[发明专利]一种适用于噪声条件下大尺度空间的类脑导航方法

权利要求书

1.一种适用于噪声条件下大尺度空间的类脑导航方法，包括：

步骤1：采集无人系统瞬时速度及瞬时运动方向，获得无人系统速度矢量和方向矢量，然后根据VCO模型公式获得无人系统速度控制振荡激活频率；

步骤2：根据网格细胞生物学实验数据，得到网格细胞空间尺度；

步骤3：建立速度控制振荡的二维网格细胞放电模型，得到无人系统运行的实时位置矢量；

步骤4：依据步骤3建立的速度控制振荡二维网格细胞放电模型，提取在第j个网格细胞空间尺度因子下无人系统运行瞬时位置矢量；

步骤5：判断无人系统运行瞬时位置矢量模值与第j个网格细胞空间尺度大小s_j，当无人系统运行在小尺度空间时，此时观测瞬时位置矢量为无人系统实时准确位置；当无人系统运行在大尺度空间时，转到下一步骤；

步骤6：依据网格细胞正六边形放电样式，构建X轴和Y轴夹角为60°的斜轴坐标系，然后将网格细胞空间尺度两两组合，构建组合空间尺度，然后分别在X轴和Y轴逐级解算位置矢量，分别获得斜轴坐标系横轴精确位置和斜轴坐标系纵轴精确位置

步骤7：将斜轴坐标系中位置坐标转换为笛卡尔直角坐标系中位置坐标。

2.如权利要求1所述的一种适用于噪声条件下大尺度空间的类脑导航方法，其特征在于：

步骤1中根据VCO模型公式获得无人系统速度控制振荡激活频率f_a；其中f_b为无人系统速度控制振荡基准频率，f_b与大脑放电θ节律有关，β为网格细胞空间尺度常数因子，|v(t)|为无人系统瞬时速度，为无人系统瞬时运动方向，为无人系统瞬时速度矢量，d为无人系统方向矢量，为网格细胞放电的优选方向；

步骤2中根据网格细胞空间尺度得到与M个网格细胞空间尺度常数因子β＝{β₁,β₂,...,β_M}相对应的M个空间尺度{s₁,s₂,...,s_M}；

步骤3中二维网格细胞放电模型为；

其中f_j(t)为第j个空间尺度因子下网格细胞放电率；β_j为第j个网格细胞空间尺度常数因子；为在第j个空间尺度因子下无人系统运行的实时位置矢量，x_j为第j个空间尺度因子下无人系统实时横坐标位置，y_j为第j个空间尺度因子下无人系统实时纵坐标位置；为网格细胞第i个树突输入激活相位初始相位进动量；n为触发网格细胞放电的树突数量，n为小于等于6的正整数；β_j为第j个网格细胞空间尺度常数因子；s_j为第j个网格细胞空间尺度；Θ(x)表示Heaviside函数，即

步骤4中N为正整数，为可观测空间尺度，可观测空间尺度矢量为二维空间尺度相位矢量；

步骤5中当无人系统运行在大尺度空间时，空间相位矢量夹角为60°；

步骤6中二维空间尺度相位矢量可表示为p_x＝{p_x1,p_x2,...,p_xM},p_y＝{p_y1,p_y2,...,p_yM}，p_xM为与M个空间尺度对应的X轴相位测量值，p_yM为与M个空间尺度对应的Y轴相位测量值；

步骤7中根据三角公式其中x为笛卡尔直角坐标系X轴位置，y为笛卡尔直角坐标系Y轴位置。