30、机器人图像识别与时间序列形状关联分析方法研究

机器人图像识别与时间序列形状关联分析方法研究

机器人图像识别方法

在机器人定位领域，有一种方法是通过一组涵盖整个景观的详尽图像来确定机器人的位置。其原理是，机器人将当前视野与之前捕获的所有可能图像进行比较，从而识别自身在环境中的位置。然而，这种方法存在实际问题，即需要处理的信息过多，使得在线分析整个数据库变得不切实际，并且数据库必须是机器人本地的。

为了解决这个问题，研究人员提出了寻找数据库中所有图像的最小像素集的方法，通过这个最小集来完成所需的识别。这需要一个优化方法来确定两个关键要素：一是实现所需识别的最小像素数量，二是这些像素在机器人视野中的位置。这是一个典型的多目标优化问题，因为高精度要求更多的像素点，而高效性则要求使用尽可能少的像素点。研究人员将满足这两个条件的最优像素点集称为“筛子”。

帕累托前沿与多目标遗传算法

在现实生活中，大多数日常问题都涉及多个目标。常见的处理方法是将所有目标组合成一个单一函数，并为每个目标赋予特定的权重，但这种方法存在如何确定权重的问题。另一种更可靠的方法是为每个需求建立目标函数，包括所有适用的限制条件。这些目标函数可能相互冲突，不一定能找到同时满足所有目标的解决方案。

一般来说，目标函数的解有两种关系：一种解可能支配其他解，或者被其他解支配。这就引出了帕累托最优解或帕累托前沿的概念，即一组不被其他点严格支配的有效最优解。如今，寻找帕累托前沿的一种流行方法是使用多目标遗传算法（MOGAs）。遗传算法具有以下特点：
1. 分析数字化的问题空间。
2. 同时处理问题空间的多个点。
3. 对问题空间的可能解（点）进行编码。
4. 独立评估每个点。
5. 组