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【24h】

Using the Neural Circuit of the Insect Central Complex for Path Integration on a Micro Aerial Vehicle

机译：利用昆虫中央综合体的神经电路进行微空气车辆路径集成

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We have deployed an anatomically constrained neural model for path integration on a real world, holonomic aerial platform. Based on the insect central complex, the model combines estimated heading and ground speed information to maintain a location estimate that can be used to steer the agent directly home after convoluted outward journeys. We implement a biologically plausible method to estimate ground speed using optical flow. We discover that a downward viewing, mechanically stabilised and height compensated vision system performs well in a range of natural environments, even when visual acuity is reduced to 3°/pixel. In a flat outdoor environment, the worst case final displacement error increases at a rate 1.5 m 100 m outbound travel. The field of view of the vision system has no impact on odometry performance.
机译：我们部署了一个解剖学限制的神经模型，以便在现实世界，完全的空中平台上的路径集成。 基于昆虫中央综合体，该模型结合了估计的标题和地速信息，以维持位置估计，可用于在复印外部旅程中直接主页转向代理。 我们实施一种生物学上可言论的方法来使用光流来估计地速。 我们发现向下观察，机械稳定和高度补偿视觉系统在一系列自然环境中表现良好，即使当视力还原为3°/像素时，即使当视力还原到3°/像素也是如此。 在一个平坦的户外环境中，最坏情况最终的最终位移误差以1.5米100米出境行程的速率增加。 视野系统的视野对机制性能没有影响。

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