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Evolving a Neural Model of Insect Path Integration

机译：进化昆虫路径整合的神经模型

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Path integration is an important navigation strategy in many animal species. We use a genetic algorithm to evolve a novel neural model of path integration, based on input from cells that encode the heading of the agent in a manner comparable to the polarization-sensitive interneurons found in insects. The home vector is encoded as a population code across a circular array of cells that integrate this input. This code can be used to control return to the home position. We demonstrate the capabilities of the network under noisy conditions in simulation and on a robot.
机译：路径整合是许多动物物种中重要的导航策略。我们使用一种遗传算法，根据来自细胞的输入进化出一种新的路径整合神经模型，该细胞以与昆虫中对极化敏感的中间神经元相当的方式编码该药物的前进方向。归位向量在集成了此输入的单元格的环形阵列中被编码为种群代码。此代码可用于控制返回到原始位置。我们通过仿真和机器人演示了在嘈杂条件下网络的功能。

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