一種基於鼠腦海馬導航的機器人仿真導航方法

2023-05-24 11:58:31 2

一種基於鼠腦海馬導航的機器人仿真導航方法
【專利摘要】一種基於鼠腦海馬機器人仿真導航方法。屬於機器人運動導航【技術領域】。其特徵在於仿照鼠腦海馬組織，機器人CPU預先定義網格細胞層G和地點細胞層P。機器人探索環境過程中採集包括運動方向Φ和速度v的運動信息，採集到的運動信息輸入網格細胞層，在網格細胞層中利用震蕩幹擾模型將運動信息進行整合，形成網格細胞層響應，利用神經網絡算法計算網格細胞層G與地點細胞層P連接權值W，形成地點細胞-網格細胞響應網絡，機器人對空間的認知即以神經網絡響應的形式存儲。根據認知地圖儲存的空間信息機器人控制運動決策模塊進行運動決策，本發明能在機器人探索運動中自主的取得較好的空間認知效果，可應用於工業機器人、服務機器人等。
【專利說明】一種基於鼠腦海馬導航的機器人仿真導航方法
【技術領域】:
本發明涉及一種基於鼠腦海馬結構和其運行機制的機器人仿生導航方法。本方法能用於自主學習空間信息並用於面向室內、街道等環境的移動機器人自主導航系統或裝置。
【背景技術】:
智能移動機器人屬於能通過傳感器感知自身和環境狀態，在環境中可以面向目標自主地運動，從而完成一定功能的機器人系統。當移動機器人處於未知環境中時，機器人只具有很少基於環境的先驗知識，因此對環境的認知是實現定位、路徑規劃、環境建模等自主導航控制的最基本的如提。研究人類以及動物對環境的認知能力、空間的感知與空間的行為能力已成為研究人類智能以及機器人發展的一個重要方向，把對人類以及其它高級動物對環境的認知科學研究成果應用於移動機器人的研究將有助於建立一個魯棒的未知環境中的移動機器人導航體系。動物神經學家經過長期的研究發現齧齒動物大腦內的海馬在導航中起著關鍵性作用。海馬有與空間定位、方向識別、位置感應等空間認知行為相關的能力，是齧齒動物空間認知與空間行為能力的神經學基礎。
鼠腦內空間認知信息通路為:後託(Pos) \頭向細胞(Headdirection cell HD) 一內嗅皮質(entorhinal cortex EC)一海馬體(Hippocampus)。鼠腦內環境信息主要存在於內嗅皮質的網格細胞和海馬體的地點細胞中。視網膜將視覺信息輸入後託，由後託提取空間位置、空間幾何形狀，用於空間認知。頭向細胞在鼠腦內功能類似羅盤，為鼠腦提供方向信息，頭向細胞的響應隨著鼠頭部指向方向變化而變化，每一個頭向細胞在空間內對一個特定的鼠頭方向最大化放電，其放電規律呈現高斯曲線如圖4所示，頭向細胞最大放電方向即稱作該頭向細胞的偏好方向(preference angle)。當鼠在二維空間中活動時，內嗅皮質內的網格細胞對應於一個特定的空間位置發生重複性規律放電響應，這個相對狹小的空間範圍稱為網格細胞的放電野，多個放電野相互交疊成一個個節點，即網格節點，連接網格節點形成相連接的三角形遍及整個空間環境即網格細胞放電域，鼠在活動空間中到達任一網格節點時，都有相應的網格細胞發生最大放電。地點細胞主要位於海馬體內，其放電特徵具有空間特異性，即在一個特定空地點細胞最大化放電，因而，地點細胞提供一個動態的、連續的空間位置表達和鼠定位信息，地點細胞放電所對應的實際空間中相對狹小的範圍稱之地點細胞響應域。網格細胞的放電野與空間位置有著準確的對應關係，但又有著顯著的不同:一個地點細胞可以對應於多個位置野，且位置野主要集中於空間環境中的特定位置，如外界線索，即在特定位置時，地點細胞發生最大化放電，而一個網格細胞只對應於一個放電野，放電野遍及實際空間環境的整個範圍，當鼠在到達空間環境的任一網格節點處，都有相對應的網格細胞發生最大放電，網格細胞和地點細胞空間響應域如圖5所示，連接關係如圖6所示。每個網格細胞形成的網格都具備4個基本特徵:①間距(spacing):各放電野中心之間的距離；②定向(orientation):相對於外在參考坐標的傾斜度；③位相(phase)相對於外部參考點的X軸和y軸位移；④放電野大小(firing field):網格細胞發生放電的空間範圍。這4個成分構成了網格圖的空間參數。臨近的網格細胞具有相同的間距和定向，但它們的位相各不相同。在Hafting2005年的實驗中，同一實驗箱中記錄到的位相具有穩定性，在不同的測試中記錄到的放電野大小和位相均不發生改變，說明網格細胞放電野的三角形結構能夠穩定的編碼空間環境。