Подробное описание документа

   Сетевая модель для навигации робототехнических систем / Лю Исинь, Селезнева М. С., Неусыпин К. А., Цзюй Ичэнь, Фу Ли // Автоматизация. Современные технологии. - 2025. - Т. 79, № 12. - С. 560-565.

Навигация является жизненно важной когнитивной функцией животных и, в первую очередь, основывается на точном восприятии ими направления движения в окружающей среде. Доказано, что клетки направления движения головы (HDC), находящиеся в лимбической системе животных, играют важную роль в определении направления движения аллоцентрически в горизонтальной плоскости, независимо от местоположения животного и условий окружающей среды. Однако HDC-модели, которые могут быть реализованы в роботизированных приложениях, исследуются редко, особенно те, которые биологически правдоподобны и применимы к реальному миру. В статье предложена вычислительная сеть HDC, которая согласуется с несколькими нейрофизиологическими данными, касающимися биологических HDC, и может использоваться в задачах навигации роботов. Сеть HDC сохраняет представление о направлении движения, основываясь только на угловой скорости в качестве входных данных. Предложенная HDC-модель исследована в прцессе обширного моделирования и реальных экспериментов и продемонстрировала высокую эффективность с точки зрения точности и возможности работы в режиме реального времени
Ключевые слова сетевая модель, навигация роботов, когнитивная навигация, непрерывная сеть аттракторов (can), клетки направления движения головы (hdc), нейронная одновременная локализация и картирование (slam)