Tế bào vị trí kích hoạt tại một vị trí duy nhất trong không gian, phản ánh vị trí của chuột trong môi trường.

• Tế bào lưới kích hoạt tại nhiều vị trí tạo thành mạng lưới hình lục giác, cung cấp định vị ngắn hạn dựa trên chuyển động.
• - Tế bào định hướng đầu kích hoạt khi đầu chuột hướng về một hướng cụ thể, hoạt động như “la bàn nội tại”.
• - Mô hình sử dụng interference oscillator để mô phỏng hoạt động của tế bào lưới, với các tham số như tần số dao động, hướng ưu tiên, tốc độ chuột.
• - Cơ chế reset được kích hoạt khi robot nhận diện lại vị trí đã từng đi qua, giúp hiệu chỉnh pha dao động của tế bào lưới để giảm sai số tích lũy.
• - Mô hình được kiểm nghiệm trên robot Khepera trong môi trường mê cung mở (open maze), sử dụng bản đồ topo-metric để lưu trữ các vị trí đã đi qua.
• - So sánh với mô hình RatNav1 trước đó, mô hình RatNav2 với cơ chế reset cho thấy số lượng sai số định vị giảm từ hơn 500 xuống dưới 50 trong cùng điều kiện nhiễu.
• - Mô hình hỗ trợ học tăng cường (Actor-Critic) để điều hướng đến mục tiêu, và học Hebbian để củng cố liên kết giữa các lớp tế bào.
• - Mô hình được xây dựng bằng ngôn ngữ mô phỏng thần kinh NSL, hỗ trợ cả mô phỏng và thực nghiệm robot vật lý.