基于模式識(shí)別的機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

劉帥 王敏珍 劉超

摘? 要： 目前傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ)系統(tǒng)多數(shù)基于遺傳算法，這類(lèi)系統(tǒng)存在系統(tǒng)吞吐量較差、效率低的問(wèn)題。為此，設(shè)計(jì)一種基于模式識(shí)別的機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)分類(lèi)系統(tǒng)。首先設(shè)計(jì)系統(tǒng)整體框架，包括數(shù)據(jù)采集、處理以及存儲(chǔ)模塊;其次在硬件設(shè)計(jì)上，選擇XC2VP30芯片作為FPGA核心芯片，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集模塊接口電路，利用合適的FLASH芯片進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)完成系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì);最后根據(jù)模式識(shí)別方法，建立標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)樣本集，確定特征向量，計(jì)算隸屬度函數(shù)完成數(shù)據(jù)分類(lèi)，再利用FPGA將已分類(lèi)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至FLASH模塊中完成軟件設(shè)計(jì)。測(cè)試結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ)系統(tǒng)相比，基于模式識(shí)別的機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ)系統(tǒng)的系統(tǒng)吞吐量提高了15.9%，效率得到了提高。

關(guān)鍵詞： 運(yùn)行軌跡; 數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ); 模式識(shí)別; 系統(tǒng)吞吐量; 系統(tǒng)設(shè)計(jì); 系統(tǒng)測(cè)試

中圖分類(lèi)號(hào)： TN919?34; TP391? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號(hào)： 1004?373X（2020）04?0145?04

Design of robot moving trajectory data classification and storage system

based on pattern recognition

LIU Shuai， WANG Minzhen， LIU Chao

（Changchun Institute of Technology， Changchun 130012， China）

Abstract： A robot moving trajectory data classification system based on pattern recognition is designed to improve the poor system throughput and low efficiency in the most traditional data classification and storage systems based on genetic algorithm. The overall framework of the system is designed， which includes the data acquisition， data processing and data storage modules. In the hardware design， XC2VP30 chip is selected as the core chip of FPGA to design the interface circuit of data acquisition module， and the appropriate Flash chip is used for the data storage， so as to complete the hardware design of the system. The standard data sample set is established by means of the pattern recognition method， the feature vector is determined， the membership function is calculated to complete the data classification， and the classified data is stored in the Flash module by FPGA to complete the software design. Therefore， the overall design of the system has been completed. The testing results show that in comparison with the traditional data classification and storage system， the system throughput of the robot moving trajectory data classification and storage system based on pattern recognition is increased by 15.9%， and the efficiency is improved.

Keywords： moving trajectory; data classification and storage; pattern recognition; system throughput; system design; system test

模式識(shí)別是利用數(shù)學(xué)技術(shù)通過(guò)計(jì)算機(jī)研究模式的自動(dòng)處理和判讀。在給定的任務(wù)中，模式可以用來(lái)與待識(shí)別對(duì)象進(jìn)行比較的樣本，并進(jìn)行識(shí)別得出結(jié)果[1]。模式識(shí)別研究主要方法很多，其中模糊模式識(shí)別具有識(shí)別方便、自適應(yīng)能力強(qiáng)、能夠排除噪聲和干擾的影響等優(yōu)點(diǎn)，得到比較好的識(shí)別結(jié)果[2]。目前，機(jī)器人運(yùn)行軌跡以機(jī)器人的定位為基礎(chǔ)，以導(dǎo)航為手段，對(duì)于規(guī)劃出來(lái)的軌跡，通過(guò)控制機(jī)器人來(lái)實(shí)現(xiàn)，不同的機(jī)器人運(yùn)行軌跡有不同的分類(lèi)，為更好對(duì)機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)存儲(chǔ)，設(shè)計(jì)基于模式識(shí)別機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)分裂存儲(chǔ)系統(tǒng)。

1? 機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1.1? 系統(tǒng)整體框架設(shè)計(jì)

基于模式識(shí)別機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ)系統(tǒng)設(shè)計(jì)框架如圖1所示。

從整體上看，系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊。

1.2? FPGA中心控制邏輯硬件設(shè)計(jì)

在充分考慮系統(tǒng)復(fù)雜度和利用資源的情況下，使用FPGA[3]對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

1） 數(shù)據(jù)采集模塊

數(shù)據(jù)采集模塊主要通過(guò)FPRG芯片內(nèi)部的SRAM對(duì)機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，再使用D/A轉(zhuǎn)換器，將收集到數(shù)字量轉(zhuǎn)換成模擬量，通過(guò)濾波放大后，由FPGA接收、處理和存儲(chǔ)[4]。其中，數(shù)模轉(zhuǎn)換芯片選擇DAC0832;單電源供電一般為5～15 V;功耗為75 mW，無(wú)需外部電路的補(bǔ)償，只需連接不同輸出引腳就可得到不同電壓輸出范圍[5]。DAC0832與FPGA的接口電路如圖2所示。

