多智能足球机器人系统的关键技术

以NEWNEU参加机器人足球世界杯赛(FIRARWC99)的基于视觉型微型足球机器人系统MIROSOT为背景,详细介绍了机器人足球的关键应用技术·采用模糊神经网络和自学习专家系统的分层智能控制系统是当前机器人足球系统的研究方向·具有人工智能的自主型步行足球机器人是足球机器人的长远发展目标·     

TSR-1型微型足球机器人视觉系统的研究

为了提高足球机器人图像处理的速度与精度，在分析了RGB彩色空间模型的优缺点后，提出采用HSI彩色空间模型进行图像处理，并根据足球机器人比赛的实际情况对HSI彩色空间模型做了相应的改进。此外，在综合分析常用的目标搜索方法基础上，提出了一种基于连续图像相关性的顺序网格和种子填充相结合的目标搜索方法，通过在微型足球机器人视觉系统上的应用表明，基于改进的HSI彩色空间模型的新目标搜索方法使系统可靠性和实时性得到了相当大的提高。     

机器人足球视觉系统研究与实现

在机器人足球比赛这项综合性的高技术对抗活动中,快速准确地识别足球和机器人是决策系统的基础.提出一套机器人足球视觉软件系统的设计实现方案.采用直接TUV颜色模型输出,目标阈值建立采用手动和自动方式.利用颜色标志设计的对称性,改进累加取平均算法和旋转搜索算法,采用改进跟踪搜索算法进行目标搜索,提出智能组合算法思想.实验测试系统达到30帧/s处理速度,目标搜索准确性达到95%以上.     

机器人足球视觉系统研究与实现

在机器人足球比赛这项综合性的高技术对抗活动中,快速准确地识别足球和机器人是决策系统的基础.提出一套机器人足球视觉软件系统的设计实现方案.采用直接TUV颜色模型输出,目标阈值建立采用手动和自动方式.利用颜色标志设计的对称性,改进累加取平均算法和旋转搜索算法,采用改进跟踪搜索算法进行目标搜索,提出智能组合算法思想.实验测试系统达到30帧/s处理速度,目标搜索准确性达到95%以上.     

向量场中微型足球机器人路径规划优化分析

规划出一条理想的路径并为机器人确定一个合理的速度值是微型足球机器人策略算法研究中的两个关键问题.文中应用向量场法对无碰路径规划及速度优化问题进行了分析.建立了轮式足球机器人小车的运动学模型,并深入研究了小车的运动性能问题.根据所得运动学迭代方程及向量场的特点,提出了一种速度优化设定方法.此方法采用低速控制方式,可大大降低小车的能耗,并使小车更易控制.仿真计算与实验结果表明此方法简单、有效,实时性很强.     

基于敌我信息的机器人足球策略设计

机器人足球是一个多智能体系统,决策子系统是机器人足球系统的核心部分.在分析机器人足球决策子系统及角色分配策略的基础上,建立了足球机器人控球能力的表达式,设置了突破敌方防守成功率的评估函数,并设计开发了一种基于敌我信息的机器人足球多智能体协作策略,以更好地掩护我方射手,避障,破坏敌方攻势,增加多智能体的灵活机动性,提高比赛的攻守效率.最后通过仿真比赛证明了该策略的有效性.     

CamShift算法在足球机器人系统中的应用与改进

现有的CamShift算法虽可实现指定目标的连续跟踪,但直接应用在足球机器人上存在需要手工指定搜索目标等问题;文章通过对CamShift算法的深入研究,提出在搜索过程中加入轮廓匹配、根据搜索返回值确定机器人的姿态和在搜索的迭代过程中加入目标运动区域预测等改进,在足球机器人上使用取得了很好的效果.     

基于区域的微型足球机器人行为产生方法

构建良好的策略子系统是足球机器人研究中的重点问题．提出了一种新的微型足球机器人行为产生方法．在分析了机器人各种可能的反应行为基础上,将比赛场地化分为10个区域,针对每个区域的具体特点确定了相应的反应行为及条件．深入分析了攻、防争夺区域的不同情况,给出了各种情况下的有利目标点和反应条件,建立了机器人行为触发机制．该行为产生方法将角色分配和行为产生相结合,使场上每个机器人随时都有明确的目标和行为,蛄构层次分明,实时性强,便于升级．     

机器人足球的最终目标及其实现途径

要论述了机器人足球的由来、最终目标及其实现途径 ,即按照半自主型、全自主型、类人型顺序发展机器人足球 ,在每一步研究过程中都需要研究比赛策略开发用的仿真型机器人足球 ,最后还提出了机器人足球的典型应用例子 ,即群机器人的追捕目标问题 .     

