基于粗糙集与遗传算法的采摘机器人路径规划

蔡　炯，汪小志

(1. 攀枝花学院，四川 攀枝花　617000；2.南昌工学院，南昌　330108；3.武汉理工大学，武汉　430070)



基于粗糙集与遗传算法的采摘机器人路径规划

蔡炯1，汪小志2,3

(1. 攀枝花学院，四川 攀枝花617000；2.南昌工学院，南昌330108；3.武汉理工大学，武汉430070)

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。

关键词：采摘机器人；路径规划；遗传算法；自主导航；粗糙集；决策表

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。……