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足球机器人系统设计与开发作者：曾远伟范光宇黄达周辉来源：《电脑知识与技术》2018年第02期摘要：机器人足球（FIRA）是现在机器人和人工智能领域的研究热点之一，当真实的机器人在球场上运动时，机器人是有特定的动作的，离不开运动学和动力学的范畴，所以我们通过仿真的方式，抽象机器人小车的物理模型，运动学模型和动力学模型，完成机器人动作空间到轮速空间的映射，从而集中精力在策略开发的层面上。
关键词：系统设计；策略开发；防守战术中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）02-0156-02机器人足球是现在机器人和人工智能领域的研究热点，很多研究机构已经着手于真实的机器人足球开发，并且已经取得了一定的成果，他们的开发重点是如何用软件驱动硬件，如何让机器人按照指令做出准确的动作，如何实现机器人的动作细节，而仿真的重点工作是战术策略的开发。
本文主要提出了战术策略中的防守战术。
我们是基于3D Robot Soccer Simulator仿真系统来进行足球机器人系统的设计与开发，此仿真系统是是由澳大利亚的格里菲斯大学信息技术学院 RSS 开发小组开发，是一个5vs5的足球机器人比赛系统，此平台提供一些简单的函数，我们可以在这些函数原型上进行代码的修改与完善，让机器人按照我们的算法方式运动。
5vs5 具体有四层架构，第一层：设置机器人小车的轮速，到二层：让小车到达某一指定位置。
第三层：每个机器人具体的角色实现。
第四层：角色组合起来的决策实现。
1 系统设计1.1 设置机器人的轮速首先我们要知道基于这个仿真平台，设计者已经给我们提供了一些可执行代，包括一些简单的函数原型。
我们可以在里面修改代码，让机器人按照我们的算法运动。
其函数原型如下：void Velocity （ Robot *robot， intvl， intvr ）；机器人运动模型构建（如图1所示）：假设vl和vr为机器人左右的轮速，当vr>vl时，机器人向左转，做弧线运动，设其瞬时圆周运动半径为R，O为瞬时旋转圆心，L为机器人的边长，机器人是遵守刚体运动的运动规律的。
机器人足球系统的智能控制算法研究与优化引言：近年来，机器人技术的快速发展使得机器人足球系统成为学术界和工业界的研究热点。
机器人足球比赛是一个涉及多个机器人之间的协作与竞争的复杂系统，其中智能控制算法的研究与优化至关重要。
本文就机器人足球系统的智能控制算法进行探讨，旨在提高机器人足球系统的协作与竞技水平，推动机器人足球技术的进一步发展。
一、现有智能控制算法的研究1. 传统算法传统的机器人足球系统智能控制算法主要包括规则表、有限状态机和行为树等。
这些算法对某些场景下的机器人控制具有一定的效果，但在应对复杂的环境和任务时存在一定的局限性。
传统算法的问题在于其无法对环境的动态变化做出及时响应，缺乏适应性。
2. 机器学习算法近年来，机器学习算法在机器人足球系统的智能控制中得到了广泛应用。
这些算法通过学习和优化来提高机器人的决策能力和控制水平。
主要的机器学习算法包括神经网络、强化学习和遗传算法等。
这些算法通过不断迭代和学习，在大量数据的支持下可以取得较好的控制效果。
二、智能控制算法的优化方向1. 高效决策算法机器人足球系统在比赛中需要根据不同的场景做出高效的决策，因此，需要设计和优化高效的决策算法。
其中包括球队的整体策略、球员的个体策略以及对手行为的预测等。
通过综合考虑多个因素，采用最优的决策策略，可以提高机器人足球系统在比赛中的竞争力。
2. 协作算法在机器人足球系统中，多个机器人需要协作以实现共同的目标。
因此，设计有效的协作算法对于提高机器人足球系统的水平至关重要。
协作算法需要考虑机器人之间的通信、合作和调度等问题，以使所有机器人在比赛中形成良好的协作关系，增强球队的整体实力。
3. 自适应算法机器人足球系统需要在不同的环境和任务下运行，并且需要适应环境的变化。
因此，自适应算法的研究对于机器人足球系统的智能控制至关重要。
自适应算法可以根据不同的环境和任务，在运行过程中实时进行参数调整和决策优化，以提高机器人足球系统的鲁棒性和适应性。
机器人足球比赛中的智能控制技术研究近年来，机器人足球比赛越来越受到人们的关注，这种新兴的竞技运动吸引了越来越多的参与者和爱好者。
机器人足球比赛的竞争不仅体现了机器人技术的最新发展水平，也在一定程度上反映了人工智能技术的应用水平。
机器人足球比赛要求机器人具备复杂的感知、决策和执行能力，因此，智能控制技术的研究和应用成为机器人足球比赛发展的关键。
一、机器人足球比赛中的智能控制技术机器人足球比赛是一项体育竞技运动，需要机器人参与比赛并执行各种任务。
因此，机器人足球比赛中需要用到现代控制理论和实践技术，如人工智能、自动控制、机器视觉等。
其中，智能控制技术是机器人足球比赛的核心技术之一。
智能控制技术是在机器人的软硬件平台上运用人工智能、自动控制等技术，使机器人具有自主感知、辨别、判断、决策和执行任务的能力，从而实现对机器人的智能化控制。
在机器人足球比赛中，机器人需要根据比赛规则主动寻找球、判断球的运动状态、与其他机器人进行交互和组织、并最终实现得分等任务，其中智能控制技术的应用至关重要。
二、机器人足球比赛中的控制算法机器人足球比赛中，机器人需要根据规则进行多方面的协作，完成各种任务。
在此过程中，控制算法是机器人足球比赛中最主要的技术手段之一。
