机器人足球决策软件系统研究与实现

在机器人足球比赛中，决策系统根据视觉系统提供的机器人位姿和足球位置信息，进行快速准确的决策，是取得胜利的关键。介绍了一套机器人足球决幕软件系统的设计实现方案，采用六步推理模型，基于敷组对称和按需首次计算的视觉信息预处理方法；提出基于角色的改进多参考点运动轨迹规划方法。通过实际比赛验证，达到了机器人足球比赛要求，比赛效果较好。     

机器人足球决策软件系统研究与实现

在机器人足球比赛中,决策系统根据视觉系统提供的机器人位姿和足球位置信息,进行快速准确的决策,是取得胜利的关键.介绍了一套机器人足球决策软件系统的设计实现方案,采用六步推理模型,基于教组对称和按需首次计算的视觉信息预处理方法;提出基于角色的改进多参考点运动轨迹规划方法.通过实际比赛验证,达到了机器人足球比赛要求,比赛效果较好.     

足球机器人路径规划技术的现状与展望

综述了足球机器人路径规划的研究现状,重点介绍了足球机器人路径规划的方法,并对各种方法的优缺点进行了比较。     

一种类人型足球机器人快速行走控制方法

针对机器人足球比赛的特点,提出了一种足球机器人快速行走控制方法,通过嵌入式视觉系统采集比赛现场环境信息,使用数据采集与决策双线程软件设计,可以在线实时调整机器人的行走路线,使足球机器人进行快速的行走.同时通过线性插值的方式使机器人底层行走不同步态之间进行光滑衔接,最后通过仿真和实物证明该控制方法的有效性.     

智能算法在足球机器人定向运动中的应用

实时决策和运动精确控制是机器人足球赛中最为重要的能力,为了优化传统的机器人运动控制能力,提出了一种基于智能算法的运动控制方式,将粒子群算法融入到足球机器人定向运动的控制中去;仿真结果显示,此方法相比于传统的运动控制方法,在保证较高的控制精度的前提下,大大提高了实时决策和运动控制的速度;研究结果表明:此新型的运动控制算法可以使足球机器人速度更快,对抗能力提高。     

足球机器人底层运动控制研究

足球机器人底层运动控制在足球机器人比赛中起着至关重要的作用 .首先通过一系列试验 ,利用函数拟合的方法构造足球机器人的基本运动模型 ,然后在此基础上对足球机器人底层运动控制进行了较深入的分析 .试验结果和实际比赛证明该方法有助于改善足球机器人的运动控制 ,并且可以为更高层次的基本动作和整体决策子系统的研究奠定良好的基础 .     

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.     

基于Bezier曲线的自主移动机器人最优路径规划

以自主移动机器人为研究对象,以足球机器人为研究平台,针对足球机器人运动轨迹的实际特点,提出了一种基于3次Bezier曲线的最优路径规划方法.该方法以足球机器人实际比赛时的速度、加速度和有效躲避运动轨迹上的障碍物作为路径规划的约束条件,以所规划路径和机器人到达目标点花费时间最短为规划目标.同时将Bezier曲线规划方法与粒子群优化算法相结合,通过粒子群优化方法对产生轨迹的各粒子进行选择更新,并调整各约束条件的权重系数,从而增强了路径规划的有效性和精度.最后通过仿真实验验证该方法有效可行.     

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·     

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·     

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。     

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 .     

基于双层决策模型的足球机器人决策系统

设计并实现了基于行为的足球机器人系统：主要包括基本行为器和进攻、防守模块的设计与实现。采用双层的决策系统,主动完成知识提取并确定机器人协同任务的特性,使整个系统具有智能体的特征。计算机仿真技术给机器人球队提供“学习”能力,在计算机上建立模型、开发比赛策略,反复试验后可将成功的策略移植到实际的机器人球队上进行比赛。     

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 .     

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。     

足球机器人控制系统的设计与实现

足球机器人小车是机器人足球比赛的执行机构,介绍了一种基于DSP的足球机器人控制系统的实现方案。描述了系统组成各个模块的硬件实现,并给出了相应的软件设计方案。实验证明,该系统不仅简化了系统的外围设备,降低了系统的损耗,而且提高了机器人的稳定性和实时性,获得了更好的控制效果。     

基于神经网络和模糊推理的移动机器人行为决策与控制

以足球机器人系统为实验平台 ,针对移动机器人智能决策中的实际问题 ,提出了一种基于径向基函数神经网络的机器人行为决策方法 ,通过神经元学习和训练以及自身的泛化能力 ,可以很好地利用多源信息进行机器人行为决策 ,以提高行为决策的有效性 .同时为了保证行为决策的实施效果 ,将模糊推理技术与传统的PID控制相结合 ,既保证了移动机器人系统运动控制的准确性和稳定性 ,又缩短了动态调整时间 ,取得了较好的控制效果 .