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【机器人导航系统，在具有挑战性的现实世界环境中运行】
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弥合生物学相关性和类动物表现之间的差距 ， 动物是在自然栖息地进化的 ， 而不是世界各地研究实验室使用的十几种实验范式 。从行为上可以知道 ， 动物能够在其自然栖息地进行令人难以置信的目标导向导航 ， 例如鸟类的全球迁徙之旅以及沙漠蚂蚁的长距离觅食和返回 。 科学家们已经根据这种行为证据、动物已知的感知能力和计算能力创建了导航模型；当部署在模拟中的虚拟代理或机器人上时 ， 许多这些模型会产生生物学上的合理行为 。
从机制上讲 ， 人们对如何在大脑中执行目标导向导航知之甚少 。 记录微小昆虫大脑的详细神经活动在很大程度上仍然是一个未解决的问题 。 相反 ， 科学家们通过记录啮齿动物等哺乳动物在高度受限的实验范式中导航来研究这个主题：T形迷宫、径向臂迷宫、莫里斯水任务 。 范式被仔细地限制 ， 以便隔离特定的感兴趣的行为并使神经记录变得可行 。 超过4年的广泛实验已经产生了丰富的神经证据 ， 说明如何在哺乳动物的大脑 。
已经产生了无数的神经导航仿生模型 ， 其中一些像行为模型一样 ， 也产生了生物学上合理的导航行为 ， 至少对于实验室范式来说是这样 。 机器人导航系统在具有挑战性的现实世界环境中运行 ， 其中许多环境类似于动物的自然栖息地 。 机器人导航的发展受到传感技术的推动——以测距传感器和最近的视觉为主——以及导航现实施加的硬操作限制 ， 例如所有传感中固有的不确定性 。
虽然机器人导航系统的许多方面似乎与它们的生物学对应物相去甚远——远程激光、基于图形的路径搜索算法——但我们已经看到有很多相关的重叠 。 例如 ， 最近在啮齿动物中发现边界向量单元的证据表明 ， 尽管缺乏远程障碍物传感器 ， 但老鼠确实编码了一种与机器人技术中使用的无处不在的占用网格地图表示相似的世界表示 。 同样 ， 啮齿动物似乎通过神经预演路线来规划通往远端目标的长距离路径 ， 这一过程与机器人路径规划中大量使用的图形搜索算法具有广泛的相似性 。
仿生建模的最终目标之一是了解动物如何在其自然栖息地中进行目标导向导航 ， 而不仅仅是在人工范式中 。 仿生模型还提供了检验目前无法使用动物进行检验的假设的潜力 。 然而 ， 盲目地将当前形式的大多数模型部署在实际动物栖息地中运行的机器人上可能会导致灾难性的导航失败 ， 导致研究人员试图修改这些仿生模型 ， 以便它们能够在更复杂的环境中发挥作用 。
传统的机器人导航研究提供了逐步实现更现实的导航范式的方法 ， 通过提供“插入式”导航功能 ， 随着仿生模型变得更有能力 ， 这些导航功能可以逐渐被移除 。 伴随着在更大更自然的环境中进行更雄心勃勃的动物实验 ， 通过无线神经记录设备的开发成为可能 ， 人们对生物导航的理解有可能取得重大进展 。 改进仿生导航模型使其功能更强大但仍具有生物学相关性将提供双赢 ， 使这些模型更接近于解释动物在其自然栖息地中的导航 ， 但也更接近与“现实世界”导航性能直接相关的机器人导航技术 。
大多数动物使用不同形式的运动在不同的环境中移动 。 这使他们能够适应寻找食物、逃避威胁或迁移 ， 同时最大限度地减少他们运动的能量成本 。 为此 ， 动物必须使用相同的运动模块来执行通常具有相反要求的专门任务 。 例如 ， 一种动物潜入水中打猎需要一个尽可能轻的结构以实现高效飞行 ， 同时在撞击水面时结构仍然坚固 。
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