为什么一段更长的旅程会让人感觉更远，即使实际并非如此？
当人们在虚拟环境中导航时，旅程的时长会选择性地改变他们对地点之间距离的估计，但不会改变他们对地标顺序的记忆，也不会改变他们手绘地图的整体准确度[3]。换句话说，花在移动上的时间就像在天平上偷偷加了一个砝码，只影响某一类空间判断——两个地方相距多远——而地图的整体布局保持不变。这表明，大脑至少把两种空间知识在一定程度上分开保存：一种是对距离的度量感，另一种是对地点如何连接的结构感[3]。
这种分离对日常导航很重要。如果你绕了一条缓慢蜿蜒的路去商店，你可能会高估它有多远，但不一定会记错它相对于其他地标的位置。这一发现与以下观点一致：时间体验不只是穿越空间的副产品，而是一种会被整合进空间估计的输入，整合的权重取决于情境[3]。
同样的时间线索，会因视角和地标而变得更重要或更不重要
时间对空间知识的影响并不是固定的。在同一项虚拟导航研究中，鸟瞰式的空中视角只有在有地标存在时才能提高人们判断整体布局的准确度；而从地面视角看，没有地标时表现反而更稳定[3]。地标知识、视角、旅程的时空属性以及个人的方向感，各自独立地影响了一个人认知地图的准确程度[3]。
这最适合被描述为一种依赖情境的整合解释：大脑会根据环境的结构和空间被表征的形式，灵活地给时间和空间信息分配权重[3]。一个实际启示是，构建一张好的心理地图并没有单一的配方。究竟是时机、地标还是视角占主导，取决于当时有什么可用，以及这个空间是如何被学习的。
真正的距离地图是逐渐形成的，而时机有助于为序列构建类似空间的地图
在人类用四个阶段学习一座大型虚拟城镇的研究中，后海马体和内嗅皮层的大脑活动模式逐渐反映出地点之间的实际直线距离，而且直到最后一个阶段才显著高于随机水平[1]。这种距离编码的强度预测了个体在之后一项不熟悉的寻路测试中走捷径的表现，而未能发展出这种编码的人则依赖已经走过的路线[1]。这支持了以下观点：真正的度量地图会随着经验逐渐发展，并且对灵活规划路线特别有用[1]。
时间似乎也是构建非空间序列地图的基石。当人们学习统计序列时，一个把序列视为潜在空间的模型——项目作为节点，转移概率作为边——可以通过调整一个时间折扣参数来捕捉他们的行为，这个参数指的是近期转移相对于较早转移被赋予多大权重[2]。任务期间记录的神经活动主要在颞叶（包括参与空间导航的区域）反映了这些估计出的潜在空间，学习通常发生在前500次试验内，并受到空间结构和个人折扣参数的调节[2]。作者将此视为把序列学习与更广泛的、领域通用的认知地图联系起来的证据[2]。
工程师构建地图的方式如出一辙：经验加时机
同样的原理也出现在旨在模仿空间认知的导航系统中。一个机器人框架模拟网格细胞和位置细胞，以快速整合自身运动线索，利用视觉线索进行重定位，并通过储存的、表达环境拓扑结构的经验把这些线索编织在一起[5]。随后，一个通过强化学习获得后继表征而构建的预测地图，让机器人能够规划通往目标的经验序列，并在环境变化时重新规划最短路径[5]。
一个更早的视觉与认知地图系统同样把环境表示为图，并沿图的弧线传播激活以寻找目标，明确地把空间导航与时间记忆结合起来[4]。这些工程实例之所以有用，是因为它们让这种整合变得具体：地图不只是空间的一幅图像，而是一种支持在其中进行有序、定时运动的结构。
本文引用的文献
海马体在空间导航和认知地图形成中的参与
在学习虚拟城镇的人类中，后海马体-内嗅皮层的活动到最后一个阶段时逐渐反映出真实的欧几里得距离，这种编码的强度预测了走捷径的效率，而前海马体的激活则随时间推移随熟悉度增加。
序列学习过程中认知地图形成的神经生理学证据
在序列学习过程中，颞叶的神经活动反映了由时间折扣模型推导出的潜在空间估计，学习通常发生在前500次试验内，并受到潜在空间和个人折扣参数的调节。
认知地图形成中的时空属性：地标和视角的依赖情境效应
导航时长选择性地带偏了度量距离判断，但不影响地标顺序记忆或手绘地图的准确度，而且时机的影响受到地标可用性和导航视角的调节。
利用视觉和认知地图在未知环境中导航与规划
一个基于视觉的导航与规划系统把环境表示为图认知地图，并沿其弧线向目标传播激活，把空间导航与时间记忆结合起来。
受空间认知启发的基于经验和预测地图的机器人导航
一个机器人框架通过储存的经验整合自身运动线索和视觉线索来构建预测地图，从而在动态环境中实现快速路径规划和重新规划。