文章摘要
引用本文:刘建业,杨闯,熊智,赖际舟,熊骏.无人机类脑吸引子神经网络导航技术[J].导航定位与授时,2019,6(5):52-60 本文二维码信息
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无人机类脑吸引子神经网络导航技术
Attractor Neural Network-based Brain-inspired Navigation Technology for UAV
  
DOI:
中文关键词:  类脑导航  吸引子神经网络  位置细胞  网格细胞  无人机
English Keywords:Brain-inspired navigation  Attractor neural network  Place cell  Grid cell  UAV
基金项目:国家自然科学基金项目(61873125, 61673208, 61703208, 61533008, 61533009);江苏省自然基金项目(BK20181291);中央高校基本科研业务费专项资金(NP2018108);江苏省六大人才高峰项目(2015-XXRJ-005)
作者单位
刘建业 南京航空航天大学导航研究中心南京 211106先进飞行器导航、控制与健康管理工业和信息化部重点实验室南京 211106卫星通信与导航江苏高校协同创新中心南京 210016 
杨闯 南京航空航天大学导航研究中心南京 211106 
熊智 南京航空航天大学导航研究中心南京 211106先进飞行器导航、控制与健康管理工业和信息化部重点实验室南京 211106卫星通信与导航江苏高校协同创新中心南京 210016 
赖际舟 南京航空航天大学导航研究中心南京 211106先进飞行器导航、控制与健康管理工业和信息化部重点实验室南京 211106卫星通信与导航江苏高校协同创新中心南京 210016 
熊骏 南京航空航天大学导航研究中心南京 211106 
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中文摘要:
      当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位,存在如下突出问题:依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器;需要建立准确世界和无人机物理模型;受环境影响较大;自主智能水平较低,无法较好地满足无人机对导航系统的要求,需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术,无需训练模型参数,不依赖高精度传感器,无需精确建模,且复杂环境下鲁棒性较强,具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理,分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术,最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。
English Summary:
      Currently, UAV mainly uses SLAM to navigate and locate itself in unstructured or unknown environment with the following problems: depending on high-precision and expensive sensors such as lidar; using probability method to build accurate physical model of the world and UAV; being greatly affected by environment; poor autonomy and intelligence, which make the SLAM method impractical in UAV. Thus it is urgent to develop a new type of navigation method for UAV. Brain-inspired navigation technology based on attractor neural network (ANN) neither needs training model parameters or accurate modeling, nor relies on high-precision sensors, but has strong robustness in complex environment, which make the technology a good candidate for solving the above problems. This paper briefly describes the mechanism of animal brain navigation, analyses the performance of ANN and ANN-based brain- inspired navigation technology, and finally discusses the challenges of ANN-based brain-inspired navigation technology in the application of UAV.
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