工业机器人避碰路径启发式搜索方法

介绍一种新的最短避碰路径搜索方法.在整个搜索过程中,启发式方法作为一种指导原则帮助机器人建立并发展智能,从而使机器人能够选择最短路径有可能经过的微型空间进行搜索.这种方法在5R“金钥匙”机器人上得到实现.     

智能体机器人足球比赛模拟系统

【目的】实体机器人足球比赛系统成本高、技术难度大,而智能体(Agent)机器人模拟足球比赛系统可以为实体机器人足球比赛系统的设计提供参考。【方法】根据实体机器人的特点,用智能体模拟实体机器人,将机器人足球比赛的控制算法建立在智能体上,对智能体设置运动速度、射门速度、能量、避碰等能力及意图,再利用网络技术,建立一个多种影响参数的足球机器人比赛模拟系统。【结果】该系统能有效按研究者设定的参数(条件)进行比赛,比赛结果与实际基本相符。【结论】智能体足球机器人比赛模拟系统不仅可以作为实体机器人足球比赛的模拟平台,还可以作为实体机器人足球比赛策略和相关参数的研究平台。     

基于免疫机理的足球机器人协作控制研究

针对Robocup中型组全自主足球机器人自主协作任务,基于人工免疫机理对机器人个体及群体体系结构进行优化,采用个体混合式体系结构与群体分布式体系提高系统性能。构建适用于比赛环境的足球机器人免疫系统模型,充分考虑模型中抗体与抗原及其他抗体间的激励和抑制作用,给出在动态环境下面临复杂协作任务时的足球机器人协调控制算法及流程,改善多足球机器人冲突的混乱局面,增强足球机器人策略行为的有效性,提高足球机器人系统的智能协作性。实验结果验证:该算法可以有效的增强足球机器人的协作能力,提高规定时间内的平均成功进功率与平均成功进球率。     

基于离散变量动作空间的多移动机器人对抗策略系统

使用降低决策粒度和精度的方法来换取策略系统的智能,提出了离散变量动作空间的概念,简化了多移动机器人对抗决策问题·离散变量动作空间能够将复杂的决策问题分解为多个独立的子问题,且每个子问题都有相应的理论来解决·建立了基于这种思想和方法的集控式足球机器人决策系统·该系统在2002年机器人足球世界杯比赛中获得了第3名·     

A Research Platform of Multi-agent System Robot Soccer Game

A soccer robot system (HIT-1) was built to participate in MIROSOT-China99 held in Harbin Institute of Technology. Robot soccer game is a very complex robot application that incorporates real-time vision system, robot control, wireless communication and control of multiple robots. In the paper, we present the design and the hardware architecture and software architecture of our distributed multiple robot system.     

A Research Platform of Multi-agent System Robot Soccer Game

A soccer robot system (HIT-1) was built to participate in MIROSOT-China99 held in Harbin Institute of Technology. Robot soccer game is a very complex robot application that incorporates real-time vision system, robot control, wireless communication and control of multiple robots. In the paper, we present the design and the hardware architecture and software architecture of our distributed multiple robot system.     

足球机器人决策系统推理模型

介绍了足球机器人系统的组成及决策系统的六步推理模型和四层决策结构,并用人工智能的状态空间表示方法将比赛场上瞬息万变的态势,通过选择少量的有代表性的离散状态构成状态空间,根据系统完成的任务,为机器人确定有限的动作集合,使积累的知识程序化;通过决策系统的正向推理,使每个机器人选择合适的动作,以命令的形式输出机器人的左右轮速,实现对系统的实时控制·     

基于模糊控制的足球机器人同步协调控制研究

在比赛中，足球机器人一直处于高速运动状态，因而对其运动协调性和响应的快速性要求较高。为此，本文分析了影响足球机器人运动协调性差的原因，针对其运动的特点，提出了利用模糊系统调节PID控制器的增益的方法。实验表明，本方法在改善足球机器人动态协调性方面还是可行的。     

足球机器人决策子系统的分析与设计

分析了足球机器人决策子系统的发展现状 ,提出了一种六步推理模型的改进模型和球场的智能分区概念 ,并实现了这个决策子系统 .将这个模型应用于足球机器人实际比赛中 ,实验证明该子系统是可行的、有效的 .