基于粗糙集与遗传算法的采摘机器人路径规划

作     者：蔡炯 汪小志 Cai Jiong;Wang Xiaozhi

作者机构：攀枝花学院四川攀枝花617000 南昌工学院南昌330108 武汉理工大学武汉430070 

出 版 物：《农机化研究》 (Journal of Agricultural Mechanization Research)

年 卷 期：2016年第38卷第8期

页      面：189-193页

学科分类：080202[工学-机械电子工程] 0828[工学-农业工程] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：湖北省自然科学基金项目(2014CFB322) 

主　　题：采摘机器人 路径规划 遗传算法 自主导航 粗糙集 决策表 

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。