基于单层可激发CNN模型的二维路径求解

本文提出并数值研究了一种易于实现的路径求解算法，用于解决二维空间问题，该算法基于特定细胞非线性网络（CNN）模型的可激发/可编程特性。该网络是一种单层生物启发模型，也已在CMOS技术中实现。它表现出具有区域双稳态细胞的可激发特性。相关响应实现了触发自波的传播，其中可激发模式可以全局预设和重置。研究表明，二维空间中的障碍物分布也可以直接映射到网络的耦合细胞阵列上。结合这两个特性，该网络模型可以作为二维路径计算处理器的主要模块。相关的算法和配置已通过电路级参数进行了数值实验，并给出了性能估计。该模型的简洁性也允许采用替代技术和器件级实现，这在相关微型或纳米尺度机器人应用的自主处理器设计中可能至关重要。