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基于多尺度空间表征的生物启发目标指引导航模型

李伟龙 吴德伟 卢虎 杜佳 周阳

李伟龙, 吴德伟, 卢虎, 杜佳, 周阳. 基于多尺度空间表征的生物启发目标指引导航模型[J]. 电子与信息学报, 2017, 39(6): 1363-1370. doi: 10.11999/JEIT160892
引用本文: 李伟龙, 吴德伟, 卢虎, 杜佳, 周阳. 基于多尺度空间表征的生物启发目标指引导航模型[J]. 电子与信息学报, 2017, 39(6): 1363-1370. doi: 10.11999/JEIT160892
LI Weilong, WU Dewei, LU Hu, DU Jia, ZHOU Yang. Bio-inspired Goal-directed Navigation Model Based on Multi-scale Spatial Representation[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2017, 39(6): 1363-1370. doi: 10.11999/JEIT160892
Citation: LI Weilong, WU Dewei, LU Hu, DU Jia, ZHOU Yang. Bio-inspired Goal-directed Navigation Model Based on Multi-scale Spatial Representation[J]. Journal of Electronics and Information Technology, 2017, 39(6): 1363-1370. doi: 10.11999/JEIT160892

基于多尺度空间表征的生物启发目标指引导航模型

doi: 10.11999/JEIT160892
基金项目: 

国家自然科学基金(61273048, 61473308, 61603409)

Bio-inspired Goal-directed Navigation Model Based on Multi-scale Spatial Representation

Funds: 

The National Natural Science Foundation of China (61273048, 61473308, 61603409)

  • 摘要: 为实现运行体空间认知和自主导航,借鉴生物导航机理,该文提出基于多尺度空间表征的生物启发目标指引导航模型。首先构建不同尺度位置细胞图编码空间环境,采用高斯模型模拟位置细胞放电率,并将其作为Q学习的状态输入,然后采用模拟退火方法完成行为选择,通过多次探索学习使运行体能够正确规划出一条从起始点到目标点的最短路径。仿真结果表明,该方法用于目标指引导航是可行的,相对于单尺度位置细胞空间认知模型,该方法不但符合多尺度空间表征的生物学依据,而且学习速度更快。在存在障碍物的环境中,能够顺利完成目标指引导航任务,并且当障碍物发生变化时具有较好的适应性。
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    出版历程
    • 收稿日期:  2016-09-02
    • 修回日期:  2017-01-22
    • 刊出日期:  2017-06-19

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