于芳文;尚、江安;胡有建;米尔福德 NeuroSLAM：一个用于3D环境的脑灵感SLAM系统。 （英语） Zbl 1425.93208号 生物、网络。 113，编号5-6，515-545（2019）. 摘要：机器人学家长期以来从大自然中汲取灵感，开发导航和同步定位与绘图（SLAM）系统，如RatSLAM。鸟类和蝙蝠等动物拥有最强大的导航能力，能够在大型三维环境中稳健地导航，利用空间的内部神经表征与外部感官线索和自我运动线索相结合。基于三维网格单元和多层头部方向单元的计算模型，提出了一种新的神经激励4DoF（自由度）SLAM系统NeuroSLAM，该系统与提供外部视觉线索和自我运动线索的视觉系统集成。NeuroSLAM的神经网络活动推动实时创建多层图形体验地图，通过熟悉的局部视觉线索序列实现重缩放和循环闭合。采用多层经验映射松弛算法对环路闭合后的路径积分累积误差进行校正。使用由复杂的多层室内和室外环境组成的合成数据集和真实数据集，我们证明NeuroSLAM能够始终如一地生成拓扑正确的三维地图。 引用于1文件 MSC公司： 93C85号 控制理论中的自动化系统（机器人等） 93B40码 系统理论中的计算方法（MSC2010） 92B20型 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络 关键词：生物灵感机器人;智能导航;同时定位和映射;三维网格单元;多层头部方向传感器 软件：LSD-SLAM系统;高级副总裁;快速SLAM;MonoSLAM公司;SeqSLAM软件;NeuroSLAM公司;ORB-SLAM（砰砰声）;VINS-Mono（VINS-Mone）;地图实验室;ORB-SLAM2;开口率SLAM;数据采集模块 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{F.Yu}等人，生物。赛博。113，编号5--6，515--545（2019；Zbl 1425.93208） 全文： DOI程序 链接 参考文献： [1] Arleo，A。；Gerstner，W.，《空间认知和神经视觉导航：海马位置细胞活动模型》，Biol Cybern，83，287-299（2000）·doi:10.1007/s004220000171 [2] 鲍尔·D。；希思，S。；Wiles，J。；惠氏，G。；科克，P。；Milford，M.，《Openratslam：一个开源的基于大脑的slam系统》，《自动机器人》，34149-176（2013）·doi:10.1007/s10514-012-9317-9 [3] 巴尼诺，A。；巴里，C。；尤里亚，B。；布伦德尔，C。；百合，TP；Mirowski，P。；Pritzel，A。；查德威克，MJ；度数，T。；Modayil，J。；Wayne，G。；Soyer，H。；维奥拉，F。；张，B。；Goroshin，R。；北卡罗来纳州拉比诺维茨；帕斯卡努，R。；比蒂，C。；彼得森，S。；萨迪克，A。；加夫尼，S。；金·H。；Kavukcuoglu，K。；Hassabis博士。；哈德塞尔，R。；Kumaran，D.，在人工代理中使用网格表示的基于矢量的导航，《自然》，557429-433（2018）·doi:10.1038/s41586-018-0102-6 [4] 巴雷拉，A。；Weitzenfeld，A.，基于大鼠神经生理学研究的生物启发机器人空间认知，Auton Robots，25147-169（2008）·doi:10.1007/s10514-007-9074-3 [5] Behley J，Stachniss C（2018）在城市环境中使用3D激光测距数据的高效表面SLAM。主题：机器人：科学与系统。https://doi.org/10.15607/rss.2018.xiv.016 [6] Bellingham，J。；杜邦，PE；菲舍尔，P。；弗洛里迪，L。；完全，R。；Jacobstein，N。；库马尔，V。；麦克纳特，M。；RD梅里菲尔德；尼尔森，BJ；斯卡塞利，B。；Taddeo，M。；泰勒，R。；维洛索，MM；王，ZL；Wood，RJ，科学机器人的重大挑战，科学机器人，3，eaar7650（2018）·doi:10.1126/scirobotics.aar7650 [7] Bjerknes，TL；达格斯洛特，北卡罗来纳州；Moser，EI；Moser，MB，《发育中大鼠原位细胞的路径整合》，国家科学院院刊，115，e1637-e1646（2018）·doi:10.1073/pnas.1719054115 [8] 伯拉克，Y。；Fiete，IR，网格细胞连续吸引子网络模型中的精确路径积分，PLoS Comput Biol，5，e1000291（2009）·doi:10.1371/journal.pcbi.1000291 [9] 卡德纳，C。；Carlone，L。；卡里略，H。；拉蒂夫，Y。；斯卡拉穆扎，D。；奈拉，J。；里德，I。