第1章 概述
1.1 移動(dòng)機(jī)器人
1.2 同步定位和地圖構(gòu)建
1.3 環(huán)境探索、目標(biāo)導(dǎo)航和適應(yīng)變化
1.4 生物模型的應(yīng)用
1.5 章節(jié)介紹
第2章 地圖構(gòu)建和導(dǎo)航
2.1 地圖構(gòu)建和導(dǎo)航問題
2.1.1 定位和地圖構(gòu)建
2.1.2 SLAM：“雞和蛋”問題
2.1.3 不確定性的處理
2.1.4 探索未知環(huán)境
2.1.5 目標(biāo)導(dǎo)航
2.1.6 學(xué)習(xí)并應(yīng)對(duì)環(huán)境變化
第3章 機(jī)器人地圖構(gòu)建方法
3.1 基于概率的地圖構(gòu)建算法
3.1.1 卡爾曼濾波算法
3.1.2 極大期望算法
3.1.3 粒子濾波算法
3.2 拓?fù)涞貓D構(gòu)建算法
3.3 環(huán)境探索、導(dǎo)航和適應(yīng)環(huán)境變化
3.3.1 環(huán)境探索
3.3.2 目標(biāo)導(dǎo)航
3.3.3 適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境
3.4 討論
第4章 生物導(dǎo)航系統(tǒng)
4.1 嚙齒類動(dòng)物與認(rèn)知地圖
4.1.1 頭方向信息和具體位置細(xì)胞
4.1.2 環(huán)境探索，導(dǎo)航和適應(yīng)變化
4.2 其他動(dòng)物和昆蟲
4.2.1 蜜蜂
4.2.2 螞蟻
4.2.3 靈長類動(dòng)物
4.2.4 人類
4.3 討論
第5章 海馬腦區(qū)模型生物仿真
5.1 頭方向和具體位置細(xì)胞——人工技術(shù)狀態(tài)
5.1.1 吸引子網(wǎng)絡(luò)
5.1.2 路徑綜合
5.1.3 利用外部輔助信息校正頭方向
5.1.4 位置細(xì)胞——人工技術(shù)狀態(tài)
5.1.5 利用外界輔助線索的具體位置細(xì)胞
5.1.6 利用自我定位信息的位置細(xì)胞
5.1.7 導(dǎo)航
5.2 討論
第6章 機(jī)器人與生物激勵(lì)比較
6.1 魯棒性與精確度
6.2 地圖友好性與使用性
6.3 傳感器差異
6.4 在真實(shí)世界環(huán)境中的能力
6.5 問題的解
第7章 海馬模型的探索性研究
7.1 機(jī)器人和環(huán)境
7.2 完整模式結(jié)構(gòu)
7.3 空間方向模型
7.3.1 方向表征
7.3.2 認(rèn)知非自我中心的標(biāo)志序列
7.3.3 使用非自我中心的標(biāo)志序列重定向
7.3.4 內(nèi)部動(dòng)力學(xué)
7.3.5 使用自中心信息進(jìn)行路徑集成
7.4 模型性能
7.4.1 實(shí)驗(yàn)1：路徑集成標(biāo)定
7.4.2 實(shí)驗(yàn)2：定向和一維地圖構(gòu)建
7.5 空間位置模型
7.5.1 表示位置
7.5.2 學(xué)習(xí)非自中心導(dǎo)引標(biāo)志物
7.5.3 利用非中心引導(dǎo)標(biāo)志重定位
7.5.4 內(nèi)部動(dòng)力學(xué)
7.5.5 使用自中心信息進(jìn)行路徑集成
7.6 模型性能
7.6.1 實(shí)驗(yàn)3：定位和二維地圖構(gòu)建
7.7 討論和總結(jié)
7.7.1 與生物系統(tǒng)的比較
7.7.2 與其他模型的比較
7.7.3 結(jié)論
第8章 RatSLAM擴(kuò)展海馬模型
8.1 空間位姿模型
8.1.1 完整模型的結(jié)構(gòu)
8.1.2 位姿感知細(xì)胞的生物證據(jù)
8.1.3 位姿表征
8.1.4 內(nèi)部動(dòng)態(tài)過程
8.1.5 視覺場(chǎng)景的學(xué)習(xí)
8.1.6 使用熟悉的視覺場(chǎng)景進(jìn)行重定位
8.1.7 直觀的路徑積分
8.2 局部場(chǎng)景的形成
