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一种基于海马认知机理的仿生机器人认知地图构建方法

更新时间：2019-12-25 22:30:55 大小：4M 上传用户：IC老兵查看TA发布的资源 标签：海马认知机理仿生机器人 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

海马结构空间细胞的放电活动被认为能够形成对环境内在地图的表达,即所谓的认知地图.先前的仿生环境认知地图构建方法 (例如Rat SLAM)以及传统的SLAM方法均缺乏足够的生理学依据,不能准确地体现出生物在导航中的生理学现象和认知功能实现过程.本文模仿海马结构空间细胞的认知机理提出了一种构建精确的环境认知地图的方法,其特点在于通过构建统一的空间细胞吸引子计算模型对自运动线索进行路径积分;网格细胞和位置细胞对环境的表达来源于条纹细胞的前向驱动作用;通过环境的颜色深度图像进行闭环检测,对空间细胞路径积分进行误差修正,最终生成精确的环境认知地图.该认知地图是一种拓扑度量地图,包含了环境特征点坐标、视觉线索以及特定位点的拓扑关系.本文通过仿真实验和机器人平台物理实验验证了方法的有效性,研究成果为仿海马认知机理的机器人导航方法研究奠定了基础.

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第 44 卷第 1 期

2018 年 1 月

自

动

化

学

报

Vol. 44, No. 1

January, 2018

ACTA AUTOMATICA SINICA

一种基于海马认知机理的仿生机器人认知地图构建方法

蒋晓军 ¹

于乃功 ¹

苑云鹤 ¹

李倜 ¹

罗子维 ¹

摘

要

海马结构空间细胞的放电活动被认为能够形成对环境内在地图的表达, 即所谓的认知地图. 先前的仿生环境认知地

图构建方法 (例如 RatSLAM) 以及传统的 SLAM 方法均缺乏足够的生理学依据, 不能准确地体现出生物在导航中的生理学

现象和认知功能实现过程. 本文模仿海马结构空间细胞的认知机理提出了一种构建精确的环境认知地图的方法, 其特点在于

通过构建统一的空间细胞吸引子计算模型对自运动线索进行路径积分; 网格细胞和位置细胞对环境的表达来源于条纹细胞的

前向驱动作用; 通过环境的颜色深度图像进行闭环检测, 对空间细胞路径积分进行误差修正, 最终生成精确的环境认知地图.

该认知地图是一种拓扑度量地图, 包含了环境特征点坐标、视觉线索以及特定位点的拓扑关系. 本文通过仿真实验和机器人平

台物理实验验证了方法的有效性, 研究成果为仿海马认知机理的机器人导航方法研究奠定了基础.

关键词认知地图, 海马结构, 空间细胞, 条纹细胞, 闭环检测

引用格式于乃功, 苑云鹤, 李倜, 蒋晓军, 罗子维. 一种基于海马认知机理的仿生机器人认知地图构建方法. 自动化学报,

2018, 44(1): 52−73

DOI 10.16383/j.aas.2018.c160467

A Cognitive Map Building Algorithm by Means of

Cognitive Mechanism of Hippocampus

YU Nai-Gong¹

YUAN Yun-He¹

LI Ti¹

JIANG Xiao-Jun¹

LUO Zi-Wei¹

Abstract Spatial cells in hippocampus play a functional role in representation and processing of spatial information,

which appear to provide a basis for cognitive map: a representation of environment. Most prior biomimetic map building

algorithms, such as RatSLAM algorithm or traditional SLAM methods, have little biological ﬁdelity to the hippocampal

formation. In this paper, a neural network model based on the behavioral and neurophysiological mechanisms of the spatial

cells is constructed, and is applied to building the accurate cognitive map of real environments. The proposed algorithm

has a uniform calculation method for spatial cells based on continuous attractor network dynamics to integrate self-motion

cues, which can reproduce grid cells ﬁring responses and place cells ﬁring ﬁelds via feedforward inputs from band cells.

RGB-D images serve as visual cues for loop closure detection and correcting the accumulative errors intrinsically associated

with the path integration mechanism, which contributes to building spatial cognitive maps of indoor environments on a

mobile robot. A cognitive map is a ﬁne-grained topological-metric map. A node in the cognitive map is constructed by

associating the major peak of place cell population activities with corresponding visual cues and the transition stores the

change in positions. Simulation experiments and physical experiments with a mobile robot have veriﬁed the eあectiveness

of the algorithm. The proposed algorithm may provide a foundation for robotic navigation.

Key words Cognitive map, hippocampal formation, spatial cells, band cells, loop closure detection

Citation Yu Nai-Gong, Yuan Yun-He, Li Ti, Jiang Xiao-Jun, Luo Zi-Wei. A cognitive map building algorithm by means

of cognitive mechanism of hippocampus. Acta Automatica Sinica, 2018, 44(1): 52−73

对空间环境进行有效的认知是动物赖以生存的

损毁实验研究表明海马结构是环境认知和情

节性记忆产生的关键脑区^[2]损毁了海马体^[3]、内嗅

重要能力

的三迷宫导航实验揭示动物的

导航行为依靠被称为认知地图的内在环境表达这

种表达反映了环境中显著路标之间的相互联系^[1]

皮层^[4]或后下托^[5]的老鼠均不能完成

水迷

宫导航任务对海马结构不同区域的细胞进行放电

记录表明海马结构中存在着一系列与空间环境认知

收稿日期 2016-06-14 录用日期 2016-11-03

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