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 .     

角色在多Agent系统中的应用

角色是连接多Agent系统微观模型与宏观模型的桥梁,角色与Agent之间的动态性有利于刻画多Agent系统的结构和行为模型.本文研究角色和Agent之间的关系和机制,讨论基于角色的多Agent系统,并介绍了角色在RoboCup仿真比赛中的应用实例.     

基于OpenGL的小型组机器人足球仿真平台设计

机器人足球是人工智能与机器人领域的基础研究课题。实现了基于OpenGL的小型组机器人足球仿真平台,并对其中的关键技术进行了讨论。仿真平台建模简单、直观,使用射线追踪算法很好地实现了世界模型的碰撞检测,对机器人的运动以及控球性能也作了精确的模拟,并实现了多种人机交互功能。三维仿真平台的应用能更好地协助实物机器人足球系统的先期调试,也为实际比赛后的数据分析提供了有利的工具。     

RoboCup中基于神经网络的阵型策略

提出了一种用于RoboCup中的阵型策略，该策略应用BP网络训练各种阵型和识别对方的基本阵型，并根据场上情况实现阵型的动态转换。基于此策略的队伍在比赛中取得不错的成绩。     

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．     

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.     

基于RoboCup的灾难救援关键技术研究报告（三）

对东南大学RoboCup机器人训练基地所开展的有关灾难救援关键技术研究情况进行系统综述，具体包括多机器人（或Agent）协作、Agent行为决策建模、不确定信息处理、灾难环境地图绘制、人机交互、传感器融合等。灾难救援机器人研究正逐步从试验研究转入到实际应用，东南大学借助RoboCupRescue这一公共平台，以多层次、立体化的方式研究开发从仿真模拟到实物应用的灾难救援机器人系统，以期在防灾、减灾和救灾这些事关人民生命和财产安全的公共安全事件中发挥重要作用。     

Agent思维状态属性的研究

该文分析了目前有影响的BGP(信念-目标-规划)和BDI(信念-愿望-意向)思维状态模型的局限性，给出了Agent思维状态KOCBDI(知识-义务-交互-信念-愿望-意向)模型，并用机器人足球，说明KOCBDI模型各属性的独立性。     

RoboCup仿真组中Agent的流程设计

介绍了RoboCup仿真组中agent一种系统流程及其细化,agent所涉及到的几个主要模块;给出了agent的具体系统流程,说明了这种agent结构的可扩充性,为agent的最终设计打下了基础。     

基于改进熟人模型的多智能体协作

对RoboCup3D智能体仿真系统内的多智能体协作问题进行了研究和分析,并针对RoboCup3D具体的系统特性,提出了改进熟人模型来解决多机器人协作问题,通过对智能体的熟人类型进行分类,对系统目标最关键的信息进行求解,降低通讯和计算开销,给出了熟人评价体系及策略触发方式,使之能够应用在层次化的整体策略框架。在RoboCup3D仿真平台中对改进熟人模型进行了测试。