8.2.1 絕對(duì)差總和的模型
8.2.2 圖像直方圖
8.3 海馬模型中的可視化SLAM
8.4 室內(nèi)和室外環(huán)境中的SLAM
8.4.1 實(shí)驗(yàn)4：有人造路標(biāo)的SLAM
8.4.2 實(shí)驗(yàn)5：環(huán)形環(huán)境中的SLAM
8.4.3 實(shí)驗(yàn)6：在辦公大樓中的SLAM
8.4.4 實(shí)驗(yàn)7：室外環(huán)境中的SLAM
8.4.5 只有路徑積分時(shí)的表現(xiàn)
8.4.6 SLAM結(jié)果
8.5 總結(jié)和討論
8.5.1 RatSLAM的必要條件
8.5.2 RatSLAM表征的本質(zhì)
第9章 目標(biāo)記憶的探索性研究
9.1 用RatSLAM喚起目標(biāo)記憶
9.2 學(xué)習(xí)
9.3 回憶
9.3.1 實(shí)驗(yàn)8：小環(huán)境的目標(biāo)回憶
9.3.2 目標(biāo)回憶結(jié)果
9.3.3 實(shí)驗(yàn)9：大環(huán)境中的目標(biāo)回憶
9.3.4 目標(biāo)回憶結(jié)果
9.4 總結(jié)和討論
9.4.1 創(chuàng)建適合于目標(biāo)回憶的地圖
第10章 擴(kuò)展RatSLAM：經(jīng)歷地圖構(gòu)建算法
10.1 由經(jīng)歷構(gòu)成的地圖
10.2 關(guān)聯(lián)經(jīng)歷：空間、時(shí)間、行為
10.3 地圖校正
10.4 地圖的適應(yīng)性和長期保持
10.5 室內(nèi)經(jīng)歷制圖結(jié)果
1O.5.1 實(shí)驗(yàn)10：大的位姿感知細(xì)胞表征
10.5.2 實(shí)驗(yàn)11：小的位姿感知細(xì)胞表征
10.6 實(shí)驗(yàn)12：室外的經(jīng)歷制圖
10.7 總結(jié)和討論
第11章 環(huán)境探索，目標(biāo)記憶和適應(yīng)改變
11.1 有效的環(huán)境探索
11.1.1 實(shí)驗(yàn)評(píng)估
11.1.2 討論
11.2 用時(shí)間地圖回憶路線
11.2.1 構(gòu)建時(shí)間地圖
11.2.2 路徑規(guī)劃
11.2.3 行為仲裁
11.2.4 路線丟失恢復(fù)
11.3 SLAM和在靜態(tài)環(huán)境中的導(dǎo)航
11.3.1 實(shí)驗(yàn)13：小位姿沖突下的目標(biāo)回憶
11.3.2 實(shí)驗(yàn)14：大位姿沖突下的目標(biāo)回憶
11.3.3 討論
11.4 適應(yīng)環(huán)境的變化
11.4.1 實(shí)驗(yàn)15：室內(nèi)地圖的適應(yīng)性
11.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
11.5 討論
11.5.1 結(jié)論
第12章 討論
12.1 本書總結(jié)
12.1.1 地圖構(gòu)建與導(dǎo)航
12.1.2 海馬神經(jīng)模型的探索性研究
12.1.3 RatSLAM：一種擴(kuò)展海馬模型
12.1.4 目標(biāo)記憶：探索性研究
12.1.5 擴(kuò)展RatSLAM：經(jīng)歷地圖構(gòu)建
12.1.6 環(huán)境探索，目標(biāo)回憶和適應(yīng)變化
12.2 貢獻(xiàn)
12.2.1 機(jī)器人和生物系統(tǒng)的比較綜述
12.2.2 海馬模型的性能評(píng)估
12.2.3 擴(kuò)展海馬模型的實(shí)現(xiàn)
12.2.4 經(jīng)歷地圖構(gòu)建算法
12.2.5 一種地圖構(gòu)建與導(dǎo)航的綜合方法
12.3 地圖構(gòu)建與導(dǎo)航研究的前景
12.4 網(wǎng)格細(xì)胞
12.5 總結(jié)
附錄A 移動(dòng)行為
參考文獻(xiàn)
復(fù)制圖列表
索引