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建方法研究奠定了基礎。 

【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
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)絡參數(shù)優(yōu)化算法[J]. 崔海青,劉希玉.  計算機技術與發(fā)展. 2009(12)

博士論文
[1]被動運動相關的海馬神經(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