专利名称：一种位置细胞仿生机器人导航算法的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种位置细胞仿生机器人导航算法。根据哺乳动物海马位置细胞的导航策略制定自主运行机器人导航算法。可用于智能清洁地面机器人，战场搜救机器人等。
背景技术：
哺乳动物(如大鼠，人等)花费大量的时间从一个地点移动到另一个地点。有目的的移动需要对动机、空间进行编码。动物对空间和动机的编码是稳健的。关于其机制的研究对人工智能领域有重要的启示。“认知地图”是指动物对空间信息的内在表达方式。认知地图可以通过一系列的地标来表达。在十几秒钟到几分钟的过程中能够熟悉环境并准确记忆。“位置细胞”是海马中的锥体神经元，当动物环境中的某个局部位置时发放率较高，离开这个位置发放率几乎为零。位置细胞有如下属性1、在新的环境里，位置细胞能够迅速建立；2、位置野(位置细胞发放对应的位置)稳定，同样地位置细胞编码相同的位置，甚至几个月后仍然稳定；3、位置野并不紧紧依赖于视觉信息，在黑暗的环境也有效；4、远处路标的位移和旋转引起位置野的位移和旋转；5、相同的位置细胞可能在不同的环境发放，有完全不同的位置野；6、位置细胞受到头方向细胞的调制。
发明内容
本发明根据脑海马中的位置细胞编码策略，提供了一种位置细胞仿生机器人导航算法。为达到以上目的，本发明是采取如下技术方案予以实现的基于特征的路标识别。首先利用摄像头得到特征点，其次利用特征点获取位置信息。通过特征点加上位置信息建立路标方向角网络。图像是用低分辨率的全景镜头获取。 图像经过梯度化去除亮度干扰。梯度图像与双高斯差算子卷积进行特征识别。路标神经元学习路标。对于每一个路标，相对正北方向的相对角度由指南针读出。本模型的视觉系统提供了 “what，，和“where，，两种信息。路标和方向角两个信息融合产生位置细胞，在探索的过程中出现的新位置用新的神经元编码。在某个给定的位置，多个位置细胞活动，共同定位。地标的密度与机器人所处的环境位置有关。在墙和门等位置角位置变化快速的地方，会学到更多的地标。当整个环境都学习完之后，环境会被位置细胞完全覆盖，每个位置细胞与相应的位置对应。位置细胞为机器人确定自己的位置。转移矩阵编码。对于有计划的导航任务来说，必须要完成一定的轨迹。这些轨迹可以用位置点的序列表示。从目前的位置到下一个位置的整个矩阵(转移矩阵)可以用来表示这个轨迹。可以从矩阵中去除不可能的轨迹部分减少资源占用。
当转移矩阵建立后，形成认知地图。认知地图和转移矩阵共同形成运动变换矩阵。 运动变换矩阵负责将命令发出。例如，从位置A到位置B产生了转移细胞AB。这个转移细胞与从A到B的方向相联系。自主机器人与人类似，也应该设计有动机。动机可以是某个要完成的任务，自身电量不足的时候寻找电源充电，或者完成任务后回到固定地点。本发明公开了一种位置细胞仿生机器人导航算法。根据哺乳动物基于海马位置细胞的导航策略制定机器人导航算法。可应用于是智能清洁地面机器人，战场搜救机器人等。 能够自动识别陌生环境，具有无需人类干预、自组织、自适应等优点。
图1本发明的硬件框图；图2本发明的算法流程图；图3本发明的路标-方位角细胞的形成示意图。
具体实施例方式以下结合具体实施例，对本发明进行详细说明。如图1所示本发明位置细胞仿生机器人导航算法所基于的硬件，包含广角摄像头，用于获取外界图像；DSP芯片，用于执行机器人学习和认知所处环境的有关算法；驱动轮，根据DSP芯片发出的运动命令驱动机器人运动。生物学上的位置细胞只和生物所处在的位置有关，与其运动的方向和运动的速度都没有关系。为了模仿生物学的位置细胞，在DSP的软件环境中用变量模拟位置细胞。如图2所示，首先机器人广角摄像头摄取全景照片，为了去除亮度的干扰，将其转化为梯度图，随后用高斯差分滤波器对其滤波，检测特征点。对特征点附近的局部区域做对数极坐标变换，能够提高对微小的旋转(rotation)或尺度(scale)变化的识别正确率。由于这些特征点对应于特定的路标，因此将对应于这些特征点的变量称为路标细胞 (landmark cells)0对于每个路标获取相对于正北方向的角度(即方位角，azimuth)，正北方向由指南针提供。360度的视场由NAzm个方位角细胞编码。方位角和标路共同确定当前时刻的位置细胞。对于有计划的导航任务来说，必须要完成一定的轨迹。这些轨迹可以用位置点的序列表示。从目前的位置到下一个位置的整个矩阵(转移矩阵)可以用来表示这个轨迹。 可以从矩阵中去除不可能的轨迹部分减少资源占用。当前时刻的位置细胞与前一个时刻的位置细胞共同确定转移矩阵。当机器人在环境中未知探索中时，不断形成转移矩阵，转移矩阵形成认知地图，转移矩阵和认知地图共同决定运动变换矩阵，输出运动命令过了一段时间，当转移矩阵建立后，就形成了所谓认知地图。认知地图可以认为是转移向量和边界组成的节点。节点自身转移权重设为1，向其它节点转移权重设为0. 9。权重随着路径使用频率增加和减少。运动变换矩阵负责将运动命令发出。例如，从位置A到位置B产生了转移细胞AB。 这个转移细胞与从A到B的方向相联系。
