机器人路径选择优化方法研究与仿真.pdf

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1、第30卷第8期计算机仿真2013年8月文章编号:1006—9348(2013)08—0372—04机器人路径选择优化方法研究与仿真冯洪玉1’2,李艳翠1(1.河南科技学院信息工程学院,河南新乡453003;2.武汉理工大学信息工程学院,湖北武汉430070)摘要:机器人路径优化选择时,环境中的路径信息非事先固定,而是需要根据环境改变,采集得到的随机路径信息往往参杂很强的干扰,造成路径知识信息的机器表达有很大困难。传统的机器人路径选择方法,通过单一的路径直观信息完成对应,而缺少对复杂信息、干扰下路径信息的理解能力,使路径相关知识点支离破碎,很难建立联系,造成路径选择错误率较高。提出了一

2、种自然语义优化的机器人路径选择算法,建立机器人路径选择知识库,并且将其作为自然语义理解歧义性消除的数据基础,将自然语义特征进行转化处理,通过路径特征关联性系数的计算,去除理解过程中的歧义性。实验结果表明,上述算法能够有效消除机器人路径选择中的自然语义理解的歧义性,提高机器人路径选择的准确性。关键词:路径选择;自然语义;歧义性中图分类号:F127文献标识码:BResearchandSimulationofRobotPathOptimizationMethodsFENGHong—yul”,LIYan—cuil(1.HenanInstituteofScienceandTechnology,

3、CollegeofInformationEngineering,XinxiangHenan453003,China;2.WuhanUniversityofTechnology,CollegeofInformationEngineering,WuhanHubei430070,China)ABSTRACT:Researchtherobotpathselectionoptimization.Thepaperputforwardanaturalsemanticoptimizationrobotpathselectionalgorithm.Thealgorithmbuiltrobotspath

4、selectionknowledgebase,andusetitasanaturalse—manticambiguityeliminationofdatabase.Throughthenaturaltransformationofsemanticcharacteristicsandthecal-culationofcorrelationcoefficientofthepathfeatures,theambiguityintheunderstandingprocessWasremoved.Thesimulationresultsshowthatthealgorithmcaneffect

5、ivelyeliminateambiguitywithrobotpathchoiceofnatureofse—manticunderstandingandimprovetheaccuracyoftherobotpathchoice.KEYWORDS:Pathchoice;Thenaturalsemantic;Ambiguity1引言随着机器人服务的逐步发展和普及,机器人已经在人们的生产、生活中占据着重要的地位⋯。利用机器人进行一些重复性或者重体力劳动,能够最大限度的解放劳动力,从而提高生产效率。在机器人使用过程中,机器人的路径选择是一个关键性技术,成为很多专家研究的热点课题。21。现

6、阶段,主要的机器人路径选择方法包括基于自然语义的机器人路径选择方法、基于数据映射模型的机器人路径选择方法和基于神经网络的机器人路径选择方法‘31。其中,最常用的是基于自然语义的机器人路径选择方法‘41。由于机器人路径收稿日期:2013—02—23修回日期:2013—04—23....——372....——选择方法应用范围十分广泛,因此有着广阔的发展空间,成为很多专家研究的主要问题”。1。在机器人路径选取的过程中,路径信息的规律性较差,路径信息的描述具有很多不同的方法。利用传统的自然语义算法进行机器人路径选取,对路径信息的表示都太过于固定、孤立,通过单一的路径直观信息完成对应,缺少对路

7、径信息的理解能力,使路径相关知识点支离破碎,很难彼此建立联系,从而降低了路径选取的准确性。81。为了避免上述缺陷,提出了一种基于自然语义优化算法的机器人路径选择中的自然语义理解歧义性消除方法。在机器人路径选择的过程中,需要建立机器人路径选择知识库,并且将其作为机器人路径选择中的自然语义理解歧义性消除的数据基础。利用自然语义优化方法,将自然语义特征进行转化处理,从而使机器人对路径选择语言能够准确理解,去除理解过程中的歧义性。2机器人路径信息选择原理2.1路径

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