往处所：人工与自然系统中的位置识别

位置识别，即识别先前访问位置的能力，是生物导航和自主系统中至关重要的能力。本综述综合了机器人系统、动物研究和人类研究的发现，探讨了不同系统如何编码和记忆位置。我们检视了人工系统、动物和人类之间所采用的计算和表示策略，突出显示了诸如拓扑映射、线索整合和记忆管理等收敛解决方案。动物系统揭示了多模态导航和环境适应的进化机制，而人类研究则提供了关于语义位置概念、文化影响以及内省能力的独特见解。人工系统展示了可扩展的架构和数据驱动模型。我们提出了一套统一的概念，以考虑和发展位置识别机制，同时识别挑战，如泛化、鲁棒性和环境可变性。本综述旨在通过将人工位置识别系统的未来发展与动物导航研究和人类空间认知研究的见解相连接，促进人工局部化创新。