基于改进RRT与人工势场混合算法的足球机器人路径规划研究

论文摘要

足球机器人是一种能够在已知场地环境中,在相应竞赛规则和多机器人动态竞赛环境下,实现无碰撞自动找球、带球、射门等一系列技术动作,可自主进行足球比赛的一种机器人。在足球机器人竞赛过程中,路径规划是其极为重要的一个组成部分。本课题研究的主要内容就是足球机器人在竞赛过程中的实时路径规划,使其能够在动态竞赛环境中以及一些特殊状态环境下,实现避障、找球等一系列动作,并解决在路径规划过程中可能出现的死锁等问题。本文以西安科技大学学科群的足球机器人作为研究平台,首先介绍足球机器人结构组成及其软件平台。接着分析研究了快速扩展随机树(RRT)算法和人工势场法,评估两种算法应用在足球机器人这一特定平台上可行性,分别对其在足球机器人平台上的应用进行探讨分析,指出其各自所存在的优缺点。在此基础上,发现快速扩展随机树(RRT)算法和人工势场法如果相互混合,则能够使双方所表现出来的优缺点进行互补,解决足球机器人在比赛过程中的死锁问题,据此推导出了基于RRT与人工势场混合算法的足球机器人路径规划方法。经过分析研究发现该混合算法具有随机性大的问题,进而针对传统RRT算法随机性大的缺陷进行改进,将目标引力函数融入RRT算法,进而将改进后的RRT算法与人工势场法进行混合,最后提出了改进RRT与人工势场混合算法的足球机器人路径规划方法。计算机仿真结果显示,基于改进RRT与人工势场的混合算法规划出的路径逼近最优而且相当平滑,能够顺利地避开障碍物从起始点到达目标点。在混合算法路径规划的基础上,提出了一种虚拟目标式的足球机器人自动走位方案,解决了足球机器人自动走位的问题。同时本文还对足球机器人的持球机构进行改造,针对我校足球机器人持球机构持球不稳定的问题,将原来的物理被动持球机构改造为小功率直流电机主动持球机构。在实际的足球机器人系统平台上进行实验,在实际的竞赛环境中对混合算法路径规划以及改造后的主动持球机构进行验证。实验表明:足球机器人在各种状态环境下所表现出的优良避障和寻找目标效果,证明了混合算法所规划路径的优越性;在持球和带球过程中所表现出的良好持球效果,证明了改造后主动持球机构持球的优良性能,圆满地实现了论文的设计目标。由于足球机器人软件和硬件平台双方面的改进,使我校足球机器人团队在多次全国大赛上取得了优异的成绩。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 课题的研究背景及意义
• 1.1.1 引言
• 1.1.2 背景及研究的意义
• 1.2 足球机器人的发展及研究现状
• 1.2.1 足球机器人在国外发展历史及研究现状
• 1.2.2 足球机器人在国内发展历史及研究现状
• 1.3 本文工作及结构安排
• 2 足球机器人系统平台及路径规划设计方案
• 2.1 足球机器人的结构组成
• 2.2 软件平台
• 2.3 足球机器人路径规划方案设计
• 2.3.1 路径规划总体方案
• 2.3.2 软件总体方案设计
• 2.4 小结
• 3 RRT 与人工势场混合算法研究
• 3.1 快速扩展随机树 （RRT） 算法
• 3.1.1 RRT 算法的基本原理
• 3.1.2 RRT 算法的基本步骤
• 3.1.3 RRT 算法流程图
• 3.1.4 RRT 算法的优缺点分析
• 3.2 人工势场法
• 3.2.1 人工势场法的基本原理
• 3.2.2 人工势场法流程图
• 3.2.3 人工势场法的优缺点分析
• 3.3 RRT 算法与人工势场法结合的混合算法设计
• 3.3.1 混合算法路径规划方法描述
• 3.3.2 混合算法路径规划软件设计
• 3.4 小结
• 4 改进RRT 算法并优化混合算法
• 4.1 改进快速扩展随机树 （RRT） 算法
• 4.1.1 目标引力式RRT 算法
• 4.1.2 目标引力式RRT 算法仿真实验
• 4.2 优化混合算法
• 4.2.1 改进RRT 算法与人工势场法混合算法
• 4.2.2 改进RRT 与人工势场混合算法仿真实验
• 4.3 虚拟目标式足球机器人自动走位
• 4.4 小结
• 5 足球机器人持球机构分析改造
• 5.1 我校足球机器人持球机构分析
• 5.2 持球机构硬件改造
• 5.3 小结
• 6 足球机器人路径规划及持球实验
• 6.1 足球机器人调试
• 6.1.1 MVision 视觉模块调试配置
• 6.1.2 RTC 核心模块配置
• 6.1.3 Monitor 上位机文件配置
• 6.2 路径规划实验及持球效果测试
• 6.2.1 静态环境路径规划实验
• 6.2.2 动态环境路径规划及持球效果测试
• 6.2.3 自动走位实验
• 6.3 小结
• 7 结论
• 7.1 结论
• 7.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录