【摘 要】
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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
【机 构】
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南京航空航天大学导航研究中心,先进飞行器导航、控制与健康管理工业和信息化部重点实验室,卫星通信与导航江苏高校协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61873125,61673208,61703208,61533008,61533009);江苏省自然基金项目(BK20181291);中央高校基本科研业务费专项资金(NP2018108);江苏省六大人才高峰项目(2015-XXRJ-005)
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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
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