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

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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.
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