有關網格細胞響應域形成的理論模型目前有兩大類:第一類為局部神經元網絡模型(local network activity)。第二類是Burgess2007年提出的振蕩幹擾模型(oscillatory interference mechanism),如圖7所示,振蕩幹擾模型是在地點細胞放電的雙向振蕩幹擾模型的基礎上提出的，即將多個不同來源的Θ波進行疊加，呈現出一種相位進程。當鼠在空間環境中活動時，嗅皮層-海馬系統中腦電圖現出Θ波振蕩。Θ波是頻率為4-7Hz的一種腦電波，是屬於潛意識層面的腦電波，一般在大腦頂區與顳區引出的較明顯，Θ波存有一定的記憶，影響知覺和情緒。內嗅皮層接受前下託的信息投射，獲得頭部朝向的信息。不同頭向細胞投射來的方向信息通過內嗅皮層神經元不同樹突的Θ波振蕩反映出來，並進行疊加整合。軀體輸入的Θ波振蕩(速度信息)與各神經元Θ波振蕩(方向信息)上的相位差整合過程實際是速度信息的整合過程，即此完成路徑整合過程中利用自身運動信息(方向和速度)實現空間記憶的編碼功能。
空間在哺乳動物腦內是以認知地圖(cognitive map)的形式存在的。認知地圖就是環境格局的神經重現，鼠腦內海馬體被認作扮演「認知地圖」的角色。鼠腦內環境信息主要存在於內嗅皮質和海馬等結構組織中，存在形式即網格細胞組成的內嗅皮質地圖和地點細胞組成的海馬地圖。當鼠進入陌生環境時，需要花費一定時間進行探索，從而使得網格細胞、地點細胞形成穩定的響應域。當鼠再次進入熟悉環境時，存儲在海馬中的空間和非空間信息激活了內嗅皮層的路徑整合器，這一功能通過海馬與嗅皮層間的信息聯繫得以實現。網格細胞利用自身運動中的速度和方向信息，獲得適時的空間動態表徵以確定鼠在空間環境中的相對位置。來自內嗅皮層的空間信息和嗅周皮層的非空間信息在海馬體中進行合，嗅皮層-海馬迴路為空間記憶的動態表徵提供了基礎。
空間環境的表示、地圖構建問題是近幾年機器人領域的一個研究熱點，而且取得了一定的進展，但是面向定位導航任務構建環境模型仍是當前地圖構建的主流。米制地圖、拓撲地圖、米制-拓撲混合地圖或基於表示的地圖都側重於空間幾何結構的表示，適用於導航，基於語義建模是近幾年地圖構建的新模式，語義地圖重點在於包含了方便與人交互的信息，考慮了機器人工作的局部空間複雜性和一些區域性特徵。澳大利亞昆士蘭大學「RatSLAM」課題組基於鼠環境認知和機器人導航方面做了一些研究，其提出的「RatSLAM」模型部分模擬了鼠神經行為學特徵，建立了模型並完成了一定的物理實驗[7] [8]。但該模型的缺點在於只是在行為學的角度模擬了鼠的環境認知過程，而並不符合基於鼠腦解剖結構和神經生理學特徵，Gerald M Edelman, Jeffrey L.Krichmar 和 Douglas A.Nitz 於 2008年發明了 一個具有仿真海馬區的移動機器人，該移動機器人具有模擬大腦海馬區的仿真神經系統，可以部分仿生的認知環境空間和記憶片段環境導航信息，以上兩種方法對硬體系統要求較高。

【發明內容】
:
本發明的目的是將基於鼠腦海馬的空間認知原理應用在移動機器人上，依靠較簡單的硬體系統，在面向室內、街道的空間環境裡，實現移動機器人環境探索、路徑記憶、空間定位進而進行路徑規劃的方法，硬體結構如圖3。一種基於鼠腦海馬導航的機器人室內空間仿真導航方法，其特徵在於是在基於運動採集部件、CPU和運動部件共同組成的基於鼠腦海馬導航的機器人室內空間二維仿真導航系統中依次按以下步驟實現的:
步驟(1)構建所述基於鼠腦海馬導航的機器人室內空間二維仿真導航系統，其中: 運動採集部件包含:
電子羅盤，採集機器人的運動方向角信息，
測速裝置，採集機器人的速度信息，
運動部件，有控制機器人運動的電機的電機驅動電路組成，
(PU設有與所述電子羅盤輸出端相連的機器人方向角信息輸入端，與所述的測速裝置輸出端相連的機器人速度信息輸入端，以及與所述電機驅動電路輸入端相連電機運動控制信號輸入端，初始時，所述CPU設有:
