一种基于格网细胞原理的空间位置编码方法及装置

本发明属于空间位置编码领域，具体地涉及一种基于格网细胞原理的空间位置编码方法及装置。

背景技术：

1、空间位置编码是通过一组符号来表征地理空间位置。当前随着科学技术的发展，人类已经提出了较为成熟的地理空间位置编码方法。例如，基于经纬网络的编码方法，把地理空间位置编码为一个经纬度坐标，这种数值式的编码方式比较适用于计算机计算和处理，其编码获取依赖于全球定位系统(global positioning system,gps)。然而，人类能记住和找到回家的路，在自然环境中确定自己的位置，依赖于一种不同于全球定位系统的编码方法。根据神经科学家的研究，大脑海马体中格网细胞和位置细胞在空间位置编码和导航定位中发挥了重要作用。海马体格网细胞能对特定的地理空间位置做出激活反映，格网细胞群的总体激活或者不激活状态能实现对地理空间位置进行初步编码，每个格网细胞只对特定的空间位置具有神经兴奋反应，且兴奋反应的地理空间位置构成等边三角形的顶点，这些顶点实现了对空间范围的全覆盖。不同格网细胞的等边三角形的边长、方向、顶点范围的大小不同。如果把海马体格网细胞的兴奋或者不兴奋分别表示为1或者0，那么地理空间位置完全可以通过0或者1的序列来进行编码。

2、1989年，field提出了稀疏分布式编码(sparse distributed coding)方法。这种编码方法并不减少输入数据的维数,而是使响应于任一特殊输入信息的神经细胞数目被减少，信号的稀疏编码存在于细胞响应分布的四阶矩阵中。这种编码方法使得编码序列只存在0或者1，且绝大部分值为0，只有少量元素为1。0或1的序列来表征地理空间位置与人脑中的实际情况更符合，是产生高度灵活，具有动态拓展，适用各种各样自然环境的智能定位与导航的基础性编码方法，是未来实现类脑智能导航的关键。

3、已经有少量研究人员基于朴素的认知利用0和1来对地理空间位置进行编码，例如美国的purdy等人把指定的地理空间范围划分为等大小的格子，用格子表示指定的位置，同时用以指定格子为中心的正方形来代表这个位置，正方形内的格子编码为1，其余的格子编码为0，用这种方式记录空间范围内所有格子构成0和1的序列来表征地理空间位置。这种编码方式存在三个严重的问题，第一，必须预知要表征的地理空间范围的大小，也就是地理空间范围的边界必须是确定的，不能动态扩展；第二，这种编码方式对处于地理空间边界附近的位置编码不准确；第三，这种编码方法不能调整对格子的分辨率进行调整。

4、为了实现未来汽车、机器人以及无人机等自主智能定位与导航，本研究提出一种基于格网细胞原理的空间位置编码方法及装置，用于模仿海马体格网细胞的空间位置编码神经网络模型及装置构建方法。

5、现有的基于经纬网的二维或三维坐标数值的地理空间位置编码装置依赖于全球卫星定位系统获取指定位置的编码，无此卫星系统或者卫星系统没有信号的情况下，无法获取空间位置的编码。

6、现有的通过对地理空间范围进行格网划分，并且利用指定格子的缓冲正方形对空间位置进行0和1的编码装置只能对空间范围确定的空间位置进行编码，不支持空间范围的动态扩展，而且其格子一旦划分，其编码位置的分辨率就确定了，无法再对更精细位置进行编码。

7、此外，对地理空间范围进行格网划分的方法只是提供了空间位置编码的一种数学算法，并未有可以利用的装置予以实现或模拟。

技术实现思路

1、为了满足类脑智能导航的需求，提高地理空间位置编码生成的灵活性、适应性、拓展性，降低编码生成的系统依赖性，基于动物海马体格网细胞的基本规律，提出和发明了一种基于格网细胞原理的空间位置编码方法及装置。

2、根据一个方面，本发明提出一种基于格网细胞原理的空间位置编码方法，包括如下步骤：

3、(1)指定编码的维度n，n代表用多少个格网细胞功能模块来表征一个地理空间位置，最终地理空间位置被表征为n维0和1组成的向量，代表相应的格网细胞功能模块群的放电状态；

4、(2)指定地理空间范围的长c和宽w，这个长和宽是可以动态调整的；

5、(3)从第一个格网细胞功能模块开始，对每一个格网细胞功能模块i，首先需要构建其具有特定参数的三角函数模拟器，形成格网细胞的功能模块。

6、其中，构建三角函数模拟器具体包括：随机生成一个二维坐标作为三角格网的相位值，这个相位值需要在指定的空间范围之内，即随机生成(x0,y0),其中0<x0<c；0<y0<w；其次，随机生成一个角度，作为格网的方向，即随机生成θ,其中0<θ<60度；再次，确定格网相邻两个顶点之间的距离λ；在确定参数(x0,y0)，θ，λ以后，按照如下方式制作三角函数模拟器：

