盖世汽车讯 机器人很快就能自主完成搜救任务、巡检、复杂的维护作业以及其他各种现实世界的任务。然而，要做到这一点，它们必须能够在未知且复杂的环境中平稳导航，避免发生故障或陷入困境，否则就需要人工干预。
大多数自主导航系统依赖于全球定位系统，它可以提供机器人在地图上的位置信息。然而，在许多环境中，例如洞穴、非结构化空间和倒塌的建筑物，GPS系统要么无法工作，要么变得不可靠。
“我们的研究源于我们在仿生机器人领域发现的一个关键空白，”论文第一作者Sheikder Chandan表示，“虽然许多研究已成功地从单个动物中分离并实现了导航策略，例如蚂蚁的路径整合或老鼠的认知地图构建，但这种还原论方法忽略了一个被称为‘简并性’的基本生物学原理。在自然界中，稳健的导航源于多种不同但功能重叠的策略的层级整合。”
一个由三部分组成的、受自然启发的框架
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