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鼠类脑细胞导航机理的移动机器人仿生SLAM综述
资料介绍
针对同步定位与地图构建(SLAM)问题中传统概率算法存在计算量大、复杂度高、易陷于局部最优解等问题,本文提出一种未来深入研究的方法建议,将鼠类脑细胞中边界细胞(border cells)、局部场景细胞(view cells)、网格细胞(grid cells)、速度细胞(speed cells)、位姿细胞(pose cells)等具有定位导航功能的细胞应用于SLAM研究中,构建一种基于多细胞导航机制的BVGSP-SLAM模型。结合具有实时关键帧匹配的闭环检测算法以避免光线变化对SLAM的影响,融入速度细胞和边界细胞以避免移动障碍物对SLAM的影响,利用鼠类混合细胞衍生出的数学模型分析该系统的鲁棒性和实时性。将生物细胞模型引入SLAM,并形成了建模、仿真与实验验证一体化的研究体系,为移动机器人SLAM研究领域多样化提供重要的理论参考。
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| 鼠类脑细胞导航机理的移动机器人仿生SLAM综述.pdf | 2M |
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