2） 數(shù)據(jù)處理模塊

該模塊中核心芯片使用Xilinx公司生產(chǎn)的型號(hào)為XC2VP30的FPGA芯片，作為數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)芯片，F(xiàn)PGA芯片上有8個(gè)數(shù)字時(shí)鐘處理器，30 816個(gè)邏輯單元，以及分布式RAM和塊RAM，除此之外，芯片還能提供100 MHz的系統(tǒng)時(shí)鐘[6]。外部輸入信號(hào)能通過(guò)I/O單元輸入到FPGA內(nèi)部，當(dāng)外部輸入信號(hào)經(jīng)過(guò)I/O單元輸入到FPGA內(nèi)部時(shí)，其保持時(shí)間的要求可以降低，一般默認(rèn)為0。

3） 數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊

該模塊使用4 GB KLMAG8DEDD型號(hào)的FLASH芯片[7]，該芯片可用來(lái)保存運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)，還可用來(lái)保存程序代碼。KLMAG8DEDD地址和命令在I/O單元上傳遞。當(dāng)數(shù)據(jù)采集完成后，數(shù)據(jù)處理模塊中的邏輯單元對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷，對(duì)FLASH存儲(chǔ)芯片內(nèi)部進(jìn)行擦除，進(jìn)行數(shù)據(jù)寫(xiě)入操作，使機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)從緩存中讀取后完整準(zhǔn)確地寫(xiě)入到FLASH中。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊的功能框圖如圖3所示。

1.3? 基于模式識(shí)別的系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)

1.3.1? 建立標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)樣本集

在對(duì)機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)分類(lèi)設(shè)計(jì)中，需解決待識(shí)別對(duì)象對(duì)于一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)樣本集的歸屬問(wèn)題，而解決該問(wèn)題的基本原則是最大隸屬原則[8]。通過(guò)事先給出的訓(xùn)練樣本集來(lái)獲得標(biāo)準(zhǔn)樣本集。

假設(shè)機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)目標(biāo)共有N類(lèi)，每類(lèi)數(shù)據(jù)目標(biāo)存在訓(xùn)練樣本集[K=k1，k2…，kn]，對(duì)于每一個(gè)樣本元素k都有L個(gè)特征值，即特征值矩陣[K=[ki1，ki2，…，kin]]，以每一類(lèi)的數(shù)據(jù)目標(biāo)訓(xùn)練樣本集的特征值來(lái)表述該類(lèi)目標(biāo)，即每一類(lèi)數(shù)據(jù)目標(biāo)對(duì)應(yīng)一個(gè)確定特征值。

假設(shè)第x個(gè)數(shù)據(jù)目標(biāo)類(lèi)的特征均值矢量[Wx]，則N類(lèi)目標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)樣本集為[Wx=w1，w2，…，wN]，[Wx∈f（g）]。任取[g0∈G]，如果存在i≤N，則認(rèn)為g0相對(duì)隸屬于Wx，這就是最大隸屬原則。

以機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)的特征值計(jì)算不同樣本的隸屬函數(shù)值為依據(jù)，進(jìn)行最終的機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)歸類(lèi)判別。

1.3.2? 確定特征向量

在機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)分類(lèi)時(shí)，在對(duì)應(yīng)的特征空間中，不同的數(shù)據(jù)類(lèi)在各自的數(shù)據(jù)類(lèi)內(nèi)，特征參量凝聚度較好;不同類(lèi)之間的類(lèi)間距距離相對(duì)較遠(yuǎn)。對(duì)機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，將利用數(shù)據(jù)目標(biāo)類(lèi)的識(shí)別度，實(shí)現(xiàn)不同區(qū)域的機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)分類(lèi)[9]。

根據(jù)Chebyshev大數(shù)定理得出數(shù)據(jù)隨機(jī)變量的凝聚方程：

[h-GhGh<δ≥1-varhδG2h]? ? ?（1）

式中：[varh]表示方差;h表示變量;[G（h）]表示平均值;d表示誤差。當(dāng)方差比較小時(shí)，隨機(jī)變量在其平均值附近，誤差不超過(guò)d，即在一定的可能性下，數(shù)據(jù)凝聚只有在其平均值附近時(shí)，才能保持誤差相對(duì)較小。為更好地對(duì)機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)，引入一個(gè)目標(biāo)集合識(shí)別度P：

[P=Gh0-Ghavarh0+varha]? ? ?（2）

式中，[h0]和[ha]分別表示目標(biāo)和背景。當(dāng)識(shí)別度越大時(shí)，說(shuō)明目標(biāo)類(lèi)之間的類(lèi)間距越大，即閾值分割的可能性越大[10]。

按照特征值計(jì)算機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)的隸屬度，利用隸屬度函數(shù)完成數(shù)據(jù)分類(lèi)。

1.3.3? 計(jì)算隸屬度函數(shù)完成分類(lèi)

按照特征計(jì)算每個(gè)機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)屬于某個(gè)數(shù)據(jù)目標(biāo)類(lèi)的隸屬度函數(shù)，再利用已經(jīng)算出的一組隸屬度函數(shù)中的極值，作為該運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)對(duì)這類(lèi)數(shù)據(jù)的隸屬度函數(shù)。在分類(lèi)時(shí)，選擇獲取極大隸屬度的數(shù)據(jù)目標(biāo)類(lèi)作為該數(shù)據(jù)的所屬類(lèi)別。