；Leonard，JJ，同步定位和绘图的过去、现在和未来：roward the robust perception age，IEEE Trans Robot，321309-1332（2016）·doi:10.1109/tro.2016.2624754 [10] MG坎贝尔；奥科，南非；马洛里，CS；低，IIC；神经节，S。；Giocomo，LM，《内嗅皮层导航代码中地标和自我运动提示整合的原则》，《国家神经科学》，21，1096-1106（2018）·doi:10.1038/s41593-018-0189-y [11] 朱利奥·卡萨利；丹尼尔·布什；Jeffery，Kate，《垂直方向的改良神经里程计》，《国家科学院学报》，1164631-4636（2019）·doi:10.1073/pnas.1811867116 [12] 科普，AJ；萨博，C。；瓦西拉基，E。；Barron，AB；Marshall，JAR，昆虫中枢复合体中地标和运动整合的计算模型，PLOS ONE，12，e0172325（2017）·doi:10.1371/journal.pone.0172325 [13] 康明斯，MJ；Newman，P.，FAB-MAP:外观空间中的概率定位和映射，国际机器人研究杂志，27647-665（2008）·doi:10.1177/02783649080961 [14] AJ戴维森；里德，ID；莫尔顿，ND；Stasse，O.，MonoSLAM：实时单摄像机SLAM，IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell，291052-1067（2007）·doi:10.1109/tpami.2007.1049 [15] 迪萨纳亚克，MG；纽曼，P。；克拉克，S。；达兰特·怀特，HF；Csorba，M.，同步定位和地图构建（SLAM）问题的解决方案，IEEE Trans-Robot Autom，17，229-241（2001）·数字对象标识代码：10.1109/70.938381 [16] Droeschel，D。；施瓦兹，M。；Behnke，S.，《使用3D激光扫描仪在崎岖地形中实现自主导航的连续制图和定位》，机器人自动系统，88，104-115（2017）·doi:10.1016/j.robot.2016.10.17 [17] 杜佩鲁，J。；塞雷斯，JR；Viollet，S.，《AntBot：一种六足步行机器人，能够像沙漠蚂蚁一样在室外环境中回家》，《科学机器人》，4，eaau0307（2019）·doi:10.1126/scirobotics.aau0307 [18] 恩德斯，F。；赫斯，J。；Sturm，J。；Cremers，D。；Burgard，W.，《使用RGB-D相机进行三维地图绘制》，IEEE Trans Robot，30，177-187（2014）·doi:10.1109/tro.2013.2279412 [19] Engel J，Schöps T，Cremers D（2014）LSD-SLAM：大规模直接单目SLAM。参加：欧洲计算机视觉会议。柏林施普林格，第834-849页。https://doi.org/10.1007/978-3-319-10605-2-54 [20] 恩格尔，J。；科尔顿，V。；Cremers，D.，直接稀疏里程计，IEEE Trans-Pattern Anal Mach-Intell，40611-625（2018）·doi:10.1109/tpami.2017.2658577 [21] 埃文斯，T。；比坎斯基，A。；布什，D。；Burgess，N.，《环境和自我运动如何结合在空间的神经表征中》，《生理学杂志》，5946535-6546（2016）·doi:10.1113/jp270666 [22] 埃弗斯，C。；宾夕法尼亚州奈勒，《声学SLAM》，IEEE/ACM Trans-Audio Speech Lang Process，261484-1498（2018）·doi:10.1109/taslp.2018.2828321 [23] 费斯勒，M。；Fontana，F。；福斯特，C。；穆格勒，E。；Pizzoli，M。；Scaramuzza，D.，《使用四驱微型飞行器进行基于视觉的自主飞行和实时密集3D绘图》，J Field Robot，33，431-450（2016）·doi:10.10109/icra.2017.7989679 [24] 芬克尔斯坦，A。；Derdikman，D。；鲁宾，A。；福斯特，JN；Las，L。；Ulanovsky，N.，《蝙蝠大脑中的三维头向编码》，《自然》，517，159-164（2015）·doi:10.1016/j.cell.2018.09.017 [25] 芬克尔斯坦，A。；Las，L。；Ulanovsky，N.，《大脑中的三维地图和指南针》，《神经科学年鉴》，39，171-96（2016）·doi:10.1146/annurev-neuro-070815-013831 [26] 芬克尔斯坦，A。；Ulanovsky，N。；Tsodyks，M。；Aljadeff，J.