué)習(xí)與記憶、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)感知和位置估計(jì)3部分,給出了各個(gè)部分實(shí)現(xiàn)原理和具體操作步驟,最后利用提出的模型對(duì)運(yùn)行體定位問題進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明,所提模型能實(shí)現(xiàn)運(yùn)行體自主定位,且定位性能可通過改變模型中網(wǎng)格細(xì)胞和位置細(xì)胞參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。
[Abstract]:In order to realize the intelligent autonomous location of the mobile body, this paper presents a position estimation model based on the transformation of grid cells to position cells, combining the discharge mechanism of grid cells and location cells and the information conversion relationship between them. The location estimation model is divided into three parts: spatial environment learning and memory, motion state perception and position estimation. Finally, the proposed model is used to simulate the problem of moving object positioning. The results show that the proposed model can achieve autonomous positioning of the moving object. The location performance can be adjusted by changing the parameters of grid cells and location cells in the model.
【作者單位】： 空軍工程大學(xué)信息與導(dǎo)航學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61273048,61603409)~~
【分類號(hào)】：Q811;TP183
【正文快照】： 智能自主定位是實(shí)現(xiàn)認(rèn)知導(dǎo)航的核心內(nèi)容[1,2]。傳統(tǒng)的導(dǎo)航系統(tǒng),如:慣性導(dǎo)航系統(tǒng)、衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)、視覺導(dǎo)航系統(tǒng)等,主要通過解算數(shù)學(xué)方程提供位置信息,這一定程度上限制了定位方式可智能化的發(fā)展?jié)摿ΑＤ壳?研究者在考慮機(jī)器系統(tǒng)的智能化時(shí),涉及的核心思想就是對(duì)自然智能系統(tǒng)的，

本文編號(hào)：1443204