Robocup中型组机器人足球技术探讨

综述RoboCup机器人足球赛的概况和中型组机器人足球的现状.对中型组足球机器人的结构模块和相关技术进行较为详细的分析和综述,并对2:2和4:4两种类型的机器人足球赛进行了比较.结合2007年"银泉杯"中国机器人大赛暨RoboCup公开赛分析济南大学青龙队足球机器人的特点和存在问题.对中型组机器人足球的发展趋势进行分析和展望.     

北京大学工学院sharPKUngfu机器人队首次参加机器人世界杯比赛

2006年6月11日至21日，北京大学工学院sharPKUngfu机器人队在工学院及相关领导的大力支持下首次参加在德国布莱梅举行的第十届机器人世界杯比赛（RoboCup2006）。作为北京大学首支参加RoboCup的队伍，sharPKUngfu机器人队不畏强手，不懈努力，在所参加的四足组挑战赛中进入了世界前16名，并在OpenChallenge单项比赛中取得了第8名的成绩。     

RoboCup擂台赛机器人控制系统设计

根据参赛情况,介绍了RoboCup机器人擂台赛比赛规则,提出了设计参赛机器人系统的比赛策略,设计了硬件、软件以及机器人的感知系统与控制决策系统等,探讨了机器人的自适应能力.自主设计实现了竞赛机器人的灵活配置和组装,为机器人的自行开发提供了方便.     

机器人足球策略的研究

RoboCup是研究动态不可预测环境中的多智能体系统的典型平台．在RoboCup仿真比赛中,机器人整体团队协作和局部对抗规划都是比赛成功的关键．对于团队协作,应用面向对象的方法分析了机器人足球队员的角色特点,部署了不同队员的踢球策略．在射门对抗规划中,分析了球员射门时几个关键性的影响因素,并参考这些因素设计和应用一个关键性的射门函数．实践证明了在实时比赛环境中,整体结构和局部策略的有效性．     

基于多Agent的RoboCup仿真足球比赛通信

足球机器人比赛系统需要机器人团队的合作 .但RoboCup仿真组比赛所提供的通信系统模型是一个低带宽、不可靠通信系统 .为了更好的利用这有限的通信能力 ,提出了对应的解决通信问题的方法 .最后举例说明了若干个在团队合作中使用通信系统的应用 .     

基于改进HSIC控制器的全向足球机器人运动研究

RoboCup比赛对足球机器人实时、准确、稳定等性能要求较高,而全向机器人由于自身特性导致在比赛中高速运动时难以实时、准确地跟踪路径规划程序生成的轨迹.针对这一情况,采用改进仿人智能控制(HSIC)算法对机器人的运动进行控制,较好地解决了这一问题.仿真实验结果表明,与常规PID控制相比,该算法能使全向机器人克服振动等扰动影响,准确高效地实现机器人的运动控制.     

对抗环境下足球机器人路径规划

在RoboCup中型组足球机器人比赛环境下,实现机器人实时、有效的路径规划是赢得比赛的重要前提.充分考虑到足球机器人比赛中实时性和对抗性的特点,采用具有实时性优势的人工势场法,并综合考虑障碍物、目标点以及机器人之间相对位置和相对速度的关系,提出一种相对威胁系数的概念.该系数能够反映比赛中双方机器人实际对抗的强弱程度.将相对威胁系数应用到传统的人工势场中,形成一种新的改进型人工势场法,较好地解决了对抗环境下机器人路径规划中一些实时性、有效性的问题.仿真实验验证了所提出算法在足球机器人比赛系统中具有可行性.将该算法应用于交龙足球机器人上,在实际比赛中取得了较好的成绩.     

智能层架构模式与仿真机器人系统

以RoboCup仿真组为平台,提出一种有三层智能层的架构模式,该模式依据智能水平高低,将多智能体系统划分为被动智能层、主动智能层与社会智能层.该模式已应用于南京邮电大学Apollo2D足球机器人的比赛程序中,其有效性通过RoboCup仿真球赛得到验证.     

模式识别在RoboCup中的应用

在RoboCup仿真比赛中,球员的个体技术是比赛成功的重要因素,在充分分析RoboCup比赛个人技术中的两类技术,即判别函数、动作函数的确定方法的基础上,将模式识别的理论应用于RoboCup仿真比赛的个体技术中,分别使用判别域代数界面方程法确定判别函数,神经网络法确定动作函数,以射门和截球为例,详细叙述了设计过程,最后,使用传统方法和使用模式识别方法的球队在RoboCup仿真比赛中进行比赛,试验证明使用模式识别方法的球队,在比赛中个体技术显著提高。     

RoboCup中型组机器人物体识别技术研究

参加RoboCup中型组机器人足球赛的机器人需要能够根据预定义的色标块准确并实时地识别出场上双方机器人和球的位置、朝向等信息。由于外界环境噪声的存在及标志物的复杂性,识别算法在保证响应速度的同时还必须保持识别的稳定,不仅要求能够正确地分辨出目标物体,还要对比赛中可能出现的异常情况加以处理,所以需要分析误识别产生的机理,并进行相应的处理。本文对基于RoboCup中型机器人足球比赛的物体识别技术进行了研究,提出了一种可靠的识别算法。该算法利用阈值选定、面积变化、色点密度等信息特征,结合运动变化预测抑制和消除各种可能影响识别精度的因素。实验证明,该算法性能可靠、处理速度快,可以较好地满足比赛的实时性要求。     