，蝙蝠头部定向系统中混合维神经元的最佳动态编码，Nat Commun，9350（2018）·doi:10.1038/s41467-018-05562-1 [27] Forster C、Pizzoli M、Scaramuzza D（2014）SVO：快速半直接单目视觉里程计。2014年IEEE机器人与自动化国际会议（ICRA），第15-22页。https://doi.org/10.109/icra.2014.6906584 [28] 福斯特，C。；张，Z。；Gassner，M。；Werlberger，M。；Scaramuzza，D.，SVO：单目和多摄像机系统的半直接视觉里程计，IEEE Trans-Robot，33，249-265（2017）·doi:10.1109/月2016日2623335 [29] 加列戈，G。；隆德，JEA；穆格勒，E。；Rebecq，H。；Delbrück，T。；Scaramuzza，D.，基于事件的，基于光度深度图的六自由度摄像机跟踪，IEEE Trans-Pattern Ana Mach Intell，40，2402-2412（2018）·doi:10.1109/tpami.2017.2769655 [30] Gao X，Wang R，Demmel N，Cremers D（2018）LDSO：直接稀疏里程计与环路闭合。2018年IEEE/RSJ智能机器人和系统国际会议（IROS）。IEEE，第2198-2204页 [31] Gaussier，P。；宴会，JP；北卡罗来纳州库珀利埃。；Quoy，M。；奥宾，L。；雅各布，PY；Sargolini，F。；Save，E。；Krichmar，JL；Poucet，B.，《融合内嗅皮层信息：我们能从机器人实验和建模中学到什么？》？，《实验生物学杂志》，222，期刊186932（2019）·doi:10.1242/犹太法典186932 [32] Geiger A、Ziegler J、Stiller C（2011）立体扫描：实时密集三维重建。2011年IEEE智能车辆研讨会（IV），第963-968页。https://doi.org/10.109/ivs.2011.5940405 [33] Gianelli，S。；B.哈兰德。；Fellous，JM，用于空间导航行为实验的新型鼠兼容机器人框架，《神经科学方法杂志》，294，40-50（2018）·doi:10.1016/j.jneumeth.2017.10.021 [34] Giovannangeli C，Gaussier P（2008）《基于视觉的自主导航：通过瞬态预测、认知地图构建和感觉运动学习进行面向目标的行动规划》。2008年IEEE/RSJ智能机器人和系统国际会议，第676-683页。https://doi.org/10.109/iros.2008.4650872 [35] Hafting，T。；费恩，M。；莫尔登，S。；莫瑟，MB；Moser，EI，《内嗅皮层空间地图的微观结构》，《自然》，436801-806（2005）·doi:10.1038/nature03721网址 [36] 海曼，RMA；卡萨利，G。；JJ威尔逊；Jeffery，KJ，《陡坡地形上的网格单元：平面编码而非体积编码的证据》，Front Psychol，6925（2015）·doi:10.3389/fpsyg.2015.00925 [37] 亨利·P。；Krainin，M。；赫伯斯特，E。；任，X。；Fox，D.，RGB-D制图：使用Kinect式深度相机对室内环境进行密集的3D建模，《国际机器人研究杂志》，31，647-663（2012）·doi:10.1177/0278364911434148 [38] TK Horiuchi；Moss，CF，《三维网格单元：协调数据和模型》，《海马》，第25期，1489-1500页（2015年）·doi:10.1002/hipo.22469 [39] Jauffret，A。；北卡罗来纳州库珀利埃。；Gaussier，P.，《从网格细胞和视觉位置细胞到多模位置细胞：一种新的机器人架构》，Front Neurorobot，9，1（2015）·doi:10.3389/fnbot.2015.00001 [40] Jeffery，KJ；Jovalekic，A。；Verriotis，M。；Hayman，R.，《在三维世界中导航》，Behav Brain Sci，36，523-543（2013）·doi:10.1017/s0140525x12002476 [41] Jeffery，KJ；JJ威尔逊；卡萨利，G。；Hayman，RM，大规模三维空间特性和约束的神经编码，Front Psychol，6927（2015）·doi:10.3389/fpsyg.2015.00927 [42] Jeffery，KJ；页码，HJI；Stringer，SM，《头部方向系统中的最佳线索组合和地标稳定性学习》，《生理学杂志》，5946527-6534（2016）·doi:10.1113/jp272945 [43] 卡勒，M。；施穆克，P。；Chli，M.