控制算法包括多种类型，如运动控制算法、控制系统建模和仿真算法、多智能体协同算法等。
1. 运动控制算法运动控制算法是指使机器人实现自由度运动的算法。
在机器人足球比赛中，机器人需要具备一定的机械灵活性和动态响应速度，因此，需要有效的运动控制算法来实现机器人的运动控制。
对象避障、足球追踪和精准传球等任务需要不同的机器人运动模式和运动控制算法。
2. 控制系统建模和仿真算法控制系统建模和仿真算法是指用于模拟机器人控制系统行为的算法。
能实现机器人自主感知、决策、规划、控制和执行任务，并能在不同位置、环境和状态下模拟机器人的运动控制和执行过程。
控制系统建模和仿真算法对于机器人控制系统的开发、优化和验证是非常关键的。
ROBOCUP机器人足球(小型组)决策系统软件引擎的设计与实现的开题报告一、选题背景和目的机器人足球赛是一项多学科交叉的综合性比赛项目，其中决策系统的设计和实现是关键。
ROBOCUP机器人足球比赛（小型组）分为黄色组、紫色组、蓝色组和绿色组，每个组别中有两队机器人足球，比赛规则要求机器人必须自主完成足球比赛的所有行为，包括运球、传球、射门、防守等，而不得人为操控。
因此，小型组机器人足球比赛对决策系统的要求非常高。
本课题旨在研究和设计一种高效、稳定、灵活的决策系统软件引擎，以提高机器人足球比赛的成功率和竞争力。
二、研究内容1. ROBOCUP机器人足球比赛规则和机器人技术特点的研究。
2. 研究机器人足球比赛中常用的决策系统算法和策略，包括基于规则的决策系统、基于概率的决策系统和基于深度学习的决策系统等。
3. 设计和实现ROBOCUP机器人足球比赛（小型组）决策系统软件引擎，包括决策系统的数据结构和算法设计，以及与机器人硬件的通信接口设计。
4. 在ROBOCUP机器人足球比赛中测试和验证该决策系统的性能和实用性。
三、研究步骤和进度安排1. 阅读ROBOCUP机器人足球比赛规则和机器人技术特点的相关文献，了解比赛的基本情况，包括比赛规则、机器人硬件设计等，预计时间：2周。
2. 研究机器人足球比赛中常用的决策系统算法和策略，包括基于规则的决策系统、基于概率的决策系统和基于深度学习的决策系统等，预计时间：3周。
3. 设计和实现决策系统的数据结构和算法，包括几何特征提取、状态评价、动作规划等，预计时间：4周。
4. 设计和实现决策系统与机器人硬件通信接口，包括传感器数据读取和控制命令发送等，预计时间：2周。
5. 在ROBOCUP机器人足球比赛中测试和验证该决策系统的性能和实用性，预计时间：3周。
6. 撰写课题论文和实验报告，预计时间：2周。
四、参考文献1. Berns, K., Tsui, K. M., Klein, P., & Zhou, N. (2015). Distributed decision making for robot soccer games. Robotics and Autonomous Systems, 67, 17-29.2. Lu, H., Liu, G., Zhang, W., & Li, Y. (2017). A multiple robot decision-making method based on fuzzy logic in robot soccer game. International Journal of Advanced Robotic Systems, 14(1), 1729881416681684.3. Hosseini, S. M., Hashemi, S. M., & Ahmadabadi, M. N. (2018). A novel decision-making system for autonomous robots in robot soccer. IEEE Transactions on Cybernetics, 49(5), 1733-1743.4. Kim, H. J., & Na, J. H. (2019). Reinforcement Learning-based Decision Making for Robot Soccer. Journal of Electrical Engineering and Technology, 14(5), 2127-2134.。
机器人足球中的智能控制系统研究随着人工智能技术的不断发展，机器人技术在各个领域得到了广泛应用。
其中，机器人足球是人工智能技术在体育运动领域的一次创新尝试。
机器人足球是指通过人工智能技术实现的机器人版足球比赛，比赛过程中机器人需要自主思考、行动和协作，达到足球比赛的目的。
在机器人足球比赛中，智能控制系统是实现机器人自主思考和行动的关键技术。
本文就机器人足球中的智能控制系统进行探究和研究。
一、机器人足球的基本原理机器人足球是通过安装在机器人上的传感器和执行器来实现的。
传感器可以感知环境中的信息，如光、声、温度等等；执行器可以控制机器人的运动和动作，如移动、停止、旋转、射门等等。
机器人足球比赛通常分为两个阵营，每个阵营有多个机器人，比赛场地通常为室内，场地较小。
机器人足球比赛的目的是让机器人分别代表不同阵营，通过传球、运动和射门等方式，完成进球和防守等动作，达到足球比赛的目的。
机器人足球的基本原理就是借助控制系统实现机器人的自主思考和行动，从而达到参与足球比赛的目的。
智能控制系统就是实现机器人自主思考和行动的关键技术。
二、机器人足球中的智能控制系统智能控制系统是指通过算法和硬件设备实现机器人自主思考和行动的技术。
