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有种方法产生了似是而非的类似蚂蚁的导航行为 ， 再加上蚂蚁可以使用偏振光罗盘 ， 这可能意味着蚂蚁拥有减少感知不确定性影响的机制 。 处理传感不确定性的其他方法包括对地标可靠性的主动评估 。 在受蜜蜂和黄蜂启发的“回头看”模型中 ， 当机器人从目标位置撤退时 ， 它会在以目标位置为中心的有限弧线上左右移动 ， 捕获摄像机图像定期模板 。 学习在此行为期间可靠检测到的地标 ， 而丢弃不可靠的地标 。
当返回目标附近时 ， 机器人通过尝试最小化其当前地标视图与目标地标配置之间的差异来导航到目标位置 。 基于地标的仿生导航模型在机器人技术中也表现出理想的性能 。 代理被绑架时仍能成功导航的能力 。 一个机器人觅食者使用一种新的仿生路径整合机制 ， 称为头部方向累加器 ， 它仅整合特定方向的运动 ， 以及用于提取显着色调和边缘视觉的训练有素的神经网络用作地标的特征 。
头部方向累加器是在分布式自适应控制框架中实现的无映射的基于生物的模型 ， 这是一种面向目标的行动的连贯架构 。 反应行为处理避免碰撞、化学跟踪和食物源检测 。 记住这样做时使用的路线 ， 然后即使被绑架到未知的起始位置 ， 也仅使用地标找到食物来源 。 科学家的位置细胞启发方法也证明了使用地标从绑架中恢复过来 。 在探索过程中 ， 位置细胞与特定的地标空间星座相关联 。
【为了执行目标导航，位置单元与机器人运动相关联，以便导航到目标位置单元】
为了执行目标导航 ， 位置单元与所需的机器人运动相关联 ， 以便导航到特定的目标位置单元 。 即使被绑架到一个未知但以前访问过的位置 ， 机器人也能够导航到一个目标 。基于快照的导航模型与基于地标的方法有不同的感知和计算要求 ， 需要能够捕获某种形式的环境感知快照并将其与之前捕获的快照进行比较 。 在研究人员的啮齿动物模型中 。 通过最小化目标位置的参考图像与虚拟老鼠当前位置的图像之间的整个图像差异来执行导航 。
该系统生成的导航轨迹在相同的实验范式中模仿老鼠的轨迹 ， 并且对“绑架”具有鲁棒性 ， 因为导航完全基于当前图像差异而不是任何状态信息 。主导机器人导航研究的传感不确定性概念在航位推算背景下的仿生建模中得到了最广泛的研究 。 这种对感知不确定性的关注可能来自两个生物学观察；像沙漠蚂蚁这样的小脑昆虫明显令人难以置信的航位推算能力 ， 以及在视觉线索被移除的情况下 ， 啮齿动物大脑中的网格细胞图在很长一段时间内看似稳定 。
在啮齿动物地图稳定性的情况下 ， 研究显示出令人惊讶的结果 。 地图在黑暗中的稳定性可以完全通过短距离搅拌和几何墙布局知识的结合来解释 ， 而无需唯一的墙识别在昆虫导航的情况下 ， 理论研究证明了全局方向传感器在执行远程航位推算时的重要性 。 这些理论研究与研究人员在有和没有偏振罗盘的情况下进行的远程蚂蚁航位推算的仿生模型在质量上一致 。
显然 ， 感知在机器人导航系统和仿生导航模型中的作用既有相似之处 ， 也有不同之处 。 机器人传感和相关的导航算法很大程度上是由所有传感都是不确定的概念驱动的 。 对于仿生模型 ， 不确定性目前发挥着作用 ， 特别是在航位推算中 ， 但不太重要 。 毫无疑问 ， 这部分是由于小型人工实验室范式 ， 其中感知混叠、里程漂移的经典机器人导航挑战不太明显 。 很可能 ， 如果不进行修改 ， 这些仿生模型中的许多模型将在类似的小型静态室内环境中的机器人导航应用中提供足够的性能 。
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