[发明专利]一种基于鼠脑海马导航的机器人仿真导航方法

说明书

技术领域：

本发明涉及一种基于鼠脑海马结构和其运行机制的机器人仿生导航方法。本方法能用于自主学习空间信息并用于面向室内、街道等环境的移动机器人自主导航系统或装置。 

背景技术:

智能移动机器人属于能通过传感器感知自身和环境状态，在环境中可以面向目标自主地运动，从而完成一定功能的机器人系统。当移动机器人处于未知环境中时，机器人只具有很少基于环境的先验知识，因此对环境的认知是实现定位、路径规划、环境建模等自主导航控制的最基本的前提。研究人类以及动物对环境的认知能力、空间的感知与空间的行为能力已成为研究人类智能以及机器人发展的一个重要方向，把对人类以及其它高级动物对环境的认知科学研究成果应用于移动机器人的研究将有助于建立一个鲁棒的未知环境中的移动机器人导航体系。动物神经学家经过长期的研究发现啮齿动物大脑内的海马在导航中起着关键性作用。海马有与空间定位、方向识别、位置感应等空间认知行为相关的能力，是啮齿动物空间认知与空间行为能力的神经学基础。 

鼠脑内空间认知信息通路为：后托（Pos）/头向细胞（Headdirection cell HD）—内嗅皮质（entorhinal cortex EC）—海马体（Hippocampus）。鼠脑内环境信息主要存在于内嗅皮质的网格细胞和海马体的地点细胞中。视网膜将视觉信息输入后托，由后托提取空间位置、空间几何形状，用于空间认知。头向细胞在鼠脑内功能类似罗盘，为鼠脑提供方向信息，头向细胞的响应随着鼠头部指向方向变化而变化，每一个头向细胞在空间内对一个特定的鼠头方向最大化放电，其放电规律呈现高斯曲线如图4所示，头向细胞最大放电方向即称作该头向细胞的偏好方向（preference angle）。当鼠在二维空间中活动时，内嗅皮质内的网格细胞对应于一个特定的空间位置发生重复性规律放电响应，这个相对狭小的空间范围称为网格细胞的放电野，多个放电野相互交叠成一个个节点，即网格节点，连接网格节点形成相连接的三角形遍及整个空间环境即网格细胞放电域，鼠在活动空间中到达任一网格节点时，都有相应的网格细胞发生最大放电。地点细胞主要位于海马体内，其放电特征具有空间特异性，即在一个特定空地点细胞最大化放电，因而，地点细胞提供一个动态的、连续的空间位置表达和鼠定位信息，地点细胞放电所对应的实际空间中相对狭小的范围称之地点细胞响应域。网格细胞的放电野与空间位置有着准确的对应关系，但又有着显著的不同：一个地点细胞可以对应于多个位置野，且位置野主要集中于空间环境中的特定位置，如外界线索，即在特定位置时， 地点细胞发生最大化放电,而一个网格细胞只对应于一个放电野，放电野遍及实际空间环境的整个范围，当鼠在到达空间环境的任一网格节点处，都有相对应的网格细胞发生最大放电，网格细胞和地点细胞空间响应域如图5所示，连接关系如图6所示。每个网格细胞形成的网格都具备4个基本特征：①间距（spacing）：各放电野中心之间的距离；②定向（orientation）：相对于外在参考坐标的倾斜度；③位相（phase）相对于外部参考点的x轴和y轴位移；④放电野大小（firing field）：网格细胞发生放电的空间范围。这4个成分构成了网格图的空间参数。临近的网格细胞具有相同的间距和定向，但它们的位相各不相同。在Hafting2005年的实验中，同一实验箱中记录到的位相具有稳定性，在不同的测试中记录到的放电野大小和位相均不发生改变，说明网格细胞放电野的三角形结构能够稳定的编码空间环境。有关网格细胞响应域形成的理论模型目前有两大类：第一类为局部神经元网络模型（local network activity）。第二类是Burgess2007年提出的振荡干扰模型（oscillatory interference mechanism），如图7所示，振荡干扰模型是在地点细胞放电的双向振荡干扰模型的基础上提出的，即将多个不同来源的θ波进行叠加，呈现出一种相位进程。当鼠在空间环境中活动时，嗅皮层-海马系统中脑电图现出θ波振荡。θ波是频率为4-7Hz的一种脑电波，是属于潜意识层面的脑电波，一般在大脑顶区与颞区引出的较明显，θ波存有一定的记忆，影响知觉和情绪。内嗅皮层接受前下托的信息投射，获得头部朝向的信息。不同头向细胞投射来的方向信息通过内嗅皮层神经元不同树突的θ波振荡反映出来，并进行叠加整合。躯体输入的θ波振荡（速度信息）与各神经元θ波振荡（方向信息）上的相位差整合过程实际是速度信息的整合过程，即此完成路径整合过程中利用自身运动信息（方向和速度）实现空间记忆的编码功能。