[发明专利]一种基于鼠脑视觉通路与内嗅—海马认知机理的情景记忆模型构建方法

权利要求书

1.一种基于鼠脑视觉通路与内嗅-海马认知机理的情景记忆模型构建方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、机器人探索环境，通过摄像头采集环境的RGB图像信息，通过陀螺仪和编码器采集机器人的头朝向角度与速度信息；

步骤2、将头朝向角度与速度信息输入鼠脑内嗅-海马CA3神经计算模型，获取机器人在环境中的位置信息；

步骤3、将RGB图像信息输入到视觉通路计算模型，获得机器人视野内的环境特征，包括环境中物体的个数，环境中物体的属性信息，物体相对机器人的角度，以及物体与机器人的距离；

步骤4、构建认知节点：机器人每移动一次建立一个新的认知节点，机器人在探索环境的过程中不断建立认知节点，相邻认知节点之间存在拓扑连接关系，其中，第i个认知节点由eⁱ表示，用于存储当前情景信息与位置、方向角信息，eⁱ表示如下：

其中，代表第i认知节点处机器人的头朝向角度，代表第i认知节点处机器人在环境中的位置信息，代表第i认知节点处机器人视野内的环境特征，代表第i认知节点处物体的个数，当前的头朝向角度为ρ_ij代表第i认知节点处第j个物体的属性，Φ_ij代表第i认知节点处第j个物体相对机器人的角度，d_ij代表第i认知节点处第j个物体相对机器人的距离；

步骤5、构建环境表达的情景认知地图。

2.根据权利要求1所述的一种基于鼠脑视觉通路与内嗅-海马认知机理的情景记忆模型构建方法，其特征在于：步骤2进一步包括以下步骤，

S1.1将机器人的角度与速度信息输入条纹细胞的放电模型，得到条纹细胞的放电率；

S1.2将条纹细胞的放电率输入网格细胞的放电模型，得到网格细胞放电率；

S1.3将网格细胞放电率输入齿状回神经元放电模型，得到齿状回神经元放电率，然后将网格细胞放电率和齿状回神经元放电率输入海马CA3位置细胞放电模型，得到海马CA3位置细胞放电率；

S1.4计算机器人在环境中的位置。

3.根据权利要求2所述的一种基于鼠脑视觉通路与内嗅-海马认知机理的情景记忆模型构建方法，其特征在于：

所述条纹细胞放电率的数学表达式为：

V_stripe(t)＝cos(2πf·∫v_HDdt)+cos(2πf_d·∫v_HDdt) (4)

式(4)中V_stripe表示放电率，t代表当前时刻，f代表神经元细胞体的振荡频率，f_d代表神经元树突振荡频率，∫v_HDdt代表沿着条纹细胞偏好头朝向角度Φ_HD方向上的路径积分，其中v_HD代表机器人在偏好头朝向角度Φ_HD上的分速度，其数学表达式为：

v_HD＝vcos(Φ-Φ_HD) (5)

式(5)中，v代表采集到的当前机器人的移动速度，Φ代表采集到的当前机器人的头朝向角度，神经元树突振荡频率f_d的数学表达式为：

f_d＝f+B₁vcos(Φ-Φ_HD) (6)

其中B₁为条纹波波长的倒数，所述网格细胞放电模型由偏好头朝向角度各相差120°的三个条纹细胞放电率叠加得到，具体的数学表达式为：

式(7)中，g(t)代表网格细胞放电率，三个条纹细胞偏好角度Φ_HD的取值分别为Φ_g+0°，Φ_g+120°，Φ_g+240°，其中Φ_g代表条纹细胞族的偏移角，其取值大小在为0°～360°之内的随机选取，Φ_g同时也代表网格野的定向角；第i个齿状回神经元接受的兴奋性输入的数学表达式为：

式(8)中，i和j分别代表齿状回神经元和网格细胞的序号，g_j(t)代表第j个网格细胞的放电率大小，n_grid代表网格细胞的数量，W代表兴奋性输入连接权值矩阵，其中W_ij代表第j个网格细胞到第i个齿状回神经元的连接权值，每一个连接权值的计算公式如下：

式(9)中s代表突触大小，取值大小在(0～0.2)μm²范围内随机选取，每一种大小的s对应其在所有突触中数量的占比P(s)服从以下数学表达式：

式(10)中A₁＝100.7，B₂＝0.02，σ₁＝0.022，σ₂＝0.018，σ₃＝0.15，通过式(9)与式(10)即可对连接权值矩阵W进行赋值，从而实现网格细胞到齿状回神经元的兴奋传递，所述齿状回神经元放电率大小的数学表达式为：

式(11)中，表示齿状回神经元放电率，k₁取0.1，代表齿状回神经元接受网格细胞前向输入的最大值，H(x)是一个整流函数，当x＞0时H(x)＝1；反之当x≤0时函数值为0，所述齿状回神经元到海马CA3位置细胞的兴奋输入信号如式下所示：

式(12)中，i和j分别代表CA3位置细胞和齿状回神经元的序号，n_dentate代表齿状回神经元的个数，代表齿状回神经元放电率的最大值，Ω代表兴奋性输入连接权值矩阵，其中Ω_ij代表第j个齿状回神经元到第i个CA3位置细胞的连接权值，取值范围为0～1，连接权重取值的分布函数被定义为一个非负的高斯分布，数学表达式如下：

式(13)中A₂＝1.033，μ＝24，σ＝13，通过式(9)与式(10)即可对获取兴奋性输入连接权值矩阵Ω进行赋值，从而实现齿状回神经元到CA3位置细胞的兴奋传递，所述海马CA3位置细胞接受到的来自内嗅皮层和齿状回神经元的前向输入的数学表达式为：

式(14)中，和分别为上文提及网格细胞与齿状回神经元的前向输入信号，代表网格细胞前向输入信号的平均强度，其数学表达式为：

式(15)中，n_CA3代表CA3位置细胞的数量，所述海马CA3位置细胞放电模型的数学表达式如下：

式(16)中代表CA3位置细胞接受到的总兴奋输入信号最大值，k₂取0.1。