專利名稱：機器人控制軟件模塊劃分方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于機器人領(lǐng)域，具體涉及機器人控制軟件模塊化技術(shù)，特別是模糊聚類與層次分析法相結(jié)合的機器人控制軟件模塊劃分方法，基于信息熵思想的機器人軟件模塊化系統(tǒng)評價方法。
背景技術(shù)：
近年來，隨著機器人研究領(lǐng)域的不斷發(fā)展，機器人模塊化控制技術(shù)逐漸成為研究的熱點，模塊劃分方法是該技術(shù)的關(guān)鍵，如何合理有效地劃分機器人軟件控制系統(tǒng)成為機器人模塊化研究亟待解決的問題。經(jīng)對現(xiàn)有技術(shù)的文獻檢索發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)已有多種模塊化的機器人系統(tǒng)。如比，專利號為5523662的美國專利公開了一種模塊化、可擴展和可重構(gòu)的機器人系統(tǒng)，該機器人系統(tǒng)至少包含2個由一些緊湊型的轉(zhuǎn)動關(guān)節(jié)所組成的機械手模塊，每個模塊可以被拆卸并重裝成各種不同的配置形式。專利號為US2008/0046121A1的美國專利公開了一種可重構(gòu)模塊化機器人的開發(fā)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括:一個包含通信接口的單片機，一個連接人機接口的主控制器,一個命令和信號傳輸模塊，以及執(zhí)行命令的從控制器和一個功能模塊。然而，以上兩種技術(shù)側(cè)重在機器人系統(tǒng)實現(xiàn)上，沒有提出控制軟件的劃分以及模塊劃分的原則和方法，很難使其中所提到的模塊化系統(tǒng)推廣使用和普及。公開號為CN100488732C的中國專利“模塊化及標準組件構(gòu)成的機器人”，提出了一種由能量模塊、規(guī)劃控制模塊、驅(qū)動模塊、傳感模塊、通訊模塊、連接件組成的模塊化機器人，連接件通過標準通訊接口連接，方便組件之間的組裝公開號為CN101879720A的中國專利“可重構(gòu)模塊化機器人的控制系統(tǒng)”，提供了一個開放的、靈活的、圖形化的控制系統(tǒng)。以上兩種技術(shù)由均設(shè)計者根據(jù) 自己的經(jīng)驗定義系統(tǒng)劃分方案，缺乏定量的評價模型，很難獲得最優(yōu)的劃分結(jié)果。

發(fā)明內(nèi)容
針對機器人系統(tǒng)控制軟件模塊劃分中存在的上述問題，本發(fā)明提供了一種通用的機器人控制軟件模塊劃分方法，旨在降低人為因素對模塊劃分的影響，實現(xiàn)機器人系統(tǒng)控制軟件模塊化的定量評價，為不同劃分粒度下的系統(tǒng)評價提供依據(jù)。本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案:首先，將系統(tǒng)按最小機能劃分，使系統(tǒng)劃分粒度最小，得到功能粒度最小的元素樣本集；然后，從功能和結(jié)構(gòu)的角度對樣本集元素進行相關(guān)性分析，應(yīng)用模糊樹圖聚類方法將具有一定相關(guān)性的元素聚類合并。通過選取不同的閾值可以得到各子樹在不同水平上的劃分方案。最后，根據(jù)信息熵思想，從集成復(fù)雜度、內(nèi)聚度、耦合度和負載均衡度四個方面綜合評價模塊劃分方案，并選取最優(yōu)劃分結(jié)果。一種機器人控制軟件模塊劃分方法，其特征在于包括以下步驟:步驟一，將機器人控制軟件按照最小功能進行劃分，得到功能粒度最小的元素樣本集。
步驟二，從功能和結(jié)構(gòu)的角度對軟件最小粒度元素樣本集進行相關(guān)性分析。功能交互主要體現(xiàn)在各元素之間的控制流、數(shù)據(jù)流、信息流和調(diào)用流的轉(zhuǎn)換和傳輸上；結(jié)構(gòu)相關(guān)性是指樣本元素在內(nèi)存空間、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分布以及對硬件依賴等方面的相關(guān)性,本發(fā)明主要從組合類型、聯(lián)接類型和配合方式3個方面衡量樣本元素間的結(jié)構(gòu)相關(guān)性。具體方法如下:(I)確定功能相關(guān)性評價指標，建立各個指標的量化值；(2)確定結(jié)構(gòu)相關(guān)性評價指標，建立各個指標的量化值；(3)建立相關(guān)性計算數(shù)學(xué)模型。以表示樣本集中元素i與元素j的相關(guān)度，即交互作用程度。相關(guān)度的構(gòu)造方法為:
權(quán)利要求
1.一種機器人控制軟件模塊劃分方法，其特征在于包括以下步驟: 步驟一，將機器人控制軟件按照最小功能進行劃分，得到功能粒度最小的元素樣本集; 步驟二，從功能和結(jié)構(gòu)的角度對軟件最小粒度元素樣本集進行相關(guān)性分析； 步驟三，運用層次分析法獲取功能和結(jié)構(gòu)評價準則對元素樣本間相關(guān)性的權(quán)重系數(shù)，方法如下: (O建立層次結(jié)構(gòu)模型 將模塊劃分問題劃分為三層結(jié)構(gòu)，最上層為目標，即將機器人控制軟件模塊化；中間層為準則層，包括四個相關(guān)性準則:功能相關(guān)性、接口數(shù)量、接口類型和硬件依賴關(guān)聯(lián)類型；最下層為方案層，即模塊劃分方案； (2)構(gòu)造成對比較矩陣 將每一個具有向下隸屬關(guān)系的元素(被稱作準則)作為判斷矩陣的第一個元素(位于左上角)，隸屬于它的各個兀素依次排列在其后的第一行和第一列； 設(shè)某層有η個因素:X = Ix1, χ2,, xj，要比較它們對上一層某一準則(或目標)的影響程度，確定在該層中相對于某一準則所占比重； 用au表示第i個因素相對于第j個因素的比較結(jié)果，得到下面的成對比較矩陣:
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機器人控制軟件模塊劃分方法，其特征在于，步驟二對軟件最小粒度元素樣本集進行相關(guān)性分析的方法如下: (1)確定功能相關(guān)性評價指標，建立各個指標的量化值； (2)確定結(jié)構(gòu)相關(guān)性評價指標，建立各個指標的量化值； (3)建立相關(guān)性計算數(shù)學(xué)模型； 以ru表示樣本集中元素i與元素j的相關(guān)度，即交互作用程度，相關(guān)度的構(gòu)造算法為:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種機器人控制軟件模塊劃分方法，其特征在于，步驟五中的方案評價指標由下面四項構(gòu)成: (1)集成復(fù)雜度 采用接口數(shù)量與接口中傳輸數(shù)據(jù)量相結(jié)合的信息熵模型作為集成復(fù)雜度的評價，集成復(fù)雜度L1的計算公式如下:
4.根據(jù)權(quán)利要求1或3所述的一種機器人控制軟件模塊劃分方法，其特征在于，步驟五中對所有指標進行綜合計算和比較，從而確定較合理的劃分方案的方法如下: 首先，將所得的評價指標按下述公式正規(guī)化處理:
全文摘要
本發(fā)明屬于機器人領(lǐng)域，公布了一種機器人控制軟件模塊劃分方法。首先，將系統(tǒng)按最小機能劃分，得到功能粒度最小的元素樣本集。然后，從功能和結(jié)構(gòu)的角度對樣本集元素進行相關(guān)性分析，應(yīng)用模糊樹圖聚類方法將具有一定相關(guān)性的元素聚類合并。通過選取不同的閾值得到各子樹在不同水平上的劃分方案。最后，根據(jù)信息熵思想綜合評價模塊劃分方案，并選取最優(yōu)劃分結(jié)果。通過采用模糊聚類與層次分析的結(jié)合量化系統(tǒng)元素之間的相關(guān)度，減少了模塊劃分中人為因素的影響，降低了機器人控制軟件模塊化過程的難度；通過信息熵思想提出數(shù)學(xué)評價模型，為機器人軟件系統(tǒng)模塊劃分粒度問題提供了合理有效的解決方案，縮短模塊劃分的開發(fā)周期，降低系統(tǒng)的開發(fā)成本。
文檔編號G06F19/00GK103235877SQ201310127368
公開日2013年8月7日 申請日期2013年4月12日 優(yōu)先權(quán)日2013年4月12日
發(fā)明者賈松敏, 郭兵, 王可, 龐雄偉 申請人:北京工業(yè)大學(xué)