，CVI-SLAM-协作视觉惯性SLAM，IEEE Robot Autom Lett，3，2762-2769（2018）·doi:10.1109/lra.2018.2837226 [44] Kim，M。；Maguire，EA，人脑中3D头部方向信息的编码，海马，29，619-629（2018）·doi:10.1002/苹果.23060 [45] Kim，M。；Maguire、EA、Hippocampus、脾后和海马旁皮质以分层方式编码多室3D空间，大脑皮层，281898-1909（2018）·doi:10.1093/cercor/bhy054 [46] Kim，M。；Maguire，EA，我们能在人脑中非侵入性地研究3D网格代码吗？方法学考虑和功能磁共振成像结果，《神经影像》，186667-678（2019）·doi:10.1016/j.neuroimage.2018.11.041 [47] Kim，M。；Jeffery，KJ；Maguire，EA，Multivoxel模式分析揭示了人类海马体中的3D位置信息，《神经科学杂志》，37，4270-4279（2017）·doi:10.1523/jneurosci.2703-16.2017年 [48] Klein G，Murray DW（2007）小型AR工作区的并行跟踪和绘图。2007年第六届IEEE和ACM混合增强现实国际研讨会，第225-234页。https://doi.org/10.109/ismar.2007.4538852 [49] 科诺里奇，K。；Agrawal，M.，FrameSLAM：从捆绑调整到实时视觉映射，IEEE Trans-Robot，241066-1077（2008）·doi:10.1109/tro.2008.2004832 [50] Kreiser R，Cartiglia M，Martel JN，Conradt J，Sandamirskaya Y（2018a）路径整合的神经形态方法：具有视觉驱动重置的头部方向尖峰神经网络。2018年IEEE电路与系统国际研讨会（ISCAS），第1-5页。https://doi.org/10.109/iscas.2018.8351509 [51] Kreiser R，Renner A，Sandamirskaya Y，Pienroj P（2018b）用尖峰神经网络进行姿势估计和地图形成：朝向神经形态SLAM。收录：IEEE/RSJ智能机器人和系统（IROS）国际会议论文集。IEEE，第2159-2166页。https://doi.org/10.109/IROS.2018.8594228 [52] Krombach，北卡罗来纳州。；Droeschel，D。；Houben，S。；Behnke，S.，实时半密集立体SLAM之前基于特征的视觉里程计，机器人自动系统，109，38-58（2018）·doi:10.1016/j.robot.2018.08.002 [53] Kropff，E。；JE卡迈克尔；莫瑟，MB；Moser，EI，内侧内嗅皮层的速度细胞，《自然》，523419-424（2015）·doi:10.1038/nature14622 [54] 劳伦斯，J。；Angelaki，DE，《大脑指南针：自我运动如何更新头部方向细胞吸引子的观点》，《神经元》，97，275-289（2018）·doi:10.1016/j.neuron.2017.12.020 [55] 劳伦斯，J。；Kim，B。；迪克曼，JD；Angelaki，DE，猕猴前丘脑的重力定向调节，国家神经科学，19556-1568（2016）·数字对象标识代码：10.1038/nn.4423 [56] 杠杆C。；波顿，S。；Jeewajee，A。；奥基夫，J。；Burgess，N.，《海马结构下的边界向量细胞》，《神经科学杂志》，29，9771-9777（2009）·doi:10.1523/jneurosci.1319-09.2009 [57] 勒夫里奥，M。；特杰拉，G。；康特拉斯，M。；佩尔克，T。；Fellous，J。；Weitzenfeld，A.，使用多尺度空间表示的面向目标的机器人导航学习，神经网络，72，62-74（2015）·doi:10.1016/j.neunet.2015.09.006 [58] Lowry，SM；Sünderhauf，北卡罗来纳州。；纽曼，P。；JJ·伦纳德；考克斯，DD；塞克，PI；Milford，M.，《视觉位置识别：一项调查》，IEEE Trans Robot，32，1-19（2016）·doi:10.1109/tro.2015.2496823 [59] Lynen，S。；Bosse，M。；Siegwart，R.，使用非线性优化的基于关键帧的视觉惯性里程计，国际机器人研究杂志，124，49-64（2016）·doi:10.1007/s11263-016-0947-9 [60] Maddern，可湿性粉剂；米尔福德，M。；Wyeth，G.，CAT-SLAM：使用基于连续外观的轨迹进行概率定位和映射，国际机器人研究杂志，31429-451（2012）·doi:10.1177/0278364912438273 [61] 松木，H。