基于粗糙集与遗传算法的采摘机器人路径规划

发布时间：2017-12-07 19:14

  本文关键词：基于粗糙集与遗传算法的采摘机器人路径规划

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【摘要】：为了提高采集机器人路径规划速度和自主导航的智能化水平,提出了一种基于粗糙集和遗传算法的路径规划方法,从而有效地提高了路径规划的速度和精度。采摘机器人根据实际果实采摘环境,利用图像分割技术,对果实目标进行识别,在二维栅格地图环境下,制定出决策表,并使用粗糙集对决策表进行约简,得到最小决策表,将其作为遗传算法初试种群,进行遗传交叉和复制操作,优化路径规划算法。为了验证采摘机器人算法性能的可靠性,对采摘机器人的性能进行了测试,包括果实图像的识别和机器人路径规划能力。通过测试发现:采摘机器人可有效地分割提取出成熟果实,并可完成多目标任务。对粗糙集和遗传算法的性能进行了测试,结果发现:使用粗糙集可以大大降低所需训练种群的数目,减少平均迭代次数;增加障碍物的复杂程度后,使用粗糙集遗传算法可以明显地提高路径规划的速度,从而提高了机器人采摘作业的效率。
【作者单位】： 攀枝花学院;南昌工学院;武汉理工大学;
【基金】：湖北省自然科学基金项目(2014CFB322)
【分类号】：TP242;S225
【正文快照】： 0引言采摘机器人代表着农业高新科技发展的前沿,是农业科学研究的重点。机器人视觉系统是智能化自主移动式机器人设计的关键环节,是机器人完成自主路径规划的基础,对其研究具有重要的意义。目前,机器人路经规划的方法有很多。其中,基于遗传算法的路径规划方法,其搜索性能较好,

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本文编号：1263464