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随着机器人技术和人工智能的快速和不可阻挡的演变，在现实世界中有效的统一导航已成为文献中最紧迫的挑战之一。但是，苛刻的要求，例如实时操作，能源和构成效率，鲁棒性和可靠性，使最新的解决方案不适合现实世界中的挑战。因此，研究人员被迫寻求创新的方法，例如生物启发的解决方案。的确，动物具有有效感知，理解和浏览其非结构化环境的内在能力。这样做，他们在认知过程中利用自我运动提示，本体感受和视觉流程来绘制其环境并将自己定位在其中。计算神经科学家的目的是回答“如何”和“为什么”这种认知过程发生在大脑中，以设计模仿生物学处理的新型神经形态传感器和方法。这项调查旨在全面审查脑启发策略在自主导航中的应用，考虑：神经形态感知和异步事件处理，能量和适应性学习，或模仿大脑领域的工作原理，在导航中起着至关重要的作用，例如hippococappampumant或hippocappampumant nectorhinal cort cort cort cort cort cort cort cort cort cort cort cort cort。
移动机器人的神经形态感知和导航
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