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基于生物位置细胞放电机理的空间位置表征方法

李伟龙 吴德伟 周阳 杜佳

李伟龙, 吴德伟, 周阳, 杜佳. 基于生物位置细胞放电机理的空间位置表征方法[J]. 电子与信息学报, 2016, 38(8): 2040-2046. doi: 10.11999/JEIT151331
引用本文: 李伟龙, 吴德伟, 周阳, 杜佳. 基于生物位置细胞放电机理的空间位置表征方法[J]. 电子与信息学报, 2016, 38(8): 2040-2046. doi: 10.11999/JEIT151331
LI Weilong, WU Dewei, ZHOU Yang, DU Jia. A Method of Spatial Place Representation Based on Biological Place Cells Firing[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2016, 38(8): 2040-2046. doi: 10.11999/JEIT151331
Citation: LI Weilong, WU Dewei, ZHOU Yang, DU Jia. A Method of Spatial Place Representation Based on Biological Place Cells Firing[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2016, 38(8): 2040-2046. doi: 10.11999/JEIT151331

基于生物位置细胞放电机理的空间位置表征方法

doi: 10.11999/JEIT151331
基金项目: 

国家自然科学基金(61273048)

A Method of Spatial Place Representation Based on Biological Place Cells Firing

Funds: 

The National Natural Science Foundation of China (61273048)

  • 摘要: 为实现运行体智能自主定位,该文提出基于生物位置细胞放电机理的空间位置表征方法。首先建立运行体空间位置与运行体和不同路标之间距离的对应关系,以两种不同的空间覆盖方式构建位置细胞图,然后利用感知的距离信息激发位置细胞放电估计运行体位置,并分析了模型中各参数对空间位置表征和定位性能的影响。仿真结果表明,两种方法均能通过构建的位置细胞图实现空间位置表征和自主定位,但等间隔离散空间构建位置细胞图方法受距离间隔影响较大,而任意探索构建位置细胞图方法从生物自主感知空间位置的角度出发,通过选择合适的距离阈值和运动训练时间构建位置细胞图,能够更好地完成运行体空间位置表征并且定位精度也较高。
  • BURGESS N. The 2014 nobel prize in physiology or medicine: A spatial model for cognitive neuroscience[J]. Neuron, 2014, 84(6): 1120-1125.
    DERDIKMAN D and MOSER E I. A manifold of spatial maps in the brain[J]. Trends in Cognitive Sciences, 2010, 14(12): 561-569.
    OKEEFE J and DOSLROVSKV J. The hippocampus as a spatial map[J]. Brain Research, 1971, 34(1): 171-175.
    PFEIFFER B E and FOSTER D J. Hippocampal place-cell sequences depict future paths to remembered goals[J]. Nature, 2013, 497: 74-79.
    DAVACHI L and DUBROW S. How the hippocampus preserves order: the role of prediction and context[J]. Trends in Cognitive Sciences, 2015, 19(2): 92-99.
    WILLS T J and CACUCCI F. The development of the hippocampal neural representation of space[J]. Current Opinion in Neurobiology, 2014, 24: 111-119.
    MADL T, CHEN K, MONTALDI D, et al. Computational cognitive models of spatial memory in navigation space: a review[J]. Neural Networks, 2015, 65: 18-43.
    HOWARD L R, JAVADI A H, YU Y, et al. The hippocampus and entorhinal cortex encode the path and Euclidean distances to goals during navigation[J]. Current Biology, 2014, 24(12): 1331-1340.
    RAYMOND P K and EDMUND T R. A computational theory of hippocampal function, and tests of the theory: new developments[J]. Neuroscience and Biobehavioral Reviews, 2015, 48: 92-147.
    HUGO J S and BARRY C. Neural systems supporting navigation[J]. Current Opinion in Behavioral Sciences, 2015, 1: 47-55.
    BARRY C and BURGESS N. Neural mechanisms of self- location[J]. Current Biology, 2014, 24: 330-339.
    GIOVANNANGELI C and GAUSSIER P. Autonomous vision-based navigation: goal-oriented action planning by transient states prediction, cognitive map building, and sensory-motor learning[C]. 2008 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Nice, 2008: 22-26.
    JAUFFRET A, CUPERLIER N, GAUSSIER P, et al. Multimodal integration of visual place cells and grid cells for navigation tasks of a real robot[C]. 12th International Conference on Simulation of Adaptive Behavior(SAB 2012), Odense, 2012: 136-145.
    ERDEM U M, MILFORD M J, and HASSELMO M E. A hierarchical model of goal directed navigation selects trajectories in a visual environment[J]. Neurobiology of Learning and Memory, 2015, 117: 109-121.
    ERDEM U M and HASSELMO M E. A biologically inspired hierarchical goal directed navigation model[J]. Journal of Physiology-Paris, 2014, 108: 28-37.
    OKEEFE J and BURGESS N. Geometrical determinants of the place fields of hippocampal neurons[J]. Nature, 1996, 381: 425-428.
    李伟龙, 吴德伟, 杜佳, 等. 用于无人机自主定位的仿生视觉路标获取方法[J]. 仪器仪表学报, 2015, 36(6): 1207-1214.
    LI Weilong, WU Dewei, DU Jia, et al. The landmark acquisition method based on bionic vision for UAV autonomous positioning[J]. Chinese Journal of Scientific Instrument, 2015, 36(6): 1207-1214.
  • 期刊类型引用(9)

    1. 陈孟元,徐明辉. 基于自组织可增长映射的移动机器人仿生定位算法研究. 电子与信息学报. 2021(04): 1003-1013 . 本站查看
    2. 陈孟元,田德红. 基于多尺度网格细胞到位置细胞的仿生SLAM算法. 计算机辅助设计与图形学学报. 2021(05): 712-723 . 百度学术
    3. 赵辰豪,吴德伟,何晶,韩昆,来磊. 基于改进Q学习算法的导航认知图构建. 空军工程大学学报(自然科学版). 2020(02): 53-60 . 百度学术
    4. 张孝伍. 图上的概率分布及位置方向信息的表征方法. 青岛理工大学学报. 2019(01): 113-121 . 百度学术
    5. 丛明,邹强,刘冬,杜宇. 定位细胞认知机理启发的机器人导航研究综述. 机械工程学报. 2019(23): 1-12 . 百度学术
    6. 周阳,吴德伟. 基于位置细胞的空间表征及位置估计模型. 上海交通大学学报. 2018(04): 488-494 . 百度学术
    7. 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. 电子与信息学报. 2017(06): 1363-1370 . 本站查看
    8. 周阳,吴德伟. 基于网格细胞到位置细胞转换的位置估计模型. 电子与信息学报. 2017(09): 2272-2276 . 本站查看
    9. 李伟龙,吴德伟,卢虎,来磊. 一种阈值动态调整的仿生同步自主定位方法. 西安交通大学学报. 2017(10): 100-106 . 百度学术

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出版历程
  • 收稿日期:  2015-11-26
  • 修回日期:  2016-04-18
  • 刊出日期:  2016-08-19

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