在机器人足球中，智能控制系统的主要作用是实现机器人的决策、规划、控制和协作等过程。
（一）机器人足球中的决策系统机器人足球中的决策系统是实现机器人自主思考和判断的关键技术。
在机器人足球中，决策系统需要完成以下任务：1. 实时感知环境信息，包括球的位置、机器人位置、对方机器人位置等信息；2. 判断当前情况，如空门、有进攻机会或需要防守等；3. 基于当前情况做出决策，如传球、盘带、射门、防守等。
机器人足球中的决策系统需要具备较高的智能化和实时性。
智能化体现在机器人需要基于环境信息进行分析、归纳、推理等过程，实现自主判断和决策；实时性则是指决策系统需要在短时间内做出正确的决策，以应对快速变化的比赛场面。
安徽建筑工业学院毕业设计（论文）课题：足球机器人的控制系统设计专业：机械设计制造及其自动化班级： 08机械1班学生姓名：肖后昆学号： *********** 指导教师：**2012 年6月1日摘要机器人足球和足球机器人是近几年在国际上迅速开展起来得高技术对抗活动。
本文以机器人世界杯为背景，采用数字信号处理器(DSP)作为核心芯片，研究足球机器人的控制系统设计以及相应的控制算法应用。
通过研究足球机器人的运动特性及控制，能为将来进一步探讨例如机器人路径规划、人工智能及多机器人合作等研究打下基础。
本文首先介绍了足球机器人的兴起，足球机器人的现状及其意义。
接着讨论了足球机器人的体系结构，机器人比赛的系统的组成，工作模式及系统结构，然后简要介绍了足球机器人的比赛的要求，并在最后讨论了控制的对象即我们设计的足球机器人的机电系统结构，包括所选用的电机及其各种运动结构的设计。
第三、四、五章是本文的核心部分，第三章讲述了关于机器人控制系统的硬件电路设计。
首先根据控制要求分析系统所需的硬件结构，然后针对每一部分进行电路设计分析。
第四章是关于控制系统的软件策略。
首先根据系统的控制求介绍了软件控制的总体思想与机构，然后分析机器人的动力学和运动学模型，在建立模型的基础上阐述算法的应用。
第五章是关于足球机器人的决策子系统的体系结构及其模型的建立。
关键词：足球机器人、TMS320LF2407、运动控制、建模、决策子系统ABSTRACTSoccer robots and RoboCup are the high technology activities in recent years that have attracted wide concerns among many countries. Based on RoboCup，this paper deal with the design and research of control system of robot by using a new core CPU (DSP). The main concerns of this paper are soccer robots and I hope with the design of soccer robots, some research on their locomotive properties and control systems, this could build up solid foundation for further research in such areas as Mobile Robot Path Planning, Artificial Intelligence and Multi-Agent Collaborative Behavior.Having introduced the rise of the soccer robot at first, current situation and meaning of the soccer robot. the impact of medium-sized group of robot competition system, the working model and system architecture, and then briefly introduced robot soccer competition requirements, and discussed in the final control of the object that we design the mechanical and electrical soccer robot system architecture, including the selection of the motor and the design of the structure of a wide variety of sports.Chapter three , four and five is mainly concerned. Chapter three is concenred with the hard ware design of control system. It firstly analyzes the hard ware structures and then there are detailed design and analysis on each structure. Chapter four deal with software strategies. Firstly it discusses he software structures according to