探测首先在粗略的空间上进行，然后有选择地在精细的空间上进行
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科学家最近的九个模型描述了大脑区中循环连接的连续吸引子模型可以产生类似的预演活动 。 与前面描述的编码多个目标的挑战相关 ， 该模型能够在多个不同的空间地图或由同一细胞网络编码的“图表”中并行驱动预演活动 。 还使用“线性前瞻”模型演示了新颖的路径规划 ， 该模型使用编码相似方向的连接网格单元之间的轻微相位偏移来驱动导航朝向目标 。
在内侧内嗅皮层网格细胞中发现多个空间尺度导致尝试通过利用这种多尺度世界表示来模拟远程导航 。 在这些模型中 ， 路径规划是通过从虚拟老鼠的当前位置在多个方向上探测线性前瞻轨迹来执行的 ， 直到探针激活与目标位置相关的位置单元 。 多尺度方法的优点是可以以相似的计算效率探测所有可能范围内的目标 。 探测首先在最粗略的空间尺度上进行 ， 然后在目标位置附近有选择地在更精细的空间尺度上进行 。
该模型目前的缺点是它没有对障碍物和边界进行建模 ， 啮齿动物实验已经证明它们会破坏空间细胞发射场 。 这种在大环境中的地图碎片化与建模方法特别相关 ， 因为许多受啮齿动物启发的导航模型明确或隐含地假设发生路径规划的世界表示是度量的 ， 或者至少在空间上是连续的 。 如果这个假设失效 ， 导航可能会受到影响 。 在早期的模型中 ， 使用虚拟网格单元应用基于非生物梯度的路径规划算法在小型环境中就足够了 ， 但在更大更复杂的环境中会因为空间表示碎片化而崩溃 。
由于与将算法方法应用于网格内的路径规划或空间的位置单元编码相关的问题 ， 一些模型实现了到目标的基于转换的编码 ， 例如中实现的转换单元和其他编码的模型放置转换 。 这些模型提出的机制具有可能的生物类似物；例如 ， 过渡单元格类似于定向位置和网格单元格 。 然而 ， 与机器人拓扑导航系统一样 ， 这些模型无法规划以前未通过遍历连接的位置之间的导航 ， 鉴于最近在老鼠身上的证据 ， 这似乎是不可信的 。
将这些方法的各个方面与能够进行新颖路径规划的模型相结合的模型可能会产生更合理的行为 ， 同时放宽基于度量的方法的严格的度量空间要求 。 在考虑用于执行路径规划和导航的计算机制时 ， 最先进的机器人导航系统和仿生导航模型之间的差异可能最为明显 。 大多数机器人世界表示很容易适用于使用正式搜索算法的路径规划方法 ， 对此没有现实的生物模拟 。
【探测首先在粗略的空间上进行，然后有选择地在精细的空间上进行】相比之下 ， 仿生建模方法在实际实施解决长距离路径规划问题和朝向多个可能的目标位置时面临许多挑战 ， 有时是在以前从未经过的路线上 。 昆虫模型通过将精确的自运动和罗盘驱动的航位推算与视觉地标归航相结合 ， 展示了远距离蚂蚁式导航 。 模拟昆虫导航比模拟啮齿动物更容易也更具挑战性；几乎没有明确的神经证据来限制模型的生物学合理性 ， 但是模型中提出的任何机制都必须可以使用相对较少的计算和存储进行实时计算 。
除了发现多尺度地图外 ， 啮齿动物研究还揭示了神经活动的时间模式 ， 这些模式似乎编码了长距离 ， 有时是通往目标的新路径 。 然而 ， 许多仿生模型都基于旧的“路线回放”证据 ， 其中只有以前经过的路线才能用于导航到目标；直到最近才出现新模型 ， 试图解释这一证据 ， 以实现更一般的和可能新颖的目标路径规划 。 这些新的实验结果和相关理论可能是未来仿生建模研究的沃土 。
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