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申请/专利权人：深圳航天龙海特智能装备有限公司;深圳航天科技创新研究院;哈尔滨工业大学

摘要：本发明公开了一种基于仿生感知融合的暗室SLAM的构建方法，该方法包括以下步骤：构建头朝向细胞、网格细胞、视觉细胞及边界细胞，并通过头朝向细胞、网格细胞、视觉细胞及边界细胞获取外部空间认知信息；构建ART神经网络及由情景神经细胞组成的情景认知地图；获取新外部空间认知信息，并在该新外部空间认知信息的刺激下形成构建情景认知地图的新情景细胞，同时将新情景细胞的激活状态作为一个情景认知地图的节点；对情景细胞进行情景回环检测与调整。本发明可将外部线索的视觉、边界和内部线索的位置信息时空关联，可以黑暗场景下改善感知混淆和轨迹误差积累的问题，可实现可靠的长期的环境认知和定位。

主权项：1.一种基于仿生感知融合的暗室SLAM的构建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、构建头朝向细胞、网格细胞、视觉细胞及边界细胞，并通过头朝向细胞、网格细胞、视觉细胞及边界细胞获取外部空间认知信息；S2、构建ART神经网络及由情景神经细胞组成的情景认知地图；S3、获取新外部空间认知信息，并在该新外部空间认知信息的刺激下形成构建情景认知地图的新情景细胞，同时将新情景细胞的激活状态作为一个情景认知地图的节点；S4、对情景细胞进行情景回环检测与调整；所述S1中构建网格细胞时，通过神经板模型表示网格细胞，且在神经板上均匀排列网格细胞，每个网格细胞的放电率随着空间位置的变化周期性改变，网格细胞之间放电周期相同且相位是均匀变化的；网格细胞的周期性放电特性使用VonMises函数叠加得到： 其中，是空间位移，是指各个条纹的波矢方向，κ是增益系数；所述S1中构建边界细胞时，每个边界细胞的感受由两个高斯函数相乘构建，一个函数表示距离，一个函数表示非自我为中心的方向： 其中，Bi为边界细胞i的放电率，di为边界感知的半径，为边界感知的主方向，σrad、σang分别为半径和角度响应的调整系数；所述S2中构建ART神经网络还包括以下步骤：神经元激活：F1层收到输入层一个新的激活向量并计算F2层所有神经元的激活值，F2层中每个神经元j的激活值计算函数如下： 其中，^是由p^qi＝minpi，qi定义的，范数|·|定义为|p|＝∑ipi；神经元竞争：选择事件层中激活值最高的神经元，获胜神经元J的Tj值最高，即：J＝argmax{Tj}2，且若获胜神经元J被选中，则设置yj＝1，当J＝j；yj＝0，当j≠J；神经元匹配：检查获胜神经元J对于每个通道k的匹配值是否满足其警戒阈值，如下：其中，ρk为通道k的匹配阈值，若任何一个通道k不符合警惕系数，则发生失配，获胜神经元在竞争中被停用，使用公式1和2从事件层中选择另一个神经元，直到有一个神经元满足公式3，若F2层中所有现有的神经元皆没有通过警惕性测试，则添加一个新的神经元来表示输入模式；神经元学习：当一个获胜神经元满足公式3时，对于每个通道k、权值向量更新：其中，xk代表输入第k个通道的神经信号，代表通道k到情景细胞的权值向量，αk和γk分别代表k通道的选择系数和权重系数，Tj代表激活值；所述情景回环检测结果若认为闭环被认识，则当前位置表达则更新如下：

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