我们解决了弥合海马形成（HPF）神经科学知识与机器人和人工智能的工程知识之间差距的具有挑战性的。同时定位和映射（SLAM）已经在机器人学中实现为空间认知的基本功能。在这项研究中，我们的目标是调查Slam功能如何对应于HPF。为此，提出了一种基于文献综述的假设，并且呈现了其验证的方向，而不执行任何新的模拟。我们调查了HPF模型和各种计算的模型，包括脑激发的血液，空间概念形成和深度生成模型。此外，我们讨论了神经科学中HPF的结果与机器人中的SLAM之间的关系。由此，使用用于构建脑参考架构的方法来构建海马形成启动的概率产生模型（PGM）。我们基于传统SLAM模型的修改提出了一种HPF-PGM作为计算模型，该模型设计成与HPF的解剖结构和功能高度一致。通过参考大脑，我们建议将Enocentric / Allocentric信息集成从Entorlinal Cortex集成到海马以及使用离散事件队列的使用。