Fundamental Visual Navigation Algorithms: Indirect Sequential, Biased Diffusive, & Direct Pathing

要約

予測可能なローカル環境で効果的に採餌するには、観察可能な空間コンテキストに合わせて移動を調整する必要があります。つまり、ナビゲーションです。
検索とは異なり、価値があると知られている特定の領域に移動することには、独自の特殊性が伴います。
視覚を通じて空間がどのように理解され、ナビゲーションのために解析されるかは、多くの場合、感覚入力を操作し、意思決定のアルゴリズム レベルを調査する能力が限られているため、実験的に検証されます。
経験的手段に代わる一般化可能かつ最小限の手段として、私たちは身体化ニューラルネットワークを進化させて研究し、生物が視覚的空間ナビゲーションに使用する可能性のある情報処理アルゴリズムを探索します。
驚くべきことに、3 つの異なるクラスのアルゴリズムが出現しました。それぞれに独自のルールとトレードオフがあり、それぞれが観察可能な生物学的ナビゲーション行動に非常に関連しているようです。

要約(オリジナル)

Effective foraging in a predictable local environment requires coordinating movement with observable spatial context – in a word, navigation. Distinct from search, navigating to specific areas known to be valuable entails its own particularities. How space is understood through vision and parsed for navigation is often examined experimentally, with limited ability to manipulate sensory inputs and probe into the algorithmic level of decision-making. As a generalizable, minimal alternative to empirical means, we evolve and study embodied neural networks to explore information processing algorithms an organism may use for visual spatial navigation. Surprisingly, three distinct classes of algorithms emerged, each with its own set of rules and tradeoffs, and each appear to be highly relevant to observable biological navigation behaviors.

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