仿真机器人足球赛协作战术研究与实现

论文摘要

近年来,机器人足球已经成为人工智能和机器人学研究的热点问题之一。过去五十年,人工智能研究主要集中于单主体静态可预测环境中的问题求解,其典型代表便是国际象棋人机对弈。现在和未来,求解领域将逐步延伸到多主体动态不可预测场所,足球机——机对抗赛与人——机对抗赛即比较全面地展现了技术难点所在。机器人足球系统研究涉及机器人学、机电一体化、多智能体协作、决策和图像处理等技术门类,机器人足球仿真系统作为机器人足球系统的一种表现形式,它同实物机器人足球系统相比,其条件要求不高、便于实施,非常适合重点开展机器人决策和规划研究。本文涉及课题的首要任务就是针对仿真机器人足球赛协作战术而展开。首先,论文分析了机器人足球系统的动力学与运动学模型,并介绍了典型的决策模型,重点阐述了系统采用的三层决策模型,它们分别是战略层、战术层和动作层;其次,给出了机器人基本动作设计,其中包括多种跑位动作、截球动作、守门员有效防守动作和实用的射门动作及方法。再次,文章详细论述了多机器人协作技术,依次阐述了比赛过程中的队形、动态角色分配和路径规划。在角色分配中,应用模糊理论把场上的形势通过模糊表示,从而设置相应的机器人角色,然后将分配角色与各具体机器人相关联。在路径规划当中,运用了适合于机器人足球比赛的粒子群优化算法。最后,论文给出了战术系统的研究结果与实现成效,在建立起完善的分层世界模型基础上,提出了机器人足球赛态势分析及预测算法,通过对战略、战术和动作三层各自的分析及预测,能够给出有效的战术对策,以便进一步决策。在文章最后,详细地描述了战术系统整体实施流程。本文涉及的内容是关于有效的机器人足球赛协作战术系统的研究与实现,对机器人足球中的多项技术进行了系统地研究,并在态势分析、守门和路径规划等方面取得良好的效果。在文章最后,指出了系统依然存在的某些不足,及其今后努力方向。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景及意义
• 1.1.1 机器人足球发展概况
• 1.1.2 机器人足球发展目标
• 1.1.3 机器人足球研究现实意义
• 1.2 机器人足球国内外研究现状
• 第二章 机器人足球系统及决策模型
• 2.1 机器人足球系统
• 2.1.1 机器人足球分类
• 2.1.2 系统结构
• 2.2 机器人足球仿真系统运动学与动力学模型
• 2.2.1 软件平台结构
• 2.2.2 运动学模型
• 2.2.3 动力学模型
• 2.3 系统决策模型
• 2.3.1 六步推理模型
• 2.3.2 四层决策模型
• 2.3.3 三层决策模型
• 2.4 本课题战术系统的决策模型
• 第三章 机器人足球系统动作研究
• 3.1 动作分类
• 3.2 机器人运动特征
• 3.3 跑位动作
• 3.3.1 直线跑位
• 3.3.2 转角
• 3.3.3 定点跑位
• 3.3.4 圆弧跑位
• 3.4 截球动作
• 3.5 守门员防守动作
• 3.5.1 守门员跑位模式
• 3.5.2 守门员站位点
• 3.5.3 守门员防守模型
• 3.6 射门动作
• 3.6.1 射门环境分析与决策
• 3.6.2 射门方法
• 第四章 多机器人协作研究
• 4.1 队形
• 4.2 角色分配
• 4.3 基于模糊理论动态角色分配
• 4.3.1 模糊集与隶属函数
• 4.3.2 模糊集表示方法
• 4.3.3 模糊集的λ水平截集
• 4.3.4 隶属函数建立方法
• 4.3.5 模糊理论角色分配模型
• 4.3.6 角色分配算法
• 4.3.7 角色分配步骤
• 4.4 粒子群优化算法
• 4.5 基于粒子群优化的动态路径规划
• 4.5.1 足球场上路径规划模型的建立
• 4.5.2 粒子群算法优化行走路径
• 第五章 机器人足球战术系统研究与实现
• 5.1 建立多层世界模型
• 5.2 态势分析及预测
• 5.2.1 时序推理是态势分析及预测的前提
• 5.2.2 准确态势分析及预测的困难
• 5.3 态势分析及预测方法
• 5.3.1 动作层分析及预测
• 5.3.2 战术层分析及预测
• 5.3.3 战略层分析及预测
• 5.4 心理模型应用于机器人足球中的初步探究
• 5.5 机器人足球整体战术体系
• 5.6 系统实验
• 第六章 结论
• 参考文献
• 在学研究成果
• 致谢