基于模糊树图与DS证据理论的机器人功能模块粒度划分方法

发布时间：2017-08-01 05:23

  本文关键词：基于模糊树图与DS证据理论的机器人功能模块粒度划分方法

  更多相关文章： 模块划分 机器人技术中间件 模糊树图 DS证据理论 模糊层次分析法

【摘要】：基于机器人技术中间件(RTM)提出一种功能模块粒度划分评价方法.首先,结合模糊层次分析法(FAHP)获取模块功能与结构相关性指标的综合权重,构造系统相关矩阵,通过模糊树图聚类算法得到不同粒度下的机器人系统模块划分方案;以模块独立性为原则,构建各模块划分方案的内聚度与耦合度模型,并将其视为DS(Dempster-Shafer)证据理论的两个证据源,建立多属性决策矩阵;通过区间偏好排序法对决策方案的信任区间进行排序,得到机器人系统最优模块划分方案.以机器人3维地图创建系统为例,对所提评价方法进行验证,系统实现及结果表明了该方法的有效性和可行性.
【作者单位】： 北京工业大学信息学部;
【关键词】： 模块划分 机器人技术中间件 模糊树图 DS证据理论 模糊层次分析法
【基金】：北京工业大学智能机器人“大科研”推进计划(002000514316009) 国家自然科学基金(61175087)
【分类号】：TP242
【正文快照】： 1引言(Introduction)模块化技术可以提高当前机器人系统设计过程中各功能构件的可重用性,避免大量重复工作,缩短开发周期,降低开发成本[1].现有的机器人模块化技术存在系统稳定性较差,实时性和可扩展性不足等问题.合理的模块划分方案是解决上述问题的主要途径之一.机器人功能

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本文编号：602705