假設(shè)有N類(lèi)機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)的樣本庫(kù)，將待分類(lèi)的機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)的特征矢量設(shè)定為[Xi=x1，x2，…，xj]。[Xi]的每個(gè)分量[xj]集中在各自特征均值s周?chē)琜Xi]以高斯分布的形式集中在其特征平均值s附近。用xj計(jì)算樣本屬于類(lèi)別a的特征值隸屬度e，利用特征值隸屬度判斷機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)的所屬類(lèi)別a的隸屬度Da，公式如下：

[ea=1-xj-sNxj-sDa=Δea，? ?1≤a≤j]? ? ?（3）

式中：[xj]表示[Xi]的分量;s表示特征均值;[Da]表示機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)的所屬類(lèi)別隸屬度。根據(jù)計(jì)算出的隸屬度[Da]，判斷所屬類(lèi)別之后進(jìn)行存儲(chǔ)。

1.3.4? 分類(lèi)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

對(duì)機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)分類(lèi)完成后，將已完成分類(lèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)通過(guò)串口轉(zhuǎn)變?yōu)槠胀ǖ腃MOS電平信號(hào)，進(jìn)入到FPGA邏輯單元，F(xiàn)PGA解碼模塊根據(jù)信號(hào)的同步時(shí)鐘解碼，利用邏輯單元控制擦除FLASH源數(shù)據(jù)，等待存儲(chǔ)運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)，接著存儲(chǔ)已完成分類(lèi)的數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)部分程序代碼如下：

module flash（

input? w_clk，? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //采集時(shí)鐘

input? r_clk? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //串口通信時(shí)鐘

input? ?w_runtrack，? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //寫(xiě)出地址

input? ?r_runtrack，? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?//讀入地址

output? [7：0]datain，? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //輸出處理后的數(shù)據(jù)

input? [8：0]wrads，? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //寫(xiě)地址

input? [8：0]rads，? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? //讀地址

input? [7：0]set_rtract，? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?//數(shù)據(jù)存儲(chǔ)完成

）;

利用FPGA控制邏輯單元，將已完成分類(lèi)的機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)存儲(chǔ)至FLASH存儲(chǔ)模塊中，存儲(chǔ)完成后將機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)傳至控制計(jì)算機(jī)進(jìn)行存盤(pán)，方便后續(xù)測(cè)試和分析等操作。

2? 系統(tǒng)測(cè)試

2.1? 測(cè)試環(huán)境

對(duì)基于模式識(shí)別的機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試，要求計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)為Windows 2007/XP以上，內(nèi)存4 GB以上，硬件容量300 GB以上。利用Matlab軟件模擬機(jī)器人運(yùn)行軌跡，計(jì)算本系統(tǒng)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ)系統(tǒng)的吞吐量，系統(tǒng)的吞吐量越大，說(shuō)明系統(tǒng)在單位時(shí)間內(nèi)完成的指令越多，系統(tǒng)的資源得到充分利用。

2.2? 測(cè)試參數(shù)設(shè)置

測(cè)試設(shè)定不同的單位時(shí)間，按照相同的數(shù)據(jù)傳輸速率進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ)，如果發(fā)送的數(shù)據(jù)與存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)數(shù)量相等，那么將傳輸速率提高并重新測(cè)試;如果存儲(chǔ)數(shù)據(jù)少于發(fā)送數(shù)據(jù)則降低數(shù)據(jù)傳輸速率重新測(cè)試，直到測(cè)試出最終結(jié)果。測(cè)試相關(guān)參數(shù)如表1所示。

2.3? 測(cè)試結(jié)果分析

為保證測(cè)試的有效性，將常規(guī)的數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ)系統(tǒng)與基于模式識(shí)別的機(jī)器人運(yùn)行軌跡的分類(lèi)存儲(chǔ)系統(tǒng)進(jìn)行比較，結(jié)果如表2和表3所示。

從表2和表3的數(shù)據(jù)可知，基于模式識(shí)別的分類(lèi)存儲(chǔ)系統(tǒng)吞吐量在不同的單位時(shí)間下，幾乎都大于常規(guī)的數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ)系統(tǒng)的吞吐量，系統(tǒng)吞吐量平均提高15.9%，效率得到了提高。

3? 結(jié)? 語(yǔ)

當(dāng)前社會(huì)人工智能發(fā)展迅速，設(shè)計(jì)基于模式識(shí)別的機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ)系統(tǒng)，能夠促進(jìn)人工智能更好的發(fā)展。該系統(tǒng)利用模糊模式識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類(lèi)，利用FPGA完成數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ)系統(tǒng)相比，基于模式識(shí)別的數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ)系統(tǒng)的吞吐量大，效率高，適合用于機(jī)器人運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)分類(lèi)存儲(chǔ)中。

注：本文通訊作者為王敏珍。

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