申请/专利权人：北京航空航天大学

申请日：2020-08-05

公开（公告）日：2022-06-10

公开（公告）号：CN112097769B

主分类号：G01C21/20

分类号：G01C21/20;G01C21/32

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.06.10#授权;2021.01.05#实质审查的生效;2020.12.18#公开

摘要：本发明公开一种仿信鸽脑‑海马的无人机同时定位与建图导航系统及方法，该系统包括7个模块，分别为图像采集与预处理模块、局部视场细胞模块、里程计模块、位姿细胞模块、头朝向细胞模块、网格细胞模块、经验地图模块；本发明方法模拟鸽脑海马具有两种独立导航机制的特点，基于连续吸引子神经网络模型，分别建立了两种类脑导航路径积分算法，并结合局部视图细胞、位姿细胞和经验地图等模块，实现冗余、鲁棒的定位和导航，弥补了原始RatSLAM算法不具备冗余导航的缺点，可以辅助无人机实现导航与定位，提高无人机智能水平。

主权项：1.一种仿信鸽脑-海马的无人机同时定位与建图导航系统，以下简称SLAM导航系统，其特征在于：所述的SLAM导航系统由7个模块组成，分别为：1图像采集与预处理模块、2局部视场细胞模块、3里程计模块、4位姿细胞模块、5头朝向细胞模块、6网格细胞模块、7经验地图模块，该系统依据不同的功能，又划分为两个独立的类脑导航子系统，其中图像采集与预处理模块、局部视场细胞模块、里程计模块、位姿细胞模块、经验地图模块共同构成了第一个信鸽脑海马认知导航子系统，图像采集与预处理模块、局部视场细胞模块、位姿细胞模块、头朝向细胞模块、网格细胞模块、经验地图模块共同构成了第二个信鸽脑海马认知导航子系统；其中，图像采集与预处理模块，包括图像采集与图像预处理；图像采集需要采用视觉传感器采集实时图像；然后图像预处理将彩色图像转为灰度图，并做图像增强和图像分块处理，分块后的图像用于视觉里程计模块和局部视图模块计算；其中，局部视场细胞模块，是一个可扩展细胞数组，每个局部视场细胞表示环境中不同的视觉场景；局部视场细胞模拟动物看到的当前环境快照，当看到一个新的视觉场景时，会创建一个新的局部视场细胞，并与该场景中的原始像素数据和位姿细胞相关联；并在遇到已知的区域或回环时，提供激活；其中，里程计模块，包括两个独立的里程计模块，一个是基于扫描线强度轮廓的视觉里程计，通过比较连续图像的差异来粗略确定摄像机的运动；另一个是基于特征点的视觉里程计模块，为头朝向细胞模块和网格细胞模块提供运动信息；其中，位姿细胞模块，位姿细胞被实现为一个三维竞争吸引子神经网络，通过局部激活和全局抑制在其单元上收敛到一个稳定的激活模式；竞争吸引子神经网络单元有许多配置，但是每个单元都会激励靠近自己的细胞，并抑制更远的细胞，这导致一个活动团最终占据主导地位，称为活动包；活动包附近的活动倾向于被激活，远离它注入的活动被抑制；如果注入足够的活动，新数据包“获胜”，而旧数据包则消失；5头朝向细胞模块，用于通过基于特征点的视觉里程计运动估计算法估计方向；6网格细胞模块，该模块模拟网格细胞放电实现里程计算，因此该模块接收无人机的速度信息；网格细胞需要接收基于特征点的视觉里程计运动估计算法估计的速度，同时接收头朝向细胞的方向输入，共同驱动网格细胞形成运动流；7经验地图模块，经验地图模拟信鸽脑中的认知地图，将来自位姿细胞、局部视场和自运动估计的信息流组织成一组相关的空间经验，构建一个拓扑地图；经验地图中的单个经验由位姿细胞中的活动模式和局部视场中的活动模式的连接定义；在经验地图中，每个经验都有一个相关的位置和方向；创建新节点时还将创建指向先前活动节点的连接，连接封装了基于里程信息的节点之间的姿态转换；当无人机重新回到已知区域时，局部视场与以前的经验相同，将通过将经验地图中存储的经验位置和方向与当前位置的转换信息对齐来执行地图校正。

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