本方向面向深海复杂海洋环境下自主水下机器人（AUV）地球物理探测自主化难题，借鉴生物空间认知机理，将类脑空间导航细胞模型引入水下机器人感知、定位与探测一体化框架，开展具身探测与类脑认知导航的理论、算法与试验验证研究。

研究核心是融合多种类脑细胞：边界细胞（bordercells）感知海床、障碍物等环境边界；局部场景细胞（viewcells）编码水下局部视觉/地形场景特征；网格细胞（gridcells）构建连续空间度量表征；速度细胞（speedcells）实时编码自身运动速度；位姿细胞（posecells）估计机器人全局位姿。基于上述类脑单元构建类脑导航机与海洋物理场智能探测智能体，建立一套集方法研究、模型构建、湖海试验验证于一体的深海地球物理探测智能体研究体系。

区别于传统AUV依赖惯性导航、DVL、多波束的工程化定位框架，该方向强调具身感知驱动认知建图：AUV在探测海洋重力、磁力、地形等物理场的同时，利用类脑认知机制完成空间表征、环境记忆与自主决策，实现物理场观测数据与AUV深海空间位姿估计相互约束，提升深海地球物理调查成果的定位准确性与数据自洽性，为长航程、弱外部参考信号深海环境下自主探测提供新的技术路径。