由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展

随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展，昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展，可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出，呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为，具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系，以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵；论述了类脑导航技术研究进展，包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航；分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势；最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。     

无人机类脑吸引子神经网络导航技术

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。     

无人飞行器三维类脑SLAM自主导航方法

随着动物大脑中导航细胞的发现以及人工智能的快速发展，受动物启发的类脑SLAM自主导航方法为突破现有导航方式的瓶颈提供了新的思路。本文针对无人飞行器类脑SLAM自主导航技术的研究进展进行了综述， 包括：1）论述无人飞行器SLAM技术研究现状；2）在二维SLAM导航技术的基础上介绍了三维空间以及单一环境下的类脑SLAM自主导航方案；3）分析了二维及三维类脑SLAM自主导航方案的关键技术；4）最后对现有三维导航方案进行分析验证并指出目前类脑SLAM在无人飞行器上应用时亟需解决的问题。类脑SLAM技术不依赖于高精度传感器、对环境适应性强、自主智能性高，更加适用于无人飞行器复杂动态的飞行环境。     

模拟板全尺寸吹风试验技术

为了对某航空发动机流场畸变模拟板进行设计验证和修型，需要对其进行吹风试验，测取其在一定板后马赫数下的压 力分布。为此，通过进气和引射相结合的方式，在某试验设备上开展了模拟板全尺寸吹风试验，并进行了模拟板全尺寸畸变吹风 试验技术研究。针对模拟板板后马赫数计算方法、板后AIP稳态总压测点布局、板后测点小角度偏斜、板后测点轴向位置以及物 理/换算流量对畸变度的影响进行了试验。结果表明：在非回流区内板后马赫数采用总静压法进行计算的结果更接近真实值；板 后AIP稳态总压测点布局、测点轴向位置对畸变度测量有影响；板后测点小角度偏斜对畸变度测量基本无影响；综合压力畸变指 数随着换算流量的增大逐渐增大；在换算流量相同时，综合压力畸变指数不随物理流量的变化而变化。     

基于双目视觉的类脑三维认知地图构建方法

基于大脑导航神经细胞机理的类脑认知地图构建方法,为发展智能同步定位与地图构建(SLAM)技术提供了新思路.针对现有类脑认知地图构建精度不高的问题,提出了一种基于双目视觉的类脑三维认知地图构建方法.首先阐述了类脑三维认知地图系统的工作原理,然后论述了不同视觉里程计对认知地图精度的影响,研究了基于双目视觉里程计的类脑三维认知地图精度优化方法,最终完成了基于视觉数据集的类脑三维认知地图构建试验.试验结果表明,所提方法构建的视觉里程计地图的三维位置误差为总行程的2.14％,认知地图的三维位置误差为1.56％;认知地图精度与里程计精度呈正相关;系统通过模板匹配进行回环检测与校正,提高了认知地图的精度.     

基于STDP奖励调节的类脑面向目标导航

动物具有优秀的空间自主定位导航能力，能够实现在无先验环境信息下的导航定位和导航决策过程。针对智能体在连续空间中面向目标导航问题，研究了一种基于生物学放电时间依赖可塑性学习规则的智能体面向目标导航算法。首先分析了动物面向目标导航决策过程中的生理学机理，在此基础上，构建了基于脉冲神经网络的位置细胞和动作细胞模型。动作细胞间权值采用横向竞争模型更新，通过环境奖励信号的更新，采用放电时间依赖可塑性学习规则对位置细胞前馈动作细胞模型的突触权重进行权值调节，利用动作细胞群的脉冲放电现象表征智能体运动方向和速度。最后，对所提算法进行了仿真实验验证。仿真结果表明，所提出的类脑面向目标导航算法能够在单障碍环境中实现30 ms左右的规划速度，相比传统强化学习Q学习方法平均路径规划长度缩短了15.9%。