[發明專利]一種位置細胞仿生機器人導航算法

無效

• 申請號: 201110348930.2
• 申請日: 2011-11-08
• 公開（公告）號: CN102401656A
• 公開（公告）日: 2012-04-04
• 發明（設計）人: 謝康寧;羅二平;申廣浩;井曉榮;閆一力;吳小明;湯池;徐巧玲;路麗華;文峻;劉娟;孫濤
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍第四軍醫大學
• 主分類號: G01C21/00
• 分類號: G01C21/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種位置細胞仿生機器人導航算法。根據哺乳動物海馬位置細胞的導航策略制定自主運行機器人導航算法。可用于智能清潔地面機器人，戰場搜救機器人等。

背景技術

哺乳動物(如大鼠，人等)花費大量的時間從一個地點移動到另一個地點。有目的的移動需要對動機、空間進行編碼。動物對空間和動機的編碼是穩健的。關于其機制的研究對人工智能領域有重要的啟示。

“認知地圖”是指動物對空間信息的內在表達方式。認知地圖可以通過一系列的地標來表達。在十幾秒鐘到幾分鐘的過程中能夠熟悉環境并準確記憶。“位置細胞”是海馬中的錐體神經元，當動物環境中的某個局部位置時發放率較高，離開這個位置發放率幾乎為零。位置細胞有如下屬性：

1、在新的環境里，位置細胞能夠迅速建立；

2、位置野(位置細胞發放對應的位置)穩定，同樣地位置細胞編碼相同的位置，甚至幾個月后仍然穩定；

3、位置野并不緊緊依賴于視覺信息，在黑暗的環境也有效；

4、遠處路標的位移和旋轉引起位置野的位移和旋轉；

5、相同的位置細胞可能在不同的環境發放，有完全不同的位置野；

6、位置細胞受到頭方向細胞的調制。

發明內容

本發明根據腦海馬中的位置細胞編碼策略，提供了一種位置細胞仿生機器人導航算法。為達到以上目的，本發明是采取如下技術方案予以實現的：

基于特征的路標識別。首先利用攝像頭得到特征點，其次利用特征點獲取位置信息。通過特征點加上位置信息建立路標方向角網絡。圖像是用低分辨率的全景鏡頭獲取。圖像經過梯度化去除亮度干擾。梯度圖像與雙高斯差算子卷積進行特征識別。路標神經元學習路標。對于每一個路標，相對正北方向的相對角度由指南針讀出。本模型的視覺系統提供了“what”和“where”兩種信息。

路標和方向角兩個信息融合產生位置細胞，在探索的過程中出現的新位置用新的神經元編碼。在某個給定的位置，多個位置細胞活動，共同定位。地標的密度與機器人所處的環境位置有關。在墻和門等位置角位置變化快速的地方，會學到更多的地標。當整個環境都學習完之后，環境會被位置細胞完全覆蓋，每個位置細胞與相應的位置對應。位置細胞為機器人確定自己的位置。

轉移矩陣編碼。對于有計劃的導航任務來說，必須要完成一定的軌跡。這些軌跡可以用位置點的序列表示。從目前的位置到下一個位置的整個矩陣(轉移矩陣)可以用來表示這個軌跡。可以從矩陣中去除不可能的軌跡部分減少資源占用。

當轉移矩陣建立后，形成認知地圖。認知地圖和轉移矩陣共同形成運動變換矩陣。運動變換矩陣負責將命令發出。例如，從位置A到位置B產生了轉移細胞AB。這個轉移細胞與從A到B的方向相聯系。

自主機器人與人類似，也應該設計有動機。動機可以是某個要完成的任務，自身電量不足的時候尋找電源充電，或者完成任務后回到固定地點。

本發明公開了一種位置細胞仿生機器人導航算法。根據哺乳動物基于海馬位置細胞的導航策略制定機器人導航算法。可應用于是智能清潔地面機器人，戰場搜救機器人等。能夠自動識別陌生環境，具有無需人類干預、自組織、自適應等優點。

附圖說明

圖1本發明的硬件框圖；

圖2本發明的算法流程圖；

圖3本發明的路標-方位角細胞的形成示意圖。

具體實施方式

以下結合具體實施例，對本發明進行詳細說明。

如圖1所示本發明位置細胞仿生機器人導航算法所基于的硬件，包含：廣角攝像頭，用于獲取外界圖像；DSP芯片，用于執行機器人學習和認知所處環境的有關算法；驅動輪，根據DSP芯片發出的運動命令驅動機器人運動。

生物學上的位置細胞只和生物所處在的位置有關，與其運動的方向和運動的速度都沒有關系。為了模仿生物學的位置細胞，在DSP的軟件環境中用變量模擬位置細胞。

如圖2所示，首先機器人廣角攝像頭攝取全景照片，為了去除亮度的干擾，將其轉化為梯度圖，隨后用高斯差分濾波器對其濾波，檢測特征點。對特征點附近的局部區域做對數極坐標變換，能夠提高對微小的旋轉(rotation)或尺度(scale)變化的識別正確率。由于這些特征點對應于特定的路標，因此將對應于這些特征點的變量稱為路標細胞(landmark?cells)。