直接使用速度信息和角度信息驅(qū)動網(wǎng)格細胞吸引子對環(huán)境編碼的方法,抗干擾能力較差且不具有仿生性。針對這一問題,本文提出一種基于感知速度與感知角度的網(wǎng)格野計算模型。其特點在于,通過對視覺流進行解碼處理獲得視覺速度,對速度細胞建模并解碼獲得本體速度,對視覺速度和本體速度進行融合求得感知速度信息;利用加入興奮性連接的一維環(huán)狀模型模擬頭朝向細胞的放電機制,使機器人以仿生的方式獲取當前的感知角度信息。最后,融合速度和角度兩種感知信息實現(xiàn)對網(wǎng)格細胞吸引子模型的驅(qū)動。對所提模型進行實驗驗證,結(jié)果表明該模型可以實現(xiàn)網(wǎng)格細胞周期性六邊形放電野模式以及精確的路徑積分功能。研究成果為仿海馬認知機制的機器人認知地圖構(gòu)建方法研究奠定了基礎(chǔ)。 

【文章來源】：生物醫(yī)學工程學雜志. 2020,37(05)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：12 頁

【文章目錄】：
引言
1 模型架構(gòu)
2 感知速度的獲取
    2.1 基于光流法的視覺速度獲取
    2.2 基于速度細胞模型的本體速度獲取
    2.3 感知速度的求解
3 感知角度的獲取
    3.1 頭朝向細胞的建模
    3.2 一維環(huán)狀頭朝向細胞的建模
4 網(wǎng)格細胞網(wǎng)格野計算模型
5 實驗驗證
    5.1 感知速度模型實驗驗證
    5.2 感知角度模型實驗驗證
    5.3 網(wǎng)格野計算模型實驗驗證
    5.4 網(wǎng)格野計算模型魯棒性測試對比實驗
    5.5 真實環(huán)境路徑積分對比實驗
6 結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于粒子群算法的RBF網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化算法[J]. 崔海青,劉希玉.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2009(12)

博士論文
[1]被動運動相關(guān)的海馬神經(jīng)信號解析與信息編碼模型研究[D]. 謝康寧.清華大學 2012

碩士論文
[1]基于鼠腦空間認知機理的空間表達方法研究[D]. 羅子維.北京工業(yè)大學 2018
[2]基于鼠腦海馬認知機理的機器人面向目標的導航模型研究[D]. 李倜.北京工業(yè)大學 2016



本文編號：3152850