基于多尺度网格细胞的路径整合模型 - 赵辰豪; 吴德伟; 韩昆; 朱浩男; 代传金 (系统工程与电子技术, 2021)
TP183; 针对类脑机制下空间位置自主推算问题,提出一种基于新型叠加算法的路径整合模型,通过引入多尺度网格细胞提高路径整合结果的准确性.在路径整合模型中,基于吸引子网络构建网格细胞与头朝向细胞模型,通过头朝向变化量来判断运行体的运行状态,完成不同运动的整合过程;采用动态权重值分别计算直线运动与曲线运动过程中多尺度网格细胞的位移变化量,提高路径整合的精度.仿真结果表明,单一尺度与多尺度网格细胞路径整合模型都能够完成路径整合,且在3 000 m的距离内,多尺度网格细胞模型误差不超过15 m,证明了多尺度网格细胞模型能够提高路径整合的精度,验证了该路径整合模型的有效性.