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针对同步定位与地图构建(simultaneouslocalizationandmapping,SLAM)过程中定位精度较低和角度漂移等问题,受哺乳动物海马体空间认知机理的启发,提出一种构建多尺度网格细胞到位置细胞信息转换的仿生SLAM算法.首先,引入头方向细胞和条纹细胞感知自身运动信息,并生成多尺度网格细胞覆盖整个空间环境,减小由于角度偏移而产生的累计误差;其次,对于定位精度低问题,采用Hebb学习规则下的竞争型神经网络建立多尺度网格细胞到位置细胞的信息转换关系;最后,构建位置细胞与空间环境中不同地