；Stumberg，L。；Usenko，VC；Stuckler，J。；Cremers，D.，《全方位DSO：鱼眼摄像机直接稀疏里程测定法》，IEEE Robot Autom Lett，33693-3700（2018）·doi:10.1109/lra.2018.2855443 [62] 麦克诺顿，BL；巴塔利亚，FP；詹森，O。；Moser，EI；Moser，MB，《路径整合与“认知地图”的神经基础》，《国家神经科学评论》，第7663-678页（2006年）·doi:10.1038/nrn1932 [63] JA梅耶；Guillot，A。；吉拉德，B。；卡马斯，M。；皮里姆，P。；Berthoz，A.，《Psikharpax项目：构建人工鼠》，机器人自动系统，50，211-223（2005）·doi:10.1016/j.robot.2004.09.018 [64] Milford，M.，《基于视觉的位置识别：你能达到多低？》？，《国际机器人研究杂志》，32，766-789（2013）·doi:10.1177/0278364913490323 [65] 米尔福德，M。；Schulz，R.，仿生模型中目标导向的空间机器人导航原理，Philos Trans R Soc B Biol Sci，36920140484（2014）·doi:10.1098/rstb.2013.0484 [66] 米尔福德，M。；Wyeth，G.，《使用生物启发的SLAM系统用单个摄像头绘制郊区地图》，IEEE Trans-Robot，241038-1053（2008）·doi:10.1109/tro.2008.2004520 [67] 米尔福德，M。；Wyeth，G.，《使用生物启发的SLAM系统进行持续导航和绘图》，《国际机器人研究杂志》，第29期，第1131-1153页（2010年）·doi:10.1016/j.robot.201.05.004 [68] Milford M，Wyeth G（2012）SeqSLAM：针对晴朗夏季和暴风雪冬季夜晚的视觉路线导航。2012年IEEE机器人与自动化国际会议，第1643-1649页。https://doi.org/10.109/icra.2012.6224623 [69] Milford MJ，Wyeth GF，Prasser D（2004）RatSLAM：用于同步定位和绘图的海马模型。2004年IEEE机器人与自动化国际会议（ICRA）。IEEE，第1卷，第403-408页。https://doi.org/10.109/robot.2004.1307183 [70] Milford M、McKinnon D、Warren M、Wyeth G、Upcroft B（2011a）基于特征的视觉里程表和无特征位置识别，用于2.5 D环境中的SLAM。In：In Drummond，Tom（eds.）ACRA 2011 Proceedings，Australian robotics&automation association，robotics:science and systems foundation，第1-8页。https://doi.org/10.15607/rss.2013.ix.003 [71] Milford M、Schill F、Corke PI、Mahony RE、Wyeth G（2011b）使用视觉期望的单摄像机空中SLAM。2011年IEEE机器人与自动化国际会议，第2506-2512页。https://doi.org/10.109/icra.2011.5980329 [72] Montemerlo M、Thrun S、Koller D、Wegbreit B等（2002）FastSLAM：同时定位和映射问题的分解解决方案。附：全国人工智能会议记录 [73] 摩西，EI；莫瑟，MB；麦克诺顿，BL，《海马结构的空间表征：历史》，《国家神经科学》，第20期，第1448-1464页（2017年）·doi:10.1038/nn.4653 [74] 穆拉斯，M。；Waniek，N。；Conradt，J.，Hebbian可塑性在连续吸引子模型中利用外部感官线索重新调整网格细胞活动，Front Comput Neurosci，10，13（2016）·doi:10.3389/fncom.2016.00013 [75] 穆尔·阿尔塔尔，R。；Tardós，JD，Orb-slam2:单目、立体和rgb-d相机的开源slam系统，IEEE Trans-Robot，33，1255-1262（2017）·数字对象标识代码：10.1109/tro.2017.2705103 [76] 穆尔·阿尔塔尔，R。；蒙蒂尔，JMM；Tardos，JD，ORB-SLAM：一种多功能、精确的单目SLAM系统，IEEE Trans-Robot，311147-1163（2015）·doi:10.1109/tro.2015.2463671 [77] 纳西尔，T。；伯加德，W。；Stachniss，C.