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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明涉及一种基于社交位置细胞网格细胞的类脑相对导航方法，属于集群无人机智能导航领域。该方法借鉴蝙蝠大脑海马区社交位置细胞网络感知同伴相对位置和网格细胞网络敏感同伴相对运动神经机理。首先基于吸引子网络构建了网格细胞网络模型用以计算无人机之间的内源性相对位置信息，然后利用各向同性高斯函数构建了社交位置细胞网络模型用以计算无人机之间的外源性相对位置信息，最后通过突触关联学习算法融合内源性与外源性相对位置信息得到无人机之间的相对位置信息。本发明提供了一种无需线性化原始信号保真度高、架构具有可学习性、普适性强的类脑相对导航方法，可用于卫星拒止复杂环境下集群无人机的智能自主相对导航。

主权项：1.一种基于社交位置细胞和网格细胞的类脑相对导航方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，两架无人机均搭载惯性导航模块、视觉模块、机载数据链模块，周期性输出两架无人机之间的三维相对运动速度、相对俯仰角、相对偏航角、相对距离；步骤2，采用吸引子网络构建三维网格细胞网络模型；步骤3，将两架无人机之间的三维相对运动速度输入三维网格细胞网络进行相对运动路径积分计算；步骤4，采用三维各向同性高斯函数构建三维社交位置细胞网络模型并输入两架无人机之间的相对俯仰角、相对偏航角、相对距离；步骤5，通过赫布学习算法获取三维社交位置细胞网络与三维网格细胞网络连接权值矩阵；步骤6，利用连接权值矩阵将三维社交位置细胞网络与三维网格细胞网络进行关联融合得到两架无人机之间三维相对位置的神经表征；步骤7，采用神经元群体矢量平均算法对神经表征进行解码得到两架无人机之间的三维相对位置；步骤6中采用如下方式对三维社交位置细胞网络与三维网格细胞网络进行关联融合： 其中，为三维社交位置细胞网络注入到三维网格细胞网络的网格细胞活性增量矩阵；x、y、z分别为三维网格细胞网络的东向、北向、天向轴；为中序号为l,m,n的网格细胞活性增量；l、m、n分别为某一网格细胞在x、y、z三个轴向上的细胞索引序号；I为三维社交位置细胞网络沿轴向的社交位置细胞维数；J为三维社交位置细胞网络沿θ轴向的社交位置细胞维数；K为三维社交位置细胞网络沿r轴向的社交位置细胞维数；μ为活性注入限制常量；ci,j,kl,m,n为序号为i,j,k的社交位置细胞与序号为l,m,n的网格细胞之间的连接权值；为归一化后的社交位置细胞网络活性矩阵中序号为i,j,k的社交位置细胞放电率；i、j、k分别为某一社交位置细胞在θ、r三个轴向上的细胞索引序号； 其中，为关联融合后的三维网格细胞网络活性矩阵；为相对路径积分后的三维网格细胞网络活性矩阵。

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百度查询： 南京航空航天大学 一种基于社交位置细胞/网格细胞的类脑相对导航方法