基于生物空间认知神经机制的机器人运动定位与导航方法研究

The localization and navigation in moving process is the basic issue for the robot autonomously motion. The existing method for this issue is to extract environment features and construct environmental models from the robot external distance information. The shortcomings in information source and structural model lead to the low efficiency and poor adaptability in localization and navigation. Bats, rats and other mammals in the nature have superior spatial recognition ability. The neurological mechanism of biological space cognitive is applied to construct the biomimetic algorithm model for localizing and navigating. The broadband binaural stereo sonar of bats is applied to construct the environmental detection system of robot. The parameters of the biomimetic algorithm model is optimized by self-learning in the experimental process. The biomimetic robot localization and navigation method is formed in two respects of environment map constructing model and the environment information detecting method. The new biomimetic method can realize the robot spatial cognition and autonomous motion in complex realistic environment.

机器人实现自主行动的基础是运动过程中的实时定位与导航，现有方法由机器人外部环境距离信息进行环境模型的抽取与构建，信息源与构建模型两方面的不足导致定位导航效率低，对环境变化适应性差。而自然界中蝙蝠、大鼠等一类哺乳动物具有优越的空间方位认知能力，研究将生物空间认知神经学机理应用于机器人运动定位与导航的仿生模型算法构建中，研究将蝙蝠的宽频双耳立体声呐感知方法应用于机器人运动定位与导航的环境感知系统构建中，经算法模型参数的实验自学习与优化，在环境地图构建模型、环境信息感知方法两方面形成仿生物空间认知机理的机器人运动定位导航新方法，以形成复杂现实环境中的机器人空间认知与自主行动的能力。

研究将生物空间认知神经学机理应用于机器人运动定位与导航的仿生模型算法构建中，研究将蝙蝠的宽频双耳立体声呐感知方法应用于机器人运动定位与导航的环境感知系统构建中，经算法模型参数的实验自学习与优化，在环境地图构建模型、环境信息感知方法两方面形成仿生物空间认知机理的机器人运动定位导航新方法，以形成复杂现实环境中的机器人空间认知与自主行动的能力。基于鼠类脑部海马体中网格细胞的生理学特性，使用神经网络网格细胞模型学习得到与生物学相同的周期性六边形网格细胞活动，包括单尺度模型网格细胞活动、多尺度模型网格细胞活动以及自学习多尺度模型网格细胞活动。基于位置细胞的生理学特性，得到具有单峰激活域的海马位置细胞活动，实现空间位置的唯一编码，以及网格细胞到位置细胞的信息传递回路，通过网格细胞活动叠加，并使用高斯激活函数过滤叠加后的活动域，得到了具有单峰激活域的位置细胞活动，并实现了基于位置细胞的空间位置解码。搭建了仿鼠脑空间认知细胞机制的机器人定位实验平台，根据移动机器人的运动模型以及AMCL定位原理，采集空间细胞模型的训练集，验证了仿鼠脑空间细胞认知机制的机器人定位方法的正确性。