，《跨越季节的稳健视觉定位》，IEEE Trans Robot，34，289-302（2018）·doi:10.1109/tro.2017.2788045 [78] Newcombe RA、Lovegrove S、Davison AJ（2011）DTAM：实时密集跟踪和绘图。2011年计算机视觉国际会议，第2320-2327页。https://doi.org/10.109/iccv.2011.6126513 [79] 奥基夫，J。；Dostrovsky，J.，《海马作为空间地图：自由运动大鼠单位活动的初步证据》，《大脑研究》，34171-175（1971）·doi:10.1016/0006-8993（71）90358-1 [80] 页码，HJI；JJ威尔逊；Jeffery，KJ，在三维运动过程中更新头部方向细胞参考框架的双轴旋转规则，神经生理学杂志，119192-208（2018）·doi:10.1152/jn.00501.2017年 [81] Paul R，Newman P（2010）FAB-MAP 3D：具有空间和视觉外观的拓扑映射。2010年IEEE机器人与自动化国际会议，第2649-2656页。https://doi.org/10.109/robot.2010.5509587 [82] 秦，T。；李，P。；Shen，S.，Vins-mono:一种稳健且通用的单目视觉惯性状态估计器，IEEE Trans-Robot，34，1004-1020（2018）·doi:10.1109/tro.2018.2853729 [83] Rebecq，H。；Horstschaefer，T。；加列戈，G。；Scaramuzza，D.，EVO：基于事件的实时6自由度并行跟踪和映射的几何方法，IEEE Robot Autom Lett，2593-600（2017）·doi:10.1010/lra.2016.2645143 [84] Sabo CM、Cope A、Gurney K、Vasilaki E、Marshall J（2016），使用光流的四旋翼机生物灵感视觉导航。In:AIAA Infotech@Aerospace，美国航空航天研究所。https://doi.org/10.2514/6.2016-0404 [85] Sabo C、Yavuz E、Cope A、Gumey K、Vasilaki E、Nowotny T、Marshall JAR（2017），一种用于嵌入式机器人研究的廉价飞行机器人设计。2017年IEEE神经网络国际联合会议（IJCNN）。IEEE，第4171-4178页。https://doi.org/10.109/ijcnn.2017.7966383 [86] Samsonovich，A。；McNaughton，BL，连续吸引子神经网络模型中的路径集成和认知映射，神经科学杂志，17，5900-5920（1997）·doi:10.1523/jneurosci.17-15-0590.1997年 [87] 萨普特拉，MRU；Markham，A。；Trigoni，N.，《动态环境中的视觉SLAM和运动结构：调查》，ACM Compute Surv，51，1-36（2018）·数字对象标识代码：10.1145/3177853 [88] 施耐德，T。；Dymczyk，M.博士。；费尔，M。；Egger，K。；Lynen，S。；Gilitschenski，I。；Siegwart，R.，《地图实验室：可视惯性地图和定位研究的开放框架》，IEEE Robot Autom Lett，31418-1425（2018）·doi:10.1109/LRA.2018.2800113 [89] 辛德，ME；Taube，JS，大鼠头部方向细胞的三维调谐，神经生理学杂志，121，4-37（2019）·doi:10.1152/jn.00880.2017年 [90] 俄亥俄州希普斯顿-沙曼。；Solanka，L。；Nolan，MF，基于兴奋-抑制相互作用的网格细胞放电连续吸引子网络模型，《生理学杂志》，5946547-6557（2016）·doi:10.1113/jp270630 [91] Silveira L、Guth F、Drews P、Botelho S（2013）《3D机器人制图：生物学方法》。2013年第16届国际先进机器人会议（ICAR），IEEE。IEEE，第1-6页。https://doi.org/10.109/icar.2013.6766531 [92] 西尔维拉。；Guth，F。；Drews-Jr，P。；Ballester，P。；马查多，M。；Codevilla，F.公司。；Duarte-Filho，N。；Botelho，S.，《水下SLAM的开源生物激励解决方案》，IFAC-PapersOnLine，48，212-217（2015）·doi:10.1016/j.ifacol.2015.06.035 [93] Solstad，T。；中国，博卡拉；Kropff，E。；莫瑟，MB；Moser，EI，内嗅皮层几何边界的表示，《科学》，3221865-1868（2008）·doi:10.1126/science.1166466 [94] Soman，K。