每个运动命令都是从某个起点位置通过一定的方向到达终点位置。例如，从位置 A到位置B，产生命令AB，还包含从A到B的方向。自主机器人与人类似，也应该设计有动机。动机可以是某个要完成的任务，自身电量不足的时候寻找电源充电，或者完成任务后回到固定地点。路标和方位角两个信息融合产生路标方位角融合细胞，这个细胞是产生位置细胞的中间变量，其活动的计算方法分为三个步骤。首先得到路标细胞的最大活动max
和所有方向角细胞的最大活动maxX；^。其次，计算这两个最大活动的乘积，定义为 P = maxX^anj -max^zm。最后，得到路标方向角融合细胞的活动Xprd (t+1) = [XPrd (t)+p] +当所有的路标都探索完成后，重置此细胞的活动。位置细胞只与所在位置相关的变量，与运动速度、运动方向都没有关系，定义此变量为“位置细胞”，在功能上和生物学的位置细胞对应。在通用DSP硬件中体现为一个变量。 在探索的过程中出现的新位置用新的神经元编码。在某个给定的位置，多个位置细胞活动， 共同定位。位置的密度与机器人所处的环境位置有关。在墙和门等位置角位置变化快速的地方，会学到更多的地标。当整个环境都学习完之后，环境会被位置细胞完全覆盖，每个位置细胞与相应的位置对应。位置细胞为机器人确定自己的位置。由上述过程产生的路标通过神经网络学习算法形成“位置细胞”。每个位置发放由本身活动和路标方位角融合细胞(图幻共同决定。如果机器人在位置细胞表达的精确位置，它的活动最大。当机器人从此位置移开，位置细胞的活动随着移开的距离逐渐减小。每一个位置细胞都与所有的路标方位角融合细胞相互连接。活动由路标方位角融合细胞的活动矢量与相应的连接权重向量进行标量积。因此，位置细胞的活动由已经学习的局部视图和当前的局部视图决定。
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Nps其中巧=冗妒。
u位置细胞的学习过程遵守Hebbian法则。当机器人处在新的环境中，自动产生新的神经元编码新的新的位置。此自动进行无需外界干预。当之前学习的位置细胞活动地域给定的阈值，新的神经元会自动参与编码新的位置。上述路标本身是个一般的概念，这里用“特征点周围的局部视图”这个明确定义的量将“路标”定量化，表征“路标”的变量称为路标细胞，特征点周围的局部视图用路标神经元k表示，路标神经元k可以通过以下公式得到Aff = I(t) □ R其中AW是从像素点i，j到第k个路标的连接权重，初值设为O.I(t)时刻t的像素点(坐标i，j)离开特征点的距离。R是表征此神经元是否参与了此局部视图的编码，R 取值为0或1，0表示连接权重为0，没有参与此局部视图的编码，1表示参与了此局部视图的编码，连接权重为I (t)。第k个路标细胞的活动Xland (t)，由下述公式获得
权利要求
1.一种位置细胞仿生机器人导航算法，其特征在于，包括以下步骤Al，首先机器人广角摄像头摄取全景照片，将其转化为梯度图，随后用高斯差分滤波器对其滤波，检测到特征点；对特征点附近的局部区域做对数极坐标变换，这些特征点对应于特定的路标；A2，对于每个路标获取相对于正北方向的角度即方位角，正北方向由指南针提供；方位角和标路共同确定当前时刻的位置细胞；A3，当前时刻的位置细胞与前一个时刻的位置细胞共同确定转移矩阵；当机器人在未知环境中探索中时，不断形成转移矩阵，转移矩阵形成认知地图；A4，转移矩阵和认知地图共同决定运动变换矩阵，运动变换矩阵负责将运动命令发出。
2.根据权利要求1所述的位置细胞仿生机器人导航算法，其特征在于，所述路标采用特征点周围的局部视图定量化，表征路标的变量称为路标细胞，特征点周围的局部视图用路标神经元k表示，路标神经元k可以通过以下公式得到Aff = I(t) □ R其中AW是从像素点i，j到第k个路标的连接权重，初值设为O.I(t)时刻t的像素点 (坐标i，j)离开特征点的距离；R是表征此神经元是否参与了此局部视图的编码，R取值为 0或1，0表示连接权重为0，没有参与此局部视图的编码，1表示参与了此局部视图的编码， 连接权重为I⑴；第k个路标细胞的活动X^d(t)，由下述公式获得
全文摘要
本发明公开了一种位置细胞仿生机器人导航算法，A1，首先机器人广角摄像头摄取全景照片，将其转化为梯度图，随后用高斯差分滤波器对其滤波，检测到特征点；对特征点附近的局部区域做对数极坐标变换，这些特征点对应于特定的路标；A2，对于每个路标获取相对于正北方向的角度即方位角，正北方向由指南针提供；方位角和标路共同确定当前时刻的位置细胞；A3，当前时刻的位置细胞与前一个时刻的位置细胞共同确定转移矩阵；当机器人在未知环境中探索中时，不断形成转移矩阵，转移矩阵形成认知地图；A4，转移矩阵和认知地图共同决定运动变换矩阵，运动变换矩阵负责将运动命令发出；可应用于是智能清洁地面机器人，战场搜救机器人等。
文档编号G01C21/00GK102401656SQ201110348930
公开日2012年4月4日 申请日期2011年11月8日 优先权日2011年11月8日
发明者井晓荣, 刘娟, 吴小明, 孙涛, 徐巧玲, 文峻, 汤池, 申广浩, 罗二平, 谢康宁, 路丽华, 闫一力 申请人:中国人民解放军第四军医大学