the system requirements, and then it analyzes Dynamic Model and Movement Model，It analyzes use of some control arithmetic.The fifth chapter is on the soccer robot decision-making subsystem architecture modelKey words: Soccer robot、TMS320LF2407、Motion control、Modeling、Decision subsystem摘要 (2)ABSTRACT (3)第一章绪论 (6)1.1 足球机器人的简介 (6)1.2.1 RoboCup中型组足球机器人研究现状 (9)1.2.2 RoboCup中型组足球机器人研究意义 (9)1.4本章小结 (10)第二章足球机器人的体系结构 (10)2.1机器人足球的系统原理组成 (11)2.2足球机器人的系统工作模式 (13)2.3足球机器人的系统结构组成 (14)2.4足球机器人的技术要求 (15)2.5足球机器人机电结构系统[]6 (17)第三章足球机器人控制系统硬件设计 (21)3.1控制系统的硬件电路的组成结构[]7 (21)3.2.1 TMS320LF2407的简介 (22)3.2.2基于TMS320LF2407的主控系统设计[]10 (23)3.3电机驱动电路设计[][]1211 (25)3.3.1直流电机调速控制原理 (25)3.3.2直流电机驱动设计[]13 (26)3.4传感器电路设计[]7 (28)3.4.1加速度传感器电路设计[]14 (28)3.4.2近红外探测传感器的电路设计[]8 (31)第四章足球机器人的控制对象建模 (34)4.1控制系统的具体要求[][][]1715 (34)164.2足球机器人的动力学建模[]18 (36)4.3足球机器人的运动学建模[]19 (39)第五章中型足球机器人决策子系统分析与设计 (43)5.1 决策子系统分析 (43)5.1.1 决策子系统的任务 (43)5.1.2 决策子系统的特点 (45)5.2 决策子系统的体系结构 (46)5.2.1 决策子系统模型 (46)5.2.2 自上而下的分层递阶决策推理模型 (47)第六章总结与展望 (51)6.1 总结 (51)6.2 对今后工作的展望 (52)参考文献 (53)致谢 (55)附录一英文科技文献翻译 (56)附录二毕业设计任务书 (66)第一章绪论1.1 足球机器人的简介一、起源机器人足球的最初想法由University of British Columbia, Canada 的Alan Mackworth 教授于1992年正式提出。
机器人足球比赛中的策略分析与设计一、引言机器人足球比赛是一项高度技术化的竞赛，旨在展示机器人和人类之间的协作和竞争。
机器人足球比赛的策略设计和执行是与技术水平、战术、队员能力和实时竞争环境密切相关的。
本文将对机器人足球比赛的策略分析和设计进行探讨。
二、机器人足球比赛的基本规则机器人足球比赛的基本规则多样且变化多端，但是它们通常包括六个机器人队伍、一个球和一场比赛。
场地上的机器人通过特定的通信协议来协调其活动。
机器人可以分为两种类型：足球运动员和门将。
足球运动员旨在进球，而门将则旨在守住自己的球门。
三、机器人足球比赛的战术机器人足球比赛的策略设计与现实足球十分相似。
战术需要根据场上情况来灵活调整，以取得胜利。
下面是几种机器人足球比赛常见的战术。
1.全压战术全压战术是机器人足球比赛中最常见的战术之一，主要目的是将足球尽量推向对方球门。
这种战术需要有一定的球员配合和默契度。
通常这种战术可以通过在场上保持高强度的围攻压迫来实现。
2.快速反击战术快速反击战术是机器人足球比赛中的颠覆性战术，其核心原则是尽快使球进入对方半场。
这种战术通常有很高的效率，但是需要衡量实时比赛情形的特点，而且需要优秀的控球技巧和高技术水平。
3.固守防线战术固守防线战术是机器人足球比赛中的一种守势型战术，基于主动防御，目标是保持固守球门，让对手一次进攻不能成功。
这种战术需要有高强度的防守和突出的门卫能力。
四、机器人足球比赛中的策略设计方法1.基于阵型的策略设计基于阵型的策略设计是指根据球场上的情况来选择合适的机器人组合，从而适应不同的比赛策略和对手挑战。
这种设计方法需要考虑到机器人的特点、能力和相互间的默契。
2.基于概率论的策略设计机器人足球比赛中，可以经常看到机器人运动轨迹受到误差影响的情况。
基于概率论的策略设计可以很好地解决这种情况。
使用概率计算可以确定机器人在不同时间段内到达不同位置的概率，并设计出最优的位置选择和运动路径。
3.基于反馈的策略设计机器人足球比赛中，场上情况变化比较快，很可能导致策略的失误。
自主式足球机器人决策系统的设计与实现的开题报告1. 研究背景足球机器人是一种智能化的机器人，可以用于实现足球比赛。
足球机器人通常需要集成计算机视觉、机器学习等多种技术，以实现自主决策、运动控制、目标追踪等功能。
目前，足球机器人在实际比赛中已经有了广泛的应用，但是其决策系统的设计和实现仍然存在一些问题和挑战。
本文旨在设计和实现一种自主式足球机器人决策系统，以提高足球机器人的智能化水平和比赛表现。
2. 研究内容本文的主要研究内容包括以下几个方面：（1）足球机器人自主决策算法的设计：针对足球比赛中的场景和规则，设计一种适合足球机器人使用的自主决策算法，包括对比赛场上其他机器人的位置、球的位置、比赛规则等信息进行分析和处理，以实现机器人的自主决策。
