[发明专利]一种基于仿生海马认知地图的导航方法

说明书

一种基于仿生海马认知地图的导航方法，属于仿生移动机器人导航领域。本发明的认知地图属于拓扑地图，认知地图每个节点都包含生物特征信息、环境RGB‑D信息和多个相关节点的关联信息。本发明结合认知地图，使用Dijkstra算法，通过分析将每个节点中的各类信息与目标朝向物理距离加权求和对算法进行改进，得到一条物理距离最短特征信息最多的全局路径。局部导航再根据拐点的个数，找到拐点周围特征最丰富的节点为局部导航的终点，通过SURF图像特征点提取，对比两帧之间平移矩阵和旋转矩阵，进行误差修正。这样将全局导航分割成多段，进行局部导航，减少持续导航中的累计误差。此发明有效地将仿海马认知地图应用到实际导航过程中，并得到不错的实用效果。

技术领域：

本发明属于仿生移动机器人导航领域，介绍目前目前最流行的类脑计算海马体在生物导航中的生理现象，并将其都过工程的方式的呈现出来。与比较流行的传统导航方法相结合，成功在移动机器人上模仿出生物在运动过程中海马区的脑部活动，并有一定的实用价值。

背景技术:

机器人技术作为二十世纪最伟大的发明之一，从上个世纪60年代初问世以来，历经60年的快速发展，已成为高技术领域内具有代表性的战略技术之一。近几年随着人工智能的火热，智能机器人的研究也越来越被大家所重视。类脑计算作为人工智能的基础研究及其重要的。本发明就是以观察大鼠大脑内海马区在大鼠运动过程中的放电变化为基础，在O’Keefe的生理研究基础上进行的应用型研究。智能移动机器人如何通过传感器和自身状态信息，然后通过这些信息进行室内以及室外复杂环境中的无碰撞自主移动并代替人类去完成一些事情，这是新一代智能移动机器人需要完成的任务。在一个为探索的区域内，智能移动机器人像人一样缺少对环境的先验知识，所以在导航之前需要先对环境有一些了解。这就涉及到周围环境建模、路径规划、自主定位以及地图的建立。在此之前智能移动机器人的导航经历了基于符号阶段和基于行为阶段，已经取得了一定成就。比如SLAM技术，目前经过工业机器人和家庭服务机器人上得到的广泛的应用。但是与生物的导航能力相比，机器人的导航显得不够准确、不够灵活、不够简单。

因此传统的机器人导航技术已经无法满足人们对机器人智能的需求，很难处理在复杂环境下的机器人导航所需要的信息。新一代的智能移动机器人领域急需新的思路和想法来突破现有智能导航的瓶颈。

但是对于生物来说哪怕是最简单的线虫仅有302个神经元，依然可以根据气味进行导航。昆虫也都有自己的导航方式如蚂蚁、蜜蜂，在寻找食物是曲线搜索，然后直线归巢等等。对于哺乳动物来讲，导航的方式更加复杂。它们大脑中神经元放电顺序能反映出它们经过的路线。这些神经元网络形成了对应于物理世界的内部心里认知地图。动物们存储过去旅途的记忆，并用这些记忆来规划未来的行程。所以研究生物的导航机制是实现移动机器人导航的重要途径。

啮齿类动物(小白鼠经常作为生物实验室的研究对象)作为生物学实验的研究对象已经有100多年的历史了。对其研究不仅在行为学上，在其大脑解剖结构和神经生理学领域也进行了深入的研究。本发明主要是以大鼠的海马体以及其运行机制为基础，针对O’Keefe的实验数据，将大鼠在运动过中海马区的生理放电现象进行建模，构建出模拟大鼠对环境的认知地图，并利用该认知地图进行智能机器人的实际导航。本发明将为相关领域的研究提供具有实际应用方面的实验方法以及研究结果，对于各种智能移动机器人(如：家庭服务机器人、农林机器人、办公机器人、搜救机器人等)的研究有着广泛的参考价值。

发明内容: