基于海马体、后皮质皮层和后顶叶皮质参考框架的空间导航计算模型

在一个未知的环境中为自己定位，从而能够找到从一个地方到另一个地方的路线，这一任务乍一看似乎相当简单。然而，如果一个人想要人为地模拟这种行为，那么有一些重要的问题需要克服：（1）大脑介质（agent）如何将感知信息与之前存储的相同环境的记忆联系起来？（2） 大脑介质如何检索存储的空间记忆并将其转换，使其在当前环境下有用？（3）大脑介质如何结合各种感官信息推断自己当前的位置，规划穿越空间的路径？

大脑介质需要结合不同的感官信息，将其与当前位置联系起来，并检索存储的空间记忆，以便成功导航。1948年Tolman根据啮齿动物的行为发现，提出了认知图的概念。从那时起，构建这样一个认知图的基本神经原理被归因于不同大脑区域的神经元类型（如位置细胞、头部方向细胞和网格细胞），并进行了广泛的研究。

海马体的模型。黑点表示路标。黄色圆圈显示可以作为目标的重要位置。绿色箭头表示非中心目标方向。红色箭头表示代理当前的头部方向。黑色虚线描述与相邻地标的非中心方向和距离的连接向量。

O’Keefe和Nadel（1978）的发表为现代神经学探索大脑区域奠定了基础，这些区域被认为是负责导航的。他们报告说，大鼠的海马体构建了之前提出的认知图，因此对导航能力至关重要。许多受生物学启发的导航模型已经被应用到机器人身上。其中一些受生物学启发的模型可以超越传统的工程和机器人定位和地图算法，比如在某些场景下的扩展Kalman滤波或粒子滤波。

后皮质皮层模型。RSC接收AGD数据、EGCD数据、路线进程和惯用信息作为输入，并计算参考系决策和更新的EGD信号。

对于成功导航所必需的认知图是如何被利用和操纵的，我们还没有完全理解。导航的一个关键概念是参考的空间框架。空间参考系是一种表示，即环境中实体的位置或方向的坐标系统。相关研究表明，在穿越一个环境时，人类、猴子和老鼠等哺乳动物倾向于使用不同的参照框架，并经常在它们之间切换，这些框架表示环境的不以自我为中心、以自我为中心或以路径为中心的视图。这些框架的构建是在大脑的不同区域内进行的。一些框架只存在于大脑的一个区域，而另一些框架是在一个区域内构建的，但在其他几个区域内保持。

后顶叶皮质模型。将EGD和ECD信号作为输入接收，并根据所传递的策略决策对运动单元进行调优。

海马体（HPC）、后皮质皮层（RSC）和后顶叶皮层（PPC）是空间参考框架构建和维持的三个主要区域。Byrne等人建立了一个全面的模型，包括长期记忆和短期记忆的编码以及两者之间的转换。他们主要关注的是空间记忆转换和检索的神经机制的精确复制。感官输入被用来驱动自我中心-非自我中心转换，并建立所谓的边界向量细胞（BVC）。

本文不是构建一个导航的神经网络模型，而是构建一个算法描述，描述由对导航很重要的不同大脑区域处理的信息类型，并引入了一个模型来研究在空间导航中如何利用不同的参考框架。本文假设（1）海马体（HPC）带有一个以非自我为中心的参照系。（2）后顶叶皮层（PPC）包含一个以自我为中心和以路径为中心的参照系。（3）后皮质皮层（RSC）可以访问所有三个参照系，选择最可靠的参照系用于导航。地标信息（包括它们之间的连接）作为输入提供给模型。每个区域计算一个目标方向并将其反馈给RSC，在RSC中计算相应的置信水平。RSC根据置信水平决定使用哪个参考框架。

神经元建模。(A) 描述HD和EGD神经元及其相应的调谐和连接。(B) EGD、ECD和EGCD神经元及其相应的调谐。EGD和ECD通过指示连接控制EGCD神经元的调节。连接表示对模拟相应细胞种群的方程的输入。

该模型能够复制一些动物和人类研究中的导航行为。通过实验模拟表明，导航策略取决于大脑介质对特定参考框架的置信水平，而依赖这些信息的决定可以随着感官输入的变化而变化。