22基于智力探索的认知地图建模_朱青

基于智力探索的认知地图建模

朱青1，王如彬2

1华东理工大学信息科学与工程学院自动化系，上海200237

2华东理工大学理学院数学系，上海200237

摘要

摘要：：啮齿类动物被认为可以形成代表空间环境的认知地图，这种认知地图中代表不同空间区域的位置细胞和环境以一种发放率编码的模式联系起来。本文首先介绍了神经计算模型和认知地图的构建，这种基于发放率编码的模型也被广泛应用于联想记忆中。然后本文阐释了两种认知地图的形成方式和功能，第一种模型是一种空间向量地图，用来将动物所处的空间位置进行自我定位，同时，也可以更新地图信息。另一种认知地图是一个基于目标的向量图，用来进行路径重述。将这两种认知地图结合起来，就能形成一个高效快捷的寻路方式。本文重点解决了这种寻路方式只能针对单一目标的缺点，将这种寻路方法应用于智力探索模型中去，依靠适应性驱动力，利用第一种认知地图中所存地点之间关系的基本知识,对第二种认知地图进行构建和重置。这样通过智力来解决一系列的新路径问题，能够针对不同目标的需求找到合适的路径。这篇文章的这个新思路能为寻路问题找到更加简便和安全的答案，也能够为以后应用于机器人系统的编程提供更好的基础。

关键词：认知地图；智力探索；寻路；位置细胞；

A Model of Cognitive Map Based on Mental Exploration

Qing Zhu1,Rubin Wang2

1Department of Automation,School of Information Science and Engineering,East China University of Science and Technology,Shanghai200237,

China;

2Department of Mathematics,School of Science,East China University of Science and Technology,Shanghai200237,China;

Abstract:The rodent hippocampus has been thought to represent the spatial environment as a cognitive map.In the classical theory,the cognitive map has been explained as a consequence of the fact that different spatial regions are assigned to different cell populations in the framework of rate coding.This paper first introduces the construction of a neural computation model and the cognitive map based on the firing rate coding,which is also is widely used in the associative memory.Then the article explains the formation and function of the two kinds of cognitive maps.The first one is the spatial vector map,it can perform self localization.At the same time，it can update the new detail information of the map.The other one is the goal-oriented vector map,it play an important role in route replay.As intermediate between the two types,we proposed a combination between the spatial vector map and the goal-orientation map and

作者简介：朱青(1990-)，女，本科，学生，从事认知神经动力学研究，E-mail:zhuqing99@

王如彬(1951-)，男，博士，博士生导师，从事认知神经动力学研究，E-mail:rbwang@

form an effective and efficient way of path finding.This paper focused on solving the shortcomings of this path finding way,which can only find its way for a single target.We apply this kind of cognitive map-based path-finding methods to mental exploration model.Rely on the driving force of adaptation,We use the basic knowledge of the relationship between the locations stored in the first cognitive map,and form and reset the second cognitive map,finally solve a series of problems finding new path with the help of mental exploration,which is able to find a suitable path for the needs of different target.The fresh idea of this paper can find its way to seek a simpler and safer answer,and also provide a better basis for later to apply it to the programming of the robot system.

Key words:cognitive map;mental exploration;path finding;place cell

1引言

认知地图概念的出现最初开始于Tolman的一篇论文[1]，他认为老鼠具有在大脑中形成代表他们周围环境的地图的能力，并且可以利用这个认知地图来解决空间问题。之后，O’Keefe和Dostrovsky[2]采用电生理方法最早发现了海马体中的位置细胞，这些位置细胞也就是构建认知地图的基础。什么是位置细胞呢？当动物处在相对狭小的范围时，如果海马内某些锥体细胞在某处呈现最大频率发放，而在其他地方很少或者没有发放，则该细胞成为位置细胞（place cell，place unit），其发放所对应的动物在环境中的活动范围称为该细胞的位置野（place field）。位置编码对于解决空间学习任务问题起着至关重要的作用，由于海马机能障碍危害到老鼠在空间任务中的表现，这也证明了海马在啮齿动物中对空间导航的功能[3]。在上几个世纪，这些研究的主流方向都集中于解释基于空间位置的海马细胞活动方式以及这些活动的特点。另外，近期研究还表明，存在着头朝向细胞（head direction cell）[4]，它们是指在动物头部指向特定方向时，发生最大放电的神经元；以及网格细胞（grid cell）[5]，它也对于老鼠在迷宫平面上的导向也起着重要的作用。为了模拟各种细胞在空间中的相互协调作用，模拟动物在空间任务中进行路径搜寻，研究者们大多采用了Darvin提出的路径整合（path integration，PI）的方法，并进行不断地深化改进。综上所述，虽然已经有大量学者证实了空间学习和记忆的确是与海马有着极其重要的联系，但是这个学习机制的细节仍然是未知的，待解决的问题丝毫不少于已经取得的成果，还有这一系列问题，比如如何整合来源不同的空间信息，如何将其应用于机器人领域等等。北美和欧洲的一些科研机构已经在空间认知的研究上投入大量的科研资金，而且已经将这方面的研究结果应用于自动机器人系统中，这种机器人可以在无人为帮助的情况下，同时进行定位，制图并且导航等功能，绘制所需区域一个精确稳定的地图，来完成规定的路径任务。

2神经网络结构

经典的神经网络理论认为信息通过神经元的发放率来编码，这种海马记忆的神经基础由Marr[6]提出，同时这也作为联想记忆的框架。众所周知，在海马体的CA3区域有着很多突触连接，这就使得神经网络可以编码动物所体验的外部的刺激，这个网络具有可以追溯发放模式的能力，也就是所谓的学习后的记忆能力。许多相关的理论模型和问题被提出和讨论，例如记忆能力，记忆追溯的鲁棒性以及相似记忆的干扰。接下来我们就简单介绍一下这种发放率编码模式的神经电路基础。

我们知道，位置细胞可以通过发放活动来表示所在的位置，并通过突触加强进行路径学习。如在路径AB上，从代表A的细胞增加一个突触连接至代表B的细胞就表示A细胞可以导致B细胞的发放。下图是一个简单的神经电路图，神经系统是一个连续的动态系统，而神经元模型可以用来描述神经系统的输入输出特性[7]。