无人机类脑吸引子神经网络导航技术

论文摘要

当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位,存在如下突出问题:依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器;需要建立准确世界和无人机物理模型;受环境影响较大;自主智能水平较低,无法较好地满足无人机对导航系统的要求,需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术,无需训练模型参数,不依赖高精度传感器,无需精确建模,且复杂环境下鲁棒性较强,具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理,分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术,最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。

论文目录

• 0 引言
• 1 动物大脑导航机理
• 2 吸引子神经网络
• 3 吸引子神经网络类脑导航技术
•   3.1 路径积分
•     1) 多尺度网格细胞联合生成位置细胞
•     2) 网格细胞多尺度融合定位
•     3) 同尺度网格细胞集群放电模式里程计定位
•   3.2 信标校正与认知地图构建
• 4 吸引子类脑导航技术分析
• 5 总结

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘建业,杨闯,熊智,赖际舟,熊骏

关键词: 类脑导航,吸引子神经网络,位置细胞,网格细胞,无人机

来源: 导航定位与授时 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 航空航天科学与工程,自动化技术

单位: 南京航空航天大学导航研究中心,先进飞行器导航控制与健康管理工业和信息化部重点实验室

基金: 国家自然科学基金项目(61873125,61673208,61703208,61533008,61533009),江苏省自然基金项目(BK20181291),中央高校基本科研业务费专项资金(NP2018108),江苏省六大人才高峰项目(2015-XXRJ-005)

分类号: V279;V249.3;TP183

DOI: 10.19306/j.cnki.2095-8110.2019.05.008

页码: 52-60

总页数: 9

文件大小: 4601K

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