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実環境で自律的に移動する移動ロボットの能力は非常に重要である。技術の進歩にも関わらず、複雑な環境でのロボットの自己推定、目標位置への移動は依然として途上の課題である。ラットは、周囲の環境の情報を手がかりに自分自身をローカライズすることによって、複雑な空間で正確かつ迅速に移動することがよく知られている。我々は、これらに基づき、ラットの脳信号をそれ自身の行動にマッピングすることによってラットの意思決定を模倣することをロボットが学習するアルゴリズムを開発した。アルゴリズムを実装されたロボットは、複雑な環境で位置推定し移動するために、内部状態と外部センサ情報を統合することを学習できることを確認した。
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