[发明专利]RoboCup救援平台中基于聚类和凸包的地图划分方法在审
申请号: | 201410484603.3 | 申请日: | 2014-09-19 |
公开(公告)号: | CN104298858A | 公开(公告)日: | 2015-01-21 |
发明(设计)人: | 梁志伟;魏志鹏;沈杰 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人: | 吴庚水;朱小兵 |
地址: | 210023 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | robocup 救援 平台 基于 地图 划分 方法 | ||
1.RoboCup救援平台中基于聚类和凸包的地图划分方法,其特征在于:所述方法包括以下步骤:
步骤A:对于地图建筑按距离进行聚类划分;
步骤B:对燃烧建筑群进行动态凸集识别。
2.根据权利要求1所述的RoboCup救援平台中基于聚类和凸包的地图划分方法,其特征在于:所述的步骤A具体包括以下步骤:
步骤A1:将地图信息抽象化:设每个道路和建筑均抽象成一个个顶点,将地图抽象成无向图的数据结构G<N,E>,其中N表示顶点集合,E表示边集合,边是顶点的有序偶对,若两个顶点之间存在一条边,表示着两个顶点具有相邻关系;
步骤A2:进行基于K-means聚类方法的地图聚类:将整个地图上的各个节点基于距离采用迭代更新的方法分成多个簇;设二维数据集合X={xi|xi∈R2,i=1,2,...,N}聚集成k个簇w1,w2,...,wk,它们的中心依次为c1,c2,...,ck,其中ni是簇wi中所有数据点的个数;N为数据集合X的大小,所述K-means聚类方法具体包括以下步骤:
步骤A21:从X中随机选择k个初始簇中心c1,c2,...,ck;
步骤A22:将数据集合X按最小欧式距离原则分配到最近邻的聚类簇中:若满足dij(xi,cj)<dim(xi,cm),则将xi划分到cj所在的簇中,m=1,...,k;j=1,...,k;j≠m;i=1,...,N;其中,dij表示xi到cj的最小欧式距离;dim表示xi到cm的最小欧式距离;
步骤A23:根据公式更新计算每个簇的质心
步骤A24:如果对于任意都成立,则算法结束,将作为新的质心;否则令ci=ci*,返回步骤A22继续执行。
3.根据权利要求2所述的RoboCup救援平台中基于聚类和凸包的地图划分方法,其特征在于:所述的步骤A21中初始簇中心的确定通过Canopy初始聚类进行预处理以及距离最远原则保证各簇的中心分布均匀来确定,具体包括以下步骤:
步骤A211:确定两个距离D1、D2,其中D1>D2,为地图上节点之间的平均距离,Δd是一个先验值;
步骤A212:设S为所有节点的集合,从集合S中随机移除一个节点P,对于S中的所有其它节点分别计算与P点的距离:若该节点与P点的距离小于D1,则将该节点加入到P所代表的Canopy簇中;若该节点与P点的距离小于D2,则将该节点加入到P所代表的Canopy簇中,并从集合S中将该节点移除;迭代一次后,重新从S中选择新的P点,重复本步骤,直至S集合中的所有节点都遍历;
步骤A213:从S集合中扫描结束后,生成M个Canopy簇,进行操作如下:首先随机选择一个Canopy簇,设该簇中心为c1;然后选择离c1最远的Canopy簇,设该簇中心为c2;其次选择距离c1、c2最远的Canopy簇,设该簇中心为c3;以此类推,最终从M个Canopy簇中选择k个簇中心,即得到K-means初始簇中心c1,c2,...,ck。
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G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用