網格細胞層，對應於設在室內地面上的二維笛卡爾坐標上所有mg個坐標點組成的一個以矩陣形式表述的二維坐標點組成的矩陣，其中一個坐標點對應於一個網格細胞，坐標的原點對應於機器人運動時的初始點，設在左下角，多個網格細胞放電域在一個坐標點上發生相互交疊時構成一個網格節點，χ軸或I軸上的坐標點視為網格細胞在坐標點上的覆蓋，每個網格細胞放電域的大小對應於所述網格細胞節點在X軸或I軸方向上位移，各放電域中心之間的距離稱為間距，每個網格細胞相對於所述坐標系中X軸或y軸的位移稱為位相，網格細胞放電的方向相對於笛卡爾坐標系的傾斜度為機器人在坐標點上發生移動時的運動方向角，稱為定向位移，這種定向運動對應於每個頭向細胞的最大放電方向，稱為頭向細胞所在的鼠頭部在轉動時的偏好方向，稱為頭向細胞的偏好方向，每個網格節點的偏好方向在O~360度之間取值，各個網格細胞節點的偏好方向對應於機器人網格細胞節點所在的各個坐標點上的實際運動方向，機器人在探索環境過程中，時刻t時在坐標點上的運動方程在原點相同的極坐標下用序號為所述i的一個頭向細胞的運動方程hjt)來表示，所
述頭向細胞與網格細胞的序號i是--對應的:
【權利要求】
1.一種基於鼠腦海馬導航的機器人室內空間仿真導航方法，其特徵在於是在基於運動採集部件、CPU和運動部件共同組成的基於鼠腦海馬導航的機器人室內空間二維仿真導航系統中依次按以下步驟實現的: 步驟(1)構建所述基於鼠腦海馬導航的機器人室內空間二維仿真導航系統，其中: 運動採集部件包含: 電子羅盤，採集機器人的運動方向角信息， 測速裝置，採集機器人的速度信息， 運動部件，由控制機器人運動的電機的電機驅動電路組成， (PU設有:與所述電子羅盤輸出端相連的機器人方向角信息輸入端，與所述的測速裝置輸出端相連的機器人速度信息輸入端，以及與所述電機驅動電路輸入端相連電機運動控制信號輸入端，初始時，所述CPU設有: 網格細胞層，對應於設在室內地面上的二維笛卡爾坐標上所有mg個坐標點組成的一個以矩陣形式表述的二維坐標點組成的矩陣，其中每一個坐標點對應於一個網格細胞，坐標的原點對應於機器人運動時的初始點，設在左下角，多個網格細胞放電域在一個坐標點上發生相互交疊時構成一個網格節點，X軸或y軸上的坐標點視為網格細胞在坐標點上的覆蓋，每個網格細胞放電域的大小對應於所述網格細胞節點在χ軸或y軸方向上位移，各放電域中心之間的距離稱為間距，每個網格細胞相對於所述坐標系中χ軸或I軸的位移稱為位相，網格細胞放電的方向相對於笛卡爾坐標系的傾斜度為機器人在坐標點上發生移動時的運動方向角，稱為定向位移，這種定向運動對應於每個頭向細胞的最大放電方向，稱為頭向細胞所在的鼠頭部在轉動時的偏好方向，稱為頭向細胞的偏好方向，每個網格節點的偏好方向在O~360度之間取值，各個網格細胞節點的偏好方向對應於機器人網格細胞節點所在的各個坐標點上的實際 運動方向，機器人在探索環境過程中，時刻t時在坐標點上的運動方程在原點相同的極坐標下用序號為所述i的一個頭向細胞的運動方程hi (t)來表示，所述頭向細胞與網格細胞的序號i是--對應的:

cos(% + Θ') sin(0/} + θ')
Λ,.⑴=Ilv(t) = cos(^, + 02)sin(^ + θ2)小』,.⑴]
cos( 9h + 6^,) si n( Oh + Θ.') 其中:H為頭向細胞的方向轉移矩陣，表示機器人在時刻t在坐標點i的方向轉移矩陣，v(t)為表示機器人在時刻t在坐標點i的運動速度， Θ b是頭向細胞基準偏好方向，對應於位於坐標點i上的機器人運動方向角Θ i是的基準值，Θ, = 0°， Θ i是位於坐標點i上的機器人的運動方向角，當機器人從坐標原點開始運動時的方向角初始值Θ i(l為O度在其他坐標點上是用Qi表示，Qi的取值範圍為0° < Θ j < 360°，η為機器人運動時在沿路徑各坐標點i上選定的運動方向角即偏好方向角Θ i的序號， 當所述笛卡爾坐標同一個原點重合的極坐標表示時，機器人從t = h = O時從坐標原點出發到時間t時到達坐標點i時路徑上各個坐標點構成的運動軌跡的方程用坐標所需網格細胞到t時刻所對應的網格細胞i中各個網格細胞一次以沿頭向細胞的偏好方向角4持續震蕩的放電過程來表示時刻t時坐標點i的坐標位置能用下述對應的網格細胞i的震蕩模型來表示，網格細胞i在t時刻的響應值對應於機器人向所述CPU發送的極坐標表示的位置信息:
【文檔編號】G05B13/04GK103699125SQ201310660161
【公開日】2014年4月2日 申請日期:2013年12月9日 優先權日:2013年12月9日
【發明者】於乃功, 陳煥朝, 王琳, 阮曉剛, 徐麗, 李倜 申請人:北京工業大學