赵辰豪, 吴德伟, 韩 昆, 朱浩男, 代传金

(空军工程大学信息与导航学院, 陕西 西安 710077)

0 引 言

近年来,智能导航技术成为导航技术发展的主流趋势。随着网格细胞[1]、位置细胞[2],头朝向细胞[3]、速度细胞[4]、边界细胞[5]等大脑内导航细胞的发现,产生了一种新的智能导航技术——类脑导航[6]。类脑导航作为新兴的智能导航技术,主要通过模拟大脑的空间表征机制[7],导航信息处理机制与记忆机制[8],实现自主环境探索、空间表征、路径规划、行为决策与目标导航过程[9]。区别于传统导航技术[10],类脑导航首先要建立类脑机制下的空间表征结果[11],通过类脑认知的方式对空间进行标定,具备类脑路径整合的能力。网格细胞具有六边形放电特性,被视为大脑空间定位机制的基础[12]。

目前,关于网格细胞空间定位机制的3种方案[13]为:① 多尺度网格细胞联合生成位置细胞[14];② 多尺度网格细胞的空间表征[15];③ 网格细胞放电模式的路径整合[16]。本文针对网格细胞放电模式路径整合模型的相关问题进行研究。

Islam等[17]基于头朝向细胞提出路径整合模型,该模型采用头朝向细胞感知运行体的运动方向与运行速度,采用模数计算，将互成60°角的6个头朝向细胞整合生成类似网格细胞的样式,并最终实现路径整合过程。Walters等[18]采用竞争神经网络与连续吸引子网络模拟头朝向细胞,构建基于头朝向细胞的路径整合模型。Kubie等[19]基于头朝向细胞建立了路径整合模型,通过在探索时记录访问点之间的位置,生成“捷径矩阵”,并在一定范围内完成了矢量导航任务。……