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。     

足球机器人决策子系统设计

机器人足球是一个极富挑战性的高技术密集型项目,其研究内容包括智能感知、智能思维、智能学习和智能行为等方面,同时也是机器人足球比赛的竞争焦点。要在比赛中取得好成绩,不仅要有好的运动性能,还要有好的策略,这就涉及到决策对策、多机器人配合以及运动轨迹规划等问题。本文就以全自主足球机器人为例,阐述足球机器人决策子系统设计步骤。     

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.     

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·     

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．     

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。     

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。     

正弦曲线的足球机器人路径规划

为了提高机器人足球比赛中的成功率,在分析基本算法不足的基础上,利用正弦曲线具有光滑、可微的特性,解决机器人小车在到达目标点位置和姿态的运动过程中,所遇到障碍物及保持最佳姿态的路径规划问题.仿真试验表明,提出的方法具有较强的路径规划能力,对机器人初始条件可不加限制,计算量非常小,具有较高的实用价值.     

基于遗传势场法的足球机器人路径规划

以足球机器人系统为研究背景,采用了人工势场法和遗传算法相结合的方法,实现了足球机器人路径规划.首先根据势场原理设计可调参数的势场函数,再规划出已知环境下可调参数的势场函数,然后设计遗传算法中的相关适应值函数,最后用遗传算法优化势场函数中的参数,得到遗传势场法.同时利用C++编程实现遗传势场法的仿真平台,并在该平台上进行仿真实验,结果表明,遗传势场法具有避障以及适于在实时环境中使用的优点,在解决实际路径规划问题中是行之有效的.     

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.     

仿人智能算法在足球机器人路径规划中的应用

足球机器人比赛是一个动态时变非线性的环境,各运动对象难以建立精确的数学模型,仿人智能算法以人的思维方式、行为和直觉推理为基础,在足球机器人路径规划过程中避开了求解繁琐的对象模型时遇到的问题,显示出了其独特的优势。文中讲述了仿人智能算法在足球机器人路径规划中的应用方法,并通过实例仿真表明了算法的可行性和有效性。     

人工免疫算法在足球机器人路径规划中的应用

提出了一种人工免疫算法———基于思维进化的人工免疫算法,此算法在人工免疫的基础上吸取了思维进化算法中的优点,提出了趋同半径和异化半径的概念,能够实现算法中抗体的局部和全局求解,使得人工免疫系统和思维进化算法有机地结合起来。同时将算法应用到足球机器人的路径规划中,构建了机器人的数学模型和亲和力函数,并且给出了具体的实现步骤,取得了合理的实验结果,对算法中的一些关键操作也进行了简要的说明。     

足球机器人的双圆弧射门算法研究

为了提高机器人足球比赛中的成功率,在分析了基本算法不足的基础上,利用能够满足任意端点及其斜率要求的双圆弧曲线来解决机器人小车到达目标点的位置,以及姿态运动过程中遇到障碍物能够保持最佳姿态的射门问题,并利用优化设计中的复合形法进行了运动路径寻优.仿真结果表明,利用双圆弧曲线可保证足球机器人有效地避开障碍物到达目标位姿,且可保证规划路径上的每一点均能满足非完整约束条件,有效地为足球机器人规划出避碰最优路径.优化后的方法简单有效,可对机器人的初始条件不加限制,计算量非常小,因此有较高的实用价值.     

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。     

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.     

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。