（2）足球机器人运动控制系统的设计：设计一种适合足球机器人使用的运动控制系统，可以实现机器人的运动控制和行为规划，以响应决策算法的指令。
（3）足球机器人数据处理和分析系统的设计：设计一种能够有效地处理和分析足球机器人传感器采集的数据的系统，包括对机器人自身状态、环境条件等数据进行处理和分析，以提高机器人的决策准确性和效率。
（4）足球机器人硬件和软件系统的整合：整合足球机器人硬件和软件系统，包括对足球机器人的传感器、运动控制、决策算法等进行整合和优化，以实现足球机器人的自主决策和运动控制。
3. 研究方法本文将采用以下研究方法：（1）文献综述法：通过调研和分析目前足球机器人领域的相关文献，了解和学习足球机器人的相关技术和方法，为足球机器人决策系统的设计和实现提供参考。
（2）实验研究法：通过实际的足球机器人实验，测试和优化决策系统的性能和表现，以实现足球机器人的自主决策和运动控制。
（3）模拟仿真法：通过使用计算机模拟仿真软件，模拟足球机器人的运动控制和决策过程，以进一步优化和测试决策系统的性能和表现。
4. 研究计划本文的研究计划如下：阶段一：文献综述和问题分析（1个月）主要任务：调研和分析足球机器人领域的相关文献，了解和学习足球机器人的相关技术和方法，分析和归纳当前足球机器人决策系统存在的问题和挑战。
机器人足球比赛规划与运动控制技术研究第一章机器人足球比赛概述机器人足球比赛是指由机器人组成的两支球队进行的足球比赛。
这种比赛通常被视为机器人控制和人工智能的理想测试平台，它是机器人技术和人工智能技术与足球运动的结合体，旨在展示机器人技术的发展水平和应用前景。
机器人足球比赛自20世纪90年代开始发展，目前已成为国际性比赛项目。
在机器人足球比赛中，机器人运动控制技术的研究和应用是关键。
第二章机器人足球比赛规则在机器人足球比赛中，球场大小为12x8米，场地平坦，无地形变化。
每队有6个球员机器人，包括1个守门员、2个后卫、2个中场和1个前锋。
比赛分为两个半场，每个半场15分钟。
如果有进球，球员机器人可以为所欲为，否则需要在指定的区域内移动。
比赛中，机器人之间不能出现人工干预，比赛结果由机器人自行决定。
第三章机器人足球比赛的技术难点机器人足球比赛的技术难点主要有以下几个方面：1.机器人的定位和控制：机器人在足球场上需要确定自己的位置和运动轨迹，并根据比赛规则自主决策。
因此，机器人足球比赛需要高精度的定位和控制技术。
2.机器人的协同控制：机器人需要在比赛中协同作战。
因此，需要将多个机器人的控制算法整合在一起，实现程序协同控制。
3.机器人的感知技术：机器人需要实时感知自身和对手的状态，以便做出最佳的决策。
因此，机器人足球比赛需要高效、可靠的感知技术。
第四章机器人足球比赛技术现状目前，机器人足球比赛的技术已经非常成熟。
机器人足球比赛的软硬件平台呈现出多样化的趋势，广泛运用于国内外高校、研究机构以及企业的机器人教育、研发和项目考核中。
常见的机器人足球比赛的软件平台有RoboCup2D和RoboCup3D，硬件平台主要有Nao智能机器人、完全自主的机器人自行设计制造等。
第五章机器人足球比赛的运动控制技术机器人足球比赛的运动控制技术包括底盘控制、运动规划、动力学仿真和运动控制等方面。
1.底盘控制：底盘控制主要是针对机器人的轮子或腿机构，实现其在平面上的运动控制。
机器人足球比赛中策略与系统设计机器人足球比赛是一项正在不断发展的领域，它结合了机器人技术和足球运动，旨在提高机器人的智能水平和协作能力。
在机器人足球比赛中，策略与系统设计是关键的因素，它们决定了机器人团队的表现和竞争力。
本文将讨论机器人足球比赛中策略与系统设计的重要性，并提出一些有效的方法和原则。
首先，策略是指在比赛中制定的策略和战术，包括进攻和防守的策略。
机器人足球比赛中，每个机器人必须能够识别场上的球和其他机器人，并做出相应的决策。
例如，在进攻时，机器人需要根据球的位置和速度来确定最佳的射门角度和力度；在防守时，机器人需要及时跟踪对手的动作并封堵传球路线。
因此，策略的设计必须考虑到机器人的感知和决策能力，以及团队之间的协作。
在策略设计过程中，系统设计是不可或缺的一部分。
系统设计包括机器人的硬件和软件架构，以及其与其他机器人和外部环境的交互方式。
机器人足球比赛中，机器人必须具备足够的感知能力，包括通过摄像头、激光雷达等传感器获取环境信息，并将其处理和解析成有用的数据。
同时，机器人的控制系统必须能够实时地响应和调整机器人的动作，以适应比赛中不断变化的情况。
为了有效设计机器人足球比赛的策略和系统，以下几个因素需要被考虑：首先，合理分工。
在机器人足球比赛中，通常会有多个机器人组成一个团队。
合理的分工能够提高机器人团队的协作效率和比赛表现。
例如，可以将机器人分为进攻型和防守型，进攻型机器人负责寻找射门机会，而防守型机器人负责保护球门和封堵对手的进攻线路。
另外，可以根据机器人的特点和能力对其进行进一步分工，以最大程度地发挥每个机器人的潜力。
其次，优化决策算法。
机器人足球比赛中，决策是机器人进行战术执行的基础。
优化决策算法能够提高机器人的智能水平和反应速度。
例如，可以使用强化学习算法来训练机器人学习最佳的行动策略，以适应不同的比赛场景和对手动作。
此外，还可以利用预测模型来预测球的轨迹和对手的动作，以提前做出相应的决策。
机器人足球运动控制系统设计与实现近年来，随着人工智能和机器人技术的迅速发展，机器人足球运动逐渐成为了一项备受关注的运动项目。
