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龙图腾网获悉安徽工程大学申请的专利一种基于啮齿类动物模型与WIFI指纹的SLAM方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN108712725B8 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201810520762.2，技术领域涉及：H04W4/029；该发明授权一种基于啮齿类动物模型与WIFI指纹的SLAM方法是由孙新柱;秦国威;陈孟元设计研发完成，并于2018-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于啮齿类动物模型与WIFI指纹的SLAM方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于啮齿类动物模型与WIFI指纹的SLAM方法，涉及仿生学以及无线信号网络领域，利用基于WIFI信号强度的指纹识别方法，运用WIFI指纹信息代替原有啮齿类动物模型中的局部场景细胞网络，离线阶段建立位置指纹数据库，在线定位阶段使用贝叶斯算法完成WIFI信号强度指纹信息的匹配，修正位姿细胞网络的活性，最终获取更加精确的经历图，采用本发明的基于啮齿类动物模型与WIFI指纹的SLAM方法，不仅使得移动机器人的定位精确度更高，且提高了系统的稳定性，具备良好的定位性能。

本发明授权一种基于啮齿类动物模型与WIFI指纹的SLAM方法在权利要求书中公布了：1.一种基于啮齿类动物模型与WIFI指纹的SLAM方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1通过竞争型吸引子网络，将头方向细胞与位置细胞模型化位姿感知细胞，经过位姿细胞各自的加工处理，机器人自中心信息和非中心信息刺激影响位姿细胞的活动； 步骤2将无线信号网络WIFI作为一种传感器用到啮齿类动物模型当中，离线阶段存储环境的WIFI信号强度的感应快照，形成WIFI强度模板； 步骤3在线阶段完成新输入的WIFI强度与离线阶段WIFI强度匹配，位姿细胞网络的活性因子被激活修正，二者结合能够阻止错误匹配的发生，产生更加准确的经历图； 所述步骤1中，吸引子竞争网络的动力学始终操纵位姿感知细胞网络内部的活动，其内部动态过程可分为兴奋度更新，对位姿感知细胞的全局抑制，位姿感知细胞活性的归一化； 所述步骤2中，WIFI指纹获取环境的相关信息，并和位姿感知细胞之间存在相互作用，通过建立WIFI强度指纹和位姿感知细胞之间相关的连接，将激活的WIFI指纹中能量注入到位姿感知细胞中，WIFI指纹与可用的机器人位置连接起来，被更新的连接强度则可表示为 式中：Ri为WIFI指纹中某位置的信号强度；Qxyθ为位姿感知细胞的活性水平。

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