[發(fā)明專利]一種基于社交位置細胞/網格細胞的類腦相對導航方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110636073.X
• 申請日: 2021-06-08
• 公開（公告）號: CN113297506A
• 公開（公告）日: 2021-08-24
• 發(fā)明（設計）人: 楊闖;熊智;劉建業(yè);華冰;晁麗君;陳雨荻;王雅婷;戴嘉偉
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06F16/9536
• 分類號: G06F16/9536;G06F16/9537;G06F17/16;G06N3/06;G06Q50/00
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司 32200
• 代理人: 曹蕓

1.一種基于社交位置細胞/網格細胞的類腦相對導航方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1，兩架無人機均搭載慣性導航模塊、視覺模塊、機載數據鏈模塊，周期性輸出兩架無人機之間的三維相對運動速度、相對俯仰角、相對偏航角、相對距離；

步驟2，采用吸引子網絡構建三維網格細胞網絡模型；

步驟3，將兩架無人機之間的三維相對運動速度輸入三維網格細胞網絡進行相對運動路徑積分計算；

步驟4，采用三維各向同性高斯函數構建三維社交位置細胞網絡模型并輸入兩架無人機之間的相對俯仰角、相對偏航角、相對距離；

步驟5，通過赫布學習算法獲取三維社交位置細胞網絡與三維網格細胞網絡連接權值矩陣；

步驟6，利用連接權值矩陣將三維社交位置細胞網絡與三維網格細胞網絡進行關聯融合得到兩架無人機之間三維相對位置的神經表征；

步驟7，采用神經元群體矢量平均算法對神經表征進行解碼得到兩架無人機之間的三維相對位置。

2.根據權利要求1所述的一種基于社交位置細胞/網格細胞的類腦相對導航方法，其特征在于，步驟2中采用如下方式構建三維網格細胞網絡模型：

(1)興奮性更新：

其中，為三維網格細胞網絡活性興奮性增量矩陣；x、y、z分別為三維網格細胞網絡的東向、北向、天向軸；l、m、n分別為某一網格細胞在x、y、z三個軸向上的細胞索引序號；n_x、n_y、n_z分別為三維網格細胞網絡沿x、y、z三個軸向的網格細胞維數；S_x,y,z為興奮性刺激前的n_x×n_y×n_z個網格細胞放電率構成的三維網格細胞網絡活性矩陣，初值由隨機數產生；w_x,y,z為任意兩個網格細胞之間的連接權值，w_x,y,z計算公式如下：

其中，δ_x、δ_y、δ_z分別為東向、北向、天向相對位置方差常數，g_x、g_y、g_z分別為任意兩個網格細胞在x、y、z三個軸向上的網格距離，其計算公式如下：

其中，l′為其中一個網格細胞在x軸向上的細胞索引序號，l″為另一個網格細胞在x軸向上的細胞索引序號，m′為其中一個網格細胞在y軸向上的細胞索引序號，m″為另一個網格細胞在y軸向上的細胞索引序號，n′為其中一個網格細胞在z軸向上的細胞索引序號，n″為另一個網格細胞在z軸向上的細胞索引序號，n_x、n_y、n_z分別為三維網格細胞網絡沿x、y、z三個軸向的網格細胞維數；

其中，S′_x,y,z為興奮性刺激更新后的三維網格細胞網絡活性矩陣；S_x,y,z為興奮性刺激前的三維網格細胞網絡活性矩陣；為三維網格細胞網絡活性興奮性增量矩陣；

(2)抑制性更新

其中，為三維網格細胞網絡活性抑制性增量矩陣；l、m、n分別為某一網格細胞在x、y、z三個軸向上的細胞索引序號；n_x、n_y、n_z分別為三維網格細胞網絡沿x、y、z三個軸向的網格細胞維數；S′_x,y,z為興奮性刺激更新后的三維網格細胞網絡活性矩陣；w_x,y,z為任意兩個網格細胞之間的連接權值；γ為全局抑制因子常量；

其中，S″_x,y,z為抑制性刺激更新后的三維網格細胞網絡活性矩陣；S′_x,y,z為興奮性刺激更新后的三維網格細胞網絡活性矩陣；為三維網格細胞網絡活性抑制性增量矩陣；

(3)規(guī)范化處理

其中，為非負、歸一化處理后的三維網格細胞網絡活性矩陣；max[ ]代表取最大值符號；S″_x,y,z為抑制性刺激更新后的三維網格細胞網絡活性矩陣；| |為矩陣求模符號。