7、其数学公式为：

8、

9、其中，(x,y)代表二维平面上的一个点，(x0,y0)是三角形格网相位点；是互成60度的二维向量；

10、(4)把给定的地理空间位置(x,y)输入格网细胞的功能模块，如果格网细胞功能模块二极管放电，那么其编码值为1，如果此格网细胞功能模块二极管在此位置未放电，那么其编码值为0；

11、(5)对n个格网细胞功能模块遍历后，获得此位置的稀疏分布式编码序列，这个编码序列与这个地理空间位置相对应。

12、构建其具有特定参数的三角函数模拟器，具体包括：

13、确定格网相邻两个顶点之间的距离λ，这个距离不能太小，太小了会在空间范围内形成致密的等边三角形网络，增加计算量，太大了会无法在空间范围内形成有效覆盖，要求(min(c,w)/n+1)≤λ≤max(c,w)；另外，不同格网细胞的相邻格网顶点的距离存在连续增加的现象，因而不同格网细胞功能模块的相邻格网顶点的距离单调增大，即λ＝(min(c,w)/n+1)*(i+1)，确定顶点间距以后，可以下面公式(5)计算出k值。其中c是地理空间范围的长，w是宽，n是编码的维度，min是求取最小值函数，max是求取最大值函数。

14、进一步地，的模必须相等，为了满足以上条件，提出以下向量来实现对的模拟：

15、

16、

17、

18、其中，k是向量的模，θ是三角格网的方向，k的值为：

19、

20、可见，参数k由等边三角形格网相邻顶点间距λ确定。

21、构成格网细胞的功能模块具体包括：

22、分别由三角函数模拟器实现，其输出的电流由综合器进行综合，即公式1表达的值；在综合器上再连接一个二极管，当综合电流达到一定阈值时，二极管放电，否则二极管就不放电，这整套装置构成一个格网细胞功能模块。

23、不同格网细胞的相邻格网顶点的距离存在连续增加的现象，因而不同格网细胞功能模块的相邻格网顶点的距离单调增大，即λ＝(min(c,w)/n+1)*(i+1)，确定顶点间距以后，可以相应的公式(5)计算出k值。

24、本发明另一个方面，提出一种基于格网细胞原理的空间位置编码装置，具体包括：

25、表征模块，用于指定编码的维度n，n代表用多少个格网细胞功能模块来表征一个地理空间位置，最终地理空间位置被表征为n维0和1组成的向量，代表相应的格网细胞功能模块群的放电状态；如果格网细胞功能模块二极管放电，那么其编码值为1，如果此格网细胞功能模块在此位置未被激活，那么其编码值为0；

26、格网细胞功能模块，用于从第一个格网细胞功能模块开始，对每一个格网细胞功能模块i，首先需要构建其具有特定参数的三角函数模拟器，其输出的电流由综合器进行综合，即公式1表达的值，在综合器上再连接一个二极管，形成格网细胞的功能模块；

27、其中，构建三角函数模拟器具体包括：随机生成一个二维坐标作为三角格网的相位值，这个相位值需要在指定的空间范围之内，即随机生成(x0,y0),其中0<x0<c；0<y0<w；其次，随机生成一个角度，作为格网的方向，即随机生成θ,其中0<θ<60度；再次，确定格网相邻两个顶点之间的距离；在确定参数(x0,y0)，θ，λ以后，按照如下方式制作三角函数模拟器：

28、其数学公式为：

29、

30、其中，(x,y)代表二维平面上的一个点，(x0,y0)是三角形格网相位点；是互成60度的二维向量；且的模必须相等，为了满足以上条件，提出以下向量来实现对的模拟：

31、

32、

33、

34、其中，k是向量的模，θ是三角格网的方向，k的值为：

35、

36、可见，参数k由等边三角形格网相邻顶点间距λ确定。

37、进一步地，分别由三角函数模拟器实现，其输出的电流由综合器进行综合，即公式1表达的值，在综合器上再连接一个二极管，当综合电流达到一定阈值时，二极管放电，否则二极管就不放电，这整套装置构成一个格网细胞功能模块。

38、空间位置坐标值模块，用于把给定的地理空间位置(x,y)输入格网细胞的功能模块；

39、位置编码模块，用于对n个格网细胞功能模块遍历后，获得此位置的稀疏分布式编码序列，这个编码序列与这个地理空间位置相对应。

40、对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的相应部分说明即可。

41、本发明另一个方面，提出一种计算机存储介质，所述计算机存储介质中存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述任意所述的一种基于格网细胞原理的空间位置编码方法。

42、本发明具有三个突出的优势：(1)本发明提出的对地理空间位置进行编码的方法，不依赖于任何外部系统，可以是任何独立个体对地理空间位置进行编码；(2)本发明提出的对地理空间位置进行编码的装置及系统，具有良好的可拓展性，当地理空间范围增大或者缩小时，其编码的维度不变，能对新增的位置进行统一编码，克服了现有空间位置稀疏分布式编码空间范围增加，编码维度就得增加的缺点；(3)本发明是基于动物海马体内嗅皮层格网细胞的原理而实现，具有生物智能特性，能对任意分辨率，任意大小的空间位置进行编码，本装置未来可以安装在机器人的大脑中，帮助机器人进行智能导航、智能定位。