机器人足球运动是指通过智能机器人控制，实现模拟足球比赛，通过机器人与机器人之间的比拼，来展现人工智能技术的实用性和创新性。
机器人足球运动中的机器人数量较多，且行动范围较广，如何实现机器人足球运动的控制与实现成为了该领域的重要研究方向。
一、机器人足球控制系统的设计与构成机器人足球运动中，控制系统主要由视觉系统、运动系统、决策系统三类组成。
其中，视觉系统负责通过摄像头对场地进行实时拍摄，检测和识别机器人的位置和动作信息；运动系统则负责控制机器人的运动，包括速度控制、方向控制等；决策系统则负责研究机器人足球的策略，进行比赛的决定。
二、机器人足球运动的控制策略机器人足球运动中，控制策略采用分层式控制方法，即将机器人足球运动分为物理层、策略层和决策层，每个控制层都有相应的控制算法实现。
物理层控制机器人运动的物理模型以及机器人的处理器，策略层控制机器人对比赛的全局观察和局部判断，确定下一步行动方案；决策层则是机器人足球运动策略的最高层次。
三、机器人足球运动的控制算法在机器人足球运动中，控制算法是实现控制系统的重要基础。
目前，流行的控制算法包括PID控制算法、神经网络控制算法、模糊控制算法等。
PID控制算法通过比较机器人实时位置和期望位置之间的误差来调整机器人的运动，实现足球的控制；神经网络控制算法利用神经元之间的非线性关系来保证机器人足球的精确控制；模糊控制算法则是通过模糊逻辑进行人机交互控制，实现更精准的机器人足球控制。
四、机器人足球运动的实现技术机器人足球运动的实现技术包括仿真技术和硬件实现技术。
仿真技术是指依托计算机软件模拟机器人足球运动，通过算法和逻辑实现机器人足球的控制和运动；硬件实现技术则是基于硬件组件构建机器人足球运动平台，实现机器人足球运动的实验与应用。
五、机器人足球运动的应用前景机器人足球运动的应用前景广泛，不仅可以在教育领域中帮助学生学习人工智能技术，提高其学科素养，也可以在航空航天领域中体现机器人技术的应用价值，实现智能航天控制系统的研究和探索。
机器人足球系统设计及控制技术研究第一章绪论随着人们对科技的不断追求和研究，机器人越来越多的应用到生活中的实际项目中。
机器人足球则是其中一个颇为有代表性的项目，具有很高的专业性和广泛应用性。
机器人足球需要通过设计和控制技术的研究，实现机器人与人、机器人与环境和机器人之间的智能化交流和协作。
本文旨在探讨机器人足球系统的设计以及控制技术研究。
第二章机器人足球系统设计机器人足球系统设计是机器人足球项目中最重要的环节之一。
在设计机器人足球系统时，需要考虑以下元素：2.1 移动机器人的结构设计机器人足球比赛需要机器人能够快速移动，因此合适的结构设计是必不可少的。
常用的构造形式包括麦克纳姆轮、三轮全向轮和全向轮等，每种机器人的结构都有不同的优缺点，需要根据实际情况进行选择。
2.2 机器人足球的电力系统结构设计电力系统对机器人足球系统来说是非常关键的元素，电池放置的合理性和电力系统材料的选择对机器人足球的性能和表现都有重要影响。
同时也需要考虑周围环境的因素，比如潮湿的地方，需要选用防潮性能很好的材料。
2.3 配置机器人足球智能化控制系统机器人足球系统需要配备智能化控制系统，以实现机器人足球的自主、协作、适应能力，以及机器人与用户的交互能力。
智能化控制系统的配置也需要根据不同的机器人结构进行相应的调整和优化。
第三章机器人足球控制技术研究机器人足球控制技术研究是机器人足球系统的另一个关键环节，这些技术包括传感器、机器人行为、路线规划、运动控制等。
3.1 传感器传感器是机器人足球系统中最基本、最重要的元素之一，它能捕捉到机器人周围环境的信息，并将这些信息反馈给机器人，并不断地调整和修正机器人的运动轨迹。
3.2 机器人行为的控制机器人在足球场上需要完成复杂的任务，如扣球、踢球、传球等等。
因此，对机器人行为的控制是非常关键的。
针对机器人的不同动作，可以通过编程、规则系统、学习系统等来实现机器人的行为控制。
3.3 路线规划在机器人足球比赛中，需要机器人按照特定的路线进行移动、接球和踢球等行动，因此路线规划就显得非常重要。
机器人足球自主对抗赛的设计与开发第一章介绍机器人足球自主对抗赛是一项具有挑战性的竞技项目，旨在通过机器人足球比赛的方式展示机器人自主控制与智能决策的能力。
本文将介绍机器人足球自主对抗赛的设计与开发。
第二章系统架构设计机器人足球自主对抗赛的系统架构包括硬件和软件两个方面。
硬件方面，需要设计机器人足球车身、轮子、机械臂、传感器等硬件部件，并对各部件进行控制和电气设计。
软件方面，需要设计机器人足球的决策系统，即针对各种情况下机器人足球的决策算法。
第三章关键技术及实现方法3.1 机器人足球车身设计机器人足球车身需要设计成圆形，直径为18cm，高度为15cm。
车身内部需要装载电控系统和机械臂等部件，电源为电池组，控制方式为无线遥控或者自主控制。
3.2 机器人足球轮子设计机器人足球轮子需要设计成非标准轮，以防止轮子之间互相干扰。
轮子由聚氨脂材料制成，可以提高机器人足球的移动速度，并减少对传感器的干扰。
3.3 机械臂设计机器人足球机械臂需要完成抓取和放置的任务。
机械臂是由多个舵机联合实现的，舵机的控制可以通过串口直接传输指令。
3.4 传感器设计机器人足球需要配备多种传感器，包括红外传感器、超声波传感器、颜色传感器等。
传感器可以用于识别球的位置、足球车与球员的位置以及车身方向等。
3.5 决策算法设计机器人足球的决策算法需要遵循足球比赛规则，并根据对手与自身的状态做出相应的决策。
