Going Places: Place Recognition in Artificial and Natural Systems

📄 arXiv: 2511.14341v1 📥 PDF

作者: Michael Milford, Tobias Fischer

分类: cs.RO, cs.AI, cs.CV

发布日期: 2025-11-18

期刊: Annual Review of Control, Robotics, and Autonomous Systems 2026, vol. 9

DOI: 10.1146/annurev-control-032724-014418

💡 一句话要点

综述：人工与自然系统中的地点识别研究

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 地点识别 机器人导航 动物导航 人类空间认知 拓扑地图 线索整合 记忆管理 自主系统

📋 核心要点

  1. 地点识别是生物导航和自主系统的关键能力，但现有方法在泛化性和鲁棒性方面存在挑战。
  2. 本文通过综合分析机器人、动物和人类的研究，探索不同系统在地点识别上的共性和差异。
  3. 研究提出了一个统一的概念框架，旨在促进人工地点识别系统的创新，并应对环境变化等挑战。

📝 摘要（中文）

地点识别，即识别先前访问过的位置的能力，对于生物导航和自主系统至关重要。本文综述了机器人系统、动物研究和人类研究的发现，探讨了不同系统如何编码和回忆地点。我们考察了人工系统、动物和人类所采用的计算和表征策略，重点介绍了拓扑地图、线索整合和记忆管理等趋同解决方案。动物系统揭示了多模态导航和环境适应的进化机制，而人类研究则提供了对语义地点概念、文化影响和内省能力的独特见解。人工系统展示了可扩展的架构和数据驱动的模型。我们提出了一个统一的概念集，通过该概念集来考虑和开发地点识别机制，并确定了泛化、鲁棒性和环境可变性等关键挑战。本综述旨在通过将人工地点识别系统的未来发展与动物导航研究和人类空间认知研究的见解联系起来，从而促进人工定位的创新。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在探讨地点识别这一关键能力在不同系统（人工系统、动物和人类）中的实现方式。现有方法，尤其是在人工系统中，面临着泛化能力不足、对环境变化敏感等问题，难以在复杂和动态的环境中实现可靠的地点识别。

核心思路：论文的核心思路是通过跨学科的视角，综合分析机器人学、动物行为学和人类认知科学的研究成果，寻找不同系统在地点识别策略上的共性和差异。通过借鉴生物系统的优点，改进人工系统的设计，从而提高其性能和鲁棒性。

技术框架：论文采用综述的形式，没有提出具体的算法或模型。其技术框架主要体现在对现有研究的分类和总结上，包括：1) 不同系统（人工、动物、人类）的地点识别方法；2) 拓扑地图、线索整合、记忆管理等关键技术；3) 泛化性、鲁棒性、环境适应性等挑战。

关键创新：论文的创新之处在于其跨学科的视角和对地点识别的统一概念框架的提出。它打破了不同领域之间的壁垒，促进了知识的交叉融合，为人工地点识别系统的未来发展提供了新的思路。

关键设计：由于是综述文章，没有具体的技术细节。但文章强调了拓扑地图、线索整合和记忆管理等关键技术在地点识别中的重要性，并指出未来的研究应该关注泛化性、鲁棒性和环境适应性等问题。

📊 实验亮点

本文是一篇综述性文章，亮点在于整合了机器人、动物和人类在地点识别方面的研究，提出了一个统一的框架。它没有提供具体的实验结果，但强调了拓扑地图、线索整合和记忆管理等关键技术的重要性，并指出了未来研究的方向，例如提高泛化能力和鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究对机器人导航、自动驾驶、增强现实等领域具有潜在的应用价值。通过借鉴生物系统的地点识别机制，可以开发出更智能、更可靠的自主系统，使其能够在复杂和动态的环境中进行导航和定位。此外，该研究还可以促进对人类空间认知机制的理解，为认知科学和人工智能的发展做出贡献。

📄 摘要（原文）

Place recognition, the ability to identify previously visited locations, is critical for both biological navigation and autonomous systems. This review synthesizes findings from robotic systems, animal studies, and human research to explore how different systems encode and recall place. We examine the computational and representational strategies employed across artificial systems, animals, and humans, highlighting convergent solutions such as topological mapping, cue integration, and memory management. Animal systems reveal evolved mechanisms for multimodal navigation and environmental adaptation, while human studies provide unique insights into semantic place concepts, cultural influences, and introspective capabilities. Artificial systems showcase scalable architectures and data-driven models. We propose a unifying set of concepts by which to consider and develop place recognition mechanisms and identify key challenges such as generalization, robustness, and environmental variability. This review aims to foster innovations in artificial localization by connecting future developments in artificial place recognition systems to insights from both animal navigation research and human spatial cognition studies.