基于灰色定性仿真的智能模拟方法及典型应用研究

利用灰色系统理论和定性推理理论相结合的灰色定性仿真方法来模拟人类对未知环境的认知过程，亦即对具有不确定、不完备信息的未知环境进行鲁棒的定性分析能力以及分层思维能力的描述、推理和行为决策。具体研究内容包括：利用灰色系统理论对不完备知识表达的独特优势，研究人类对未知环境认知过程的数学描述方法；利用灰数及其白化权函数的性质，研究定性定量知识的转化方法，以及人类分层思维能力的模拟;研究智能系统的控制方法，实现机器人在封闭的灰色量空间下的状态转移；研究智能系统的推理方法，实现机器人的推理和决策过程。目的是形成一套符合人类思维模式的智能系统对未知环境的知识表达体系，并在此基础上建立定性定量集成的行为控制和智能推理方法，实现完整的知识表达、学习、推理和决策流程。用灰色定性仿真方法模拟人类对未知环境的认知过程，并在智能移动机器人上加以应用是本课题的创新所在，有着广阔的理论和应用前景。

以移动机器人环境知识表达、导航控制以及新能源汽车能源信息管理与控制为典型应用背景，利用灰色系统理论和定性推理理论相结合的灰色定性仿真理论和方法进行不确定信息的知识表达，以模拟人类对未知环境的认知过程。其成果体现在:以灰色定性基本元、灰色定性基本元的关键点集，灰色定性量空间、灰色定性关系、灰色定性特征值以及广义白化函数为核心概念建立了主观不确定性知识灰色定性表达方法体系, 提出了灰概率侧度集及其交运算规则；提出并建立了灰色定性地图从而实现了环境知识表达的定性定量知识的集成与转化,并进一步结合全局语义地图和个体语义地图实现了定性层任务规划和控制；针对移动机器人的SLAM问题，以环境的剖分及剖分之间的邻接关系作为定性层，来模拟人类的认知地图，以剖分的顶点坐标及势场向量为定量信息，用于决定机器人在导航过程中的运动速率及方向，从而给出了定性定量知识分层转化策略和初步的方法体系; 依托新能源汽车能源系统管理和移动机器人应用对基于灰色定性建模、机器学习、行为决策的研究界进行了验证和应用。研究和试验表明:本课题的成果可以较为有效地表示测量、信息处理、状态估计、推理过程中的不确定性和信息的不完备性，为智能系统中的知识表示与推理提供了一种有效的方法，初步建立了定性定量集成的行为控制和智能推理方法。完成了既定的计划,并为灰色定性仿真的理论和方法的进一步研究,以及在智能机器人、智能装备领域智能化技术、方法的实现提供一种思路。