基于空间单元模型的啮齿动物类比学习仿生机器人在开放场迷宫中的实现
机器人学
2025-08-27 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
数据驱动的人工智能（AI）方法在各种认知任务中展现出惊人的能力，然而依赖大规模数据集和神经网络的做法带来了诸多挑战，如高功耗和有限适应性，尤其是在受 SWaP 限制的应用中，例如行星探索。为此，我们提出通过模拟动物中观察到的类比学习来增强智能机器人的自主能力。类比学习使动物能够通过记忆同时发生的事件来适应其环境。通过复制这一机制，仿生机器人可以在动态环境中自主导航，学习环境中的相互作用以优化性能。本文探索了在开放场迷宫环境中利用仿生机器人模拟啮齿动物的类比学习，利用空间单元（如位置单元和网格单元）的见解。通过整合这些模型，我们旨在实现用于实时场景中空间任务的在线类比学习，弥合生物空间认知与机器人技术之间的差距，以推动自主系统的发展。
引用
@article{arxiv.2508.18460,
title = {Mimicking associative learning of rats via a neuromorphic robot in open field maze using spatial cell models},
author = {Tianze Liu and Md Abu Bakr Siddique and Hongyu An},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.18460},
year = {2025}
}