[发明专利]一种基于鼠脑海马结构认知地图的仿生导航方法

权利要求书

1.一种基于鼠脑海马结构认知地图的仿生导航方法，该方法的模型由两大模块组成；第一个模块是基于大鼠自运动信息，如何得到大鼠脑内部对于其所处空间环境的表达，即认知地图；第二个模块是在认知地图的基础上，通过Q学习实现大鼠面向空间环境某一目标导航任务；

两个模型采用如下技术方案实现：

S1构建一个虚拟大鼠随机探索二维空间环境并得到其二维空间运动轨迹图，其中大鼠的自运动信息由速度和方向信息构成，以水平轴为参考方向，α_t代表大鼠当前头朝向，v_t代表大鼠当前速度大小；

S2基于大鼠自运动信息即速度和方向信息得到条纹细胞空间表征，即条纹细胞条纹波；条纹细胞放电活动为：

其中，r＝(x,y)代表大鼠当前所处环境位置坐标，k_i代表波矢量，i＝1,2,3，波矢量方向表示的是波等相位行进的方向，大小称之为波数k_i，k_i为：

其中，λcos代表cos波波长；

S3基于条纹细胞空间表征得到网格细胞空间表征，即网格细胞网格野；三个朝向相差60°的条纹细胞叠加得到网格细胞网格野，网格细胞网格野空间表征ψ(r)为：

其中，r＝(x,y)代表大鼠当前所处环境位置坐标；

S4基于网格细胞空间表征得到位置细胞空间表征，即单一位置细胞位置野，位置细胞空间表征P'(x,y)为：

P'(x,y)＝1/(1+e^-(P-b)/a) (4)

其中，a代表的是Sigmoid函数倾斜系数，b代表的是Sigmoid函数中心， P代表的是位置细胞激活率，其数学表达式为：

W_n代表第n个网格细胞与位置细胞之间的连接权值，其数学表达式为：

g_n(x,y)代表第n个网格细胞位于空间环境(x,y)位置点处的激活率，N代表网格细胞数量，N＝4,10,20；λ_n为第n个网格细胞网格野间距；σ为位置细胞位置野标准差；

S5大鼠在不断探索环境的过程中，形成在各个位置点的位置细胞放电特征，最终形成大鼠脑内对其所处空间环境的表达，即认知地图；

S6在认知地图基础上，建了一个由输入层、位置细胞、动作细胞和输出层所组成的前馈神经网络模型并通过Q学习算法来实现大鼠面向目标导航任务。