算法包括位置估计算法、路径规划算法、策略选择算法和运动控制算法等。
第四章实验设计为测试机器人足球的对抗能力，需要设计适合的实验环境和实验方案。
实验环境包括足球场地、球门、球员和裁判员等。
实验方案需要包括比赛规则、胜负判定、犯规处理和计分规则等。
第五章结论机器人足球自主对抗赛的设计与开发需要综合运用机械、电子、计算机科学等多个学科的知识。
本文介绍了机器人足球自主对抗赛的系统架构、关键技术和实验设计方案，为机器人足球的技术研究和运动应用提供了借鉴和参考。
基于RoboCup的智能足球机器人控制系统设计与实现引言：智能足球机器人作为人工智能领域的重要研究课题，有着广阔的应用前景。
基于RoboCup的智能足球机器人控制系统设计与实现是当前研究中的热点话题。
本文将探讨智能足球机器人控制系统的设计与实现方法，并提出一种基于RoboCup的智能足球机器人控制系统方案。
一、智能足球机器人控制系统设计1. 控制系统架构智能足球机器人控制系统一般由传感器模块、决策模块和执行模块组成。
传感器模块用于获取环境信息，包括视觉和声音等；决策模块用于分析环境信息和当前状态，制定合理的决策策略；执行模块用于将决策转化为机器人动作。
控制系统需要具备快速响应、高鲁棒性和自适应性等特点。
2. 环境感知智能足球机器人需要准确感知周围环境，以便正确地判断场地、球门位置和球的位置等信息。
视觉传感器是感知环境的常用工具，可以使用摄像头获取场地图像，并通过图像处理算法提取所需信息。
此外，声音传感器也可以辅助感知，例如通过声音识别球与机器人之间的交互。
3. 决策与规划智能足球机器人需要具备决策能力，根据环境信息和当前状态制定合理的决策策略。
机器人可以采用传统的规则策略，如遵循固定的战术和战略；也可以采用机器学习算法，通过训练获取决策模型。
决策与规划模块需要考虑多个目标和约束条件，如进攻、防守、传球等。
4. 动作执行智能足球机器人的动作执行模块负责将决策转化为机器人的动作指令。
动作执行需要考虑机器人的运动能力和动作规划。
机器人需要具备精准的定位和运动控制能力，以便在比赛中能够快速、准确地执行决策。
二、基于RoboCup的智能足球机器人控制系统实现1. 硬件平台选择实现智能足球机器人控制系统需要选择合适的硬件平台。
RoboCup作为智能足球机器人领域的国际比赛，提供了多种硬件平台供选用。
常见的硬件平台包括Nao、Darwin-OP和Humanoid Robot等。
选择合适的硬件平台可以提供良好的硬件支持和开发工具，方便控制系统的实现。
文献综述研究课题：机器人足球决策系统研究组员（班级及学号）：熊汇韬(3班10)罗运真(3班15)赵大帅(2班24)彭晗(2班23)唐昊(2班21)游斌(2班19)杨荃月(2班28)摘要机器人足球比赛是近年来在国际上迅速开展起来的国际对抗活动。
它是人工智能领域与机器人研究领域的基础研究课程，是一个极富挑战性的研究项目。
机器人足球比赛对研究多智能体的合作与竞争理论具有重要的实践与指导意义。
而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。
本文以机器人系统的核心子系统决策子系统的开发为背景，主要介绍ROBOCUP（机器人足球世界杯比赛）机器人足球赛仿真技术，关于机器人的基本动作、路径规划、决策能力的研究，研究行之有效的决策推理方法。
对目前决策系统问题主要是实时性、准确性、适应性和稳定性。
针对上述问题, 开发了面向RoboCup 小型组机器人足球比赛的决策系统, 重点解决了算法设计与系统特性之间的矛盾。
关键词:机器人足球; 可视化编程; 算法；决策；目录一. 介绍： (4)二. 系统分级 (6)1. 视觉子系统： (7)2. 决策子系统： (8)3. 通讯子系统： (9)决策六步经典方法推理模型 (9)三. 系统核心------决策模块 (10)1. 机器人足球比赛系统决策子系统的一般结构： (10)2. 产生式推理模型： (11)3. 决策编程的可视化 (12)4. 决策系统各模块分析 (13)预处理模块 (14)态势分析与策略选择模块 (14)队型确定与角色分配模块 (14)目标位置确定模块 (14)运动轨迹规划模块 (14)动作选择模块 (15)5. 决策系统各模块设计 (15)输入信息预处理模块 (15)态势分析与策略选择模块 (16)队型确定与角色分配模块 (16)目标位置确定模块 (17)运动轨迹规划模块 (18)动作选择模块 (19)四．决策层中KICK的智能算法 (20)1. 基于倒脚踢球策略的模糊逻辑算法 (20)2 .基于多次踢球策略的遗传算法 (21)五．机器人路径规划典型方法 (22)1. 栅格法： (22)2. 人工势场法： (24)六．论述 (25)七．总结： (26)参考文献 (27)一. 介绍：近年来，随着计算机技术的发展，分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence, DAI）已经成为人工智能领域的重要研究方向之一。
机器人足球控制与决策系统设计与实现机器人足球是指通过机器人参与的足球比赛。
机器人足球的控制与决策系统是指控制机器人在比赛中行动，并根据比赛情况进行决策的系统。
本文将讨论机器人足球控制与决策系统的设计与实现。
一、控制系统设计机器人足球的控制系统设计是指如何控制机器人的行动，使其能够有针对性地进行球员移动、球的传递和射门等动作。