；Chakravarthy，S。；Yartsev，MM，三维空间空间单元形成的层次化反希伯来网络模型，Nat Commun，9，4046（2018）·doi:10.1038/s41467-018-06441-5 [95] 斯塔克曼，RW；塔尔曼，ML；Taube，JS，《垂直面运动期间大鼠头部方向细胞放电的维持》，《神经生理学杂志》，83，393-405（2000）·数字对象标识代码：10.1152/jn.2000.83.1393 [96] Steckel，J。；Peremans，H.，BatSLAM：使用仿生声纳进行同步定位和绘图，PLoS ONE，8，e54076（2013）·doi:10.1371/journal.pone.0054076 [97] Stone T、Differt D、Milford M、Webb B（2016），基于天际线的定位技术，用于使用紫外线传感器和球面谐波的主动操纵机器人。年：2016年IEEE机器人与自动化国际会议（ICRA）。IEEE，第5615-5622页。https://doi.org/10.109/icra.2016.7487780 [98] Tang G，Michmizos KP（2018）Gridbot：一种由模拟大脑导航系统的尖峰神经网络控制的自主机器人。摘自：神经形态系统国际会议论文集，ACM。ACM出版社。https://doi.org/10.1145/3229884.3229888 [99] Tang，H。；Yan，R。；Tan，KC，通过神经刺激定位、映射和情节记忆进行认知导航，IEEE Trans-Cogn Dev Syst，10751-761（2018）·doi:10.1109/tcds.2017.2776965 [100] Taube，J。；穆勒（R.Muller）。；Ranck，J.，自由运动大鼠脑室后壁记录的头向细胞。I.描述和定量分析，《神经科学杂志》，10，420-435（1990）·doi:10.1523/jneurosci.10-02-00420.1990 [101] Thrun S，Leonard JJ（2008）《同步定位和制图》。摘自：施普林格机器人手册，施普林格，柏林，第871-889页。https://doi.org/10.1007/978-3-540-30301-5-38 [102] 特隆，S。；Montemerlo，M.，图SLAM算法及其在城市结构大规模制图中的应用，国际机器人研究杂志，25，403-429（2006）·doi:10.1177/0278364906065387 [103] 阿联酋维达尔；Rebecq，H。；Horstschaefer，T。；斯卡拉穆扎，D.，终极SLAM？结合事件、图像和IMU，在HDR和高速场景中实现稳健的视觉SLAM，IEEE Robot Autom Lett，3，994-1001（2018）·doi:10.1109/lra.2018.2793357 [104] Welchman，AE，《人脑深度：我们如何在3D中看到》，《视觉科学年鉴》，第2345-376页（2016年）·doi:10.1146/annurev-vision-111815-114605 [105] MJ Wohlgemuth；Yu，C。；Moss，CF，自由飞行回声定位蝙蝠的3D海马位置场动力学，Front Cell Neurosci，12770（2018）·doi:10.3389/fncel.2018.00270 [106] 雅采夫，MM；Ulanovsky，N.，飞蝙蝠海马体中三维空间的表示，《科学》，340，367-372（2013）·doi:10.1212/科学1235338 [107] 曾涛。；Si，B.，《基于空间和运动的联合表征的认知映射》，Front Neurorobot，11，61（2017）·doi:10.3389/fnbot.2017.00061 [108] Zhang Z，Scaramuzza D（2018）视觉（惯性）里程表定量轨迹评估教程。2018年IEEE/RSJ智能机器人和系统国际会议（IROS），第7244-7251页。https://doi.org/10.109/IROS.2018.8593941 [109] Zhang Z、Rebecq H、Forster C、Scaramuzza D（2016）大型视野摄像机用于视觉里程测定的优势。2016年IEEE机器人与自动化国际会议（ICRA）。IEEE，第801-808页。https://doi.org/10.109/icra.2016.7487210 [110] Zhou X，Weber C，Wermter S（2018）基于学习位置和头部方向单元的机器人导航自组织方法。2018年国际神经网络联合会议（IJCNN）。IEEE，第1-8页。https://doi.org/10.109/ijcnn.2018.8489348 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。