试析RobCup3D的进攻策略

RoboCup3D机器人仿真足球赛融合了智能控制,信息传感,通讯,图形学和人工智能等多门科学。在比赛中要兼顾进攻和防守。本文主要论述一系列进攻策略,详细阐述了进攻中的阵形和团队配合。     

基于主智能体的群体学习算法GLBMA

以机器人足球比赛（RoboCup）为背景,基于主智能体和辅助智能体概念,提出了基于主智能体群体强化学习算法（GLBMA）,该算法通过主智能体和辅智能体的角色切换来实现整个团队的学习,改进了传统的群体强化学习算法。RoboCup仿真比赛试验表明,传统群体强化学习算法中的行为学习状态空间过大,连续状态空间的行为选择及多智能体合作求解等问题得到了解决．     

基于全向视觉信息的足球机器人自定位方法研究

RoboCup中型组比赛对抗激烈。针对赛场的高度动态性,提出了一种快速的机器人自定位方法。首先根据全向视觉机器人的结构特点。在进行视觉处理时,利用图像掩模去除无效信息;同时针对全像素搜索的不必要性,采用基于Bresenham算法的像素搜索方法,缩小像素搜索范围。在机器人自定位时,利用白线定位方法,结合基于Bresenham算法的像素搜索方法,有效的提高图像处理的实时性。最后,以ASROⅡ机器人为实验平台,设计了实验验证了该方法不但提高了实时性;而且完全可以满足比赛对定位精度的要求。     

模糊决策树在RoboCup仿真组“二对一决策”中的应用

在RoboCup(机器人足球世界杯)仿真组比赛中供决策的信息大多数为连续变量,同时对决策的精度要求较高,而一般的决策树是对离散信息进行分类,抗干扰能力差,难以处理此类问题.模糊决策树把模糊理论与一般的决策树相结合,采用该方法学习RoboCup仿真组比赛中“二对一决策”规则,并在决策树截断条件中引入了最优化指标,通过对4000组样本进行学习和检验,决策正确率达到86%以上,验证了该方法的有效性.同时模糊决策树的决策结果较一般决策树提供了更多的选择方案,便于进行有针对性的取舍从而达到最优的决策效果.     

HfutEngine2005仿真机器人足球队设计

文章从进攻和防守的角度描述了RoboCup仿真机器人足球队球员Agent决策策略的设计;提出了基于Advisor-Evaluator进攻决策模型,详述其各个组成部分,并进行性能分析;设计基于防守对象-绑定-防守动作的防守模型来进行防守方案设计,实战结果表明,以此为基础的HfutEngine2005具有较强的比赛能力。     

关于2008中国机器人大赛的思考

2008中国机器人大赛暨RoboCup公开赛于12月5日在广州中山市国际会展中心举办。我们通过这次观摩,在了解其他学校于机器人教学和创新教学方面上的历程的基础上,结合机器人科技创新的实际情况,对开展创新实践教学活形成了一些构想,希望对国内高校开展和推进机器人领域的创新教学有所裨益。     

机器人世界杯大赛中科大“蓝鹰”综合成绩第一

7月10日，从美国亚特兰大传来好消息，在刚刚结束的第11届RoboCup机器人世界杯大赛上，中科大“蓝鹰”队力战群雄。获得仿真3D组和微软机器人组两项冠军、仿真2D组亚军和四足机器人组第4名，综合成绩排名第一。在去年的赛事中，中科大“蓝鹰”队也获得了冠亚军各一个的好成绩。     

放射性色彩失真图像的可控校正和增强方法

针对具有放射性色彩失真问题的图像提出了可控色彩校正和图像增强方法,包括放射色彩失真校正、可控图像增强和机器人摄像头基准化,采用通过融合不同曝光级别下采样样本图片来获得期望校正样本图片的方法,实现了对具有有限曝光级别摄像头的可控图像增强,并在该方法的基础上进一步通过图像处理实现了对不同机器人摄像头的基准化.为Sony AIBO ERS-7型四腿机器人(RoboCup四腿组标准平台)的摄像头问题提供了实时有效的解决方法.在本文方法的帮助下,TJArk机器人足球队于RoboCup 2007四腿组机器人足球比赛中成功进入半决赛.     

Robocup中截球模块的设计

RoboCup是一个标准问题,通过它可以来评价各种理论、算法和框架等。在RoboCup仿真组的比赛中,截球动作做为防守的基础,具有非常重要的地位和作用。本文通过将跑位和截球动作结合,设计出较为有效的截球模块。     

我市举办第九届“知识产权杯”青少年机器人竞赛

<正>为推动机器人科学技术的普及,加强中小学知识产权教育,由市教育局、共青团榆林市委、市科学技术局、市知识产权局、市科学技术协会联合举办的榆林市第九届"知识产权杯"青少年机器人竞赛于4月1日在榆林市高新完全中学举行。此次竞赛包括机器人创意比赛、机器人综合技能比赛、机器人夺取高地比赛、机器人太空挑战赛、机器人绿色城市挑战赛、FLL工程挑战赛、