[发明专利]基于贝叶斯多模感知融合的类脑机器人导航方法有效
| 申请号： | 201710748765.7 | 申请日： | 2017-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN109425340B | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 斯白露;曾太平 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 主分类号： | G01C21/16 | 分类号： | G01C21/16;G01C21/20 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 王倩 |
| 地址： | 110016 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于贝叶斯多模感知融合的类脑机器人导航方法，包括以下步骤：积分细胞进行前庭信息融合：根据获取的前庭信息改变积分细胞的发放率；校准细胞进行视觉信息融合；对栅格细胞网络和头朝向细胞网络进行注入能量，改变积分细胞和校准细胞的发放率；进行全局抑制；通过估计栅格细胞网络和头朝向细胞网络的发放率所处的相位得到当前机器人的实际位置和头朝向；构建拓扑地图。本发明中所设计的模型能够进行多模感知的融合，实现对机器人所处的空间环境以及机器人自身的状态进行稳定的编码。模型与哺乳类动物的头朝向神经机制一致，跟神经生物学采集的单神经元记录实验结果相似，具有很高的生物保真性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 贝叶斯多模 感知 融合 机器人 导航 方法 | ||
【主权项】：
1.基于贝叶斯多模感知融合的类脑机器人导航方法，其特征在于根据贝叶斯吸引子网络模型得到机器人当前的头朝向和位置，并构建地图用于导航，包括以下步骤：积分细胞进行前庭信息融合：根据获取的前庭信息改变积分细胞的发放率；校准细胞进行视觉信息融合：当获取的视觉信息与之前的视觉特征一致，并满足阈值时，那么激活与之相关的局部视图细胞并关联相应的栅格细胞和头朝向细胞，通过对栅格细胞网络和头朝向细胞网络进行注入能量，改变积分细胞和校准细胞的发放率；通过积分细胞和校准细胞进行全局抑制；通过估计栅格细胞网络和头朝向细胞网络的发放率所处的相位得到当前机器人的实际位置和头朝向；根据机器人的实际位置和头朝向构建拓扑地图。
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