计算机仿真
計算機倣真
계산궤방진
COMPUTER SIMULATION
2013年
8期
372-375
,共4页
路径选择%自然语义%歧义性
路徑選擇%自然語義%歧義性
로경선택%자연어의%기의성
Path choice%The natural semantic%Ambiguity
机器人路径优化选择时,环境中的路径信息非事先固定,而是需要根据环境改变,采集得到的随机路径信息往往参杂很强的干扰,造成路径知识信息的机器表达有很大困难.传统的机器人路径选择方法,通过单一的路径直观信息完成对应,而缺少对复杂信息、干扰下路径信息的理解能力,使路径相关知识点支离破碎,很难建立联系,造成路径选择错误率较高.提出了一种自然语义优化的机器人路径选择算法,建立机器人路径选择知识库,并且将其作为自然语义理解歧义性消除的数据基础,将自然语义特征进行转化处理,通过路径特征关联性系数的计算,去除理解过程中的歧义性.实验结果表明,上述算法能够有效消除机器人路径选择中的自然语义理解的歧义性,提高机器人路径选择的准确性.
機器人路徑優化選擇時,環境中的路徑信息非事先固定,而是需要根據環境改變,採集得到的隨機路徑信息往往參雜很彊的榦擾,造成路徑知識信息的機器錶達有很大睏難.傳統的機器人路徑選擇方法,通過單一的路徑直觀信息完成對應,而缺少對複雜信息、榦擾下路徑信息的理解能力,使路徑相關知識點支離破碎,很難建立聯繫,造成路徑選擇錯誤率較高.提齣瞭一種自然語義優化的機器人路徑選擇算法,建立機器人路徑選擇知識庫,併且將其作為自然語義理解歧義性消除的數據基礎,將自然語義特徵進行轉化處理,通過路徑特徵關聯性繫數的計算,去除理解過程中的歧義性.實驗結果錶明,上述算法能夠有效消除機器人路徑選擇中的自然語義理解的歧義性,提高機器人路徑選擇的準確性.
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