以下是一些常用的控制系统设计方法：1.1 基于传感器的反馈控制机器人足球通常配备了各种传感器，如视觉传感器、陀螺仪、距离传感器等。
基于传感器的反馈控制方法可以根据传感器提供的信息，调整机器人的行动。
例如，通过视觉传感器检测到球的位置和其他球员的位置，可以决策机器人应该向何处移动以及何时进行射门。
1.2 协同控制机器人足球是一个团队比赛，多个机器人需要协同合作。
因此，协同控制是一种重要的设计方法。
协同控制可以通过定义机器人之间的协同策略和通信协议来实现。
例如，可以设计机器人之间的通信协议，使机器人能够相互传递位置信息和战术指令，以实现更好的协同。
1.3 机器学习方法机器学习方法可以让机器人从比赛中积累经验，逐渐改进自己的控制策略和决策能力。
例如，可以使用强化学习算法让机器人根据比赛结果调整自己的行动。
这种方法可以让机器人在比赛中逐渐提高自己的控制能力。
二、决策系统设计机器人足球的决策系统设计是指如何根据比赛情况做出决策，例如选择何时射门，何时传球等。
以下是一些常用的决策系统设计方法：2.1 规则基础决策系统规则基础决策系统是一种简单而直接的方法，根据预先定义的规则来做出决策。
例如，可以通过定义规则来判断何时应该传球给队友，何时应该射门等。
这种方法可以在一些简单情况下得到较好的效果，但对于复杂的比赛情况可能不够灵活。
2.2 基于状态机的决策系统基于状态机的决策系统可以根据比赛情况自动转换机器人的状态，从而做出相应的决策。
例如，可以定义不同的状态，如进攻状态、防守状态等，并根据当前状态和比赛情况做出相应的决策。
文章编号:100220446(2005)0520431205集控式足球机器人决策与控制系统设计与开发3薛方正1,徐心和2,冯挺2(1.重庆大学自动化学院,重庆 400044; 2.东北大学人工智能与机器人研究所,辽宁沈阳 110004)摘 要:构建了由视觉子系统、决策子系统、无线通信子系统、机器人小车子系统和总控子系统组成的集控式足球机器人系统.总结了具有集中视觉、决策与控制的集控式足球机器人系统的控制问题.设计了基于分层递阶控制结构的足球机器人决策子系统.小车控制器构成“无脑”的执行器,运动控制器中集成了各种各样的动作函数,组织层则融合了不同的决策方案.长期的开发实践和实战成绩都表明,该系统具有良好的结构和优异的性能.关键词:机器人足球;决策;分层递阶控制;推理模型;反应式策略中图分类号: TP24 文献标识码: BD esi gn and D evelopm en t of the D ec isi on2mak i n g andCon trol Syste m of Cen tra li zed Soccer RobotXUE Fang2zheng1,XU Xin2he2,FENG Ting2(1.School of Auto m ation,Chongqing U niversity,Chongqing400044,China;2.Institute of A I&Robotics,N ortheastern U niversity,Shenyang110004,China) Abstract:A centralized s occer r obot syste m composed of such subsyste m s as visi on,decisi on2making,wireless communi2 cati on,r obot car and cons ole is constructed.This paper su mmarizes the contr ol p r oble m s of the centralized s occer r obot sys2 te m with central visi on,decisi on2making and contr ol syste m,and designs a s occer r obot decisi on2making subsyste m based on the hierarchical contr ol structure.The r obot car contr oller is a“brainless”execut or,the moti on contr oller includes all kinds of acti on functi ons,and different decisi on sche mes are collected in the organizing level.Longti m e devel opment p rac2 tices and competiti on achieve ments p r ove that the system has good structure and high perf or mance. Keywords:r obot s occer;decisi on2making;multilevel hierarchical contr ol;reas oning model;reactive strategy1 引言(I n troducti on)集控式足球机器人[1]是指具有集中视觉和统一决策的足球机器人系统,如F I RA的M ir oSot和N ir o2 Sot比赛,RoboCup的小型组(F2180)比赛.每个球队有3～11个机器人不等(因比赛项目而异),但是作为机器人的眼睛(视觉),全队只有一个,高挂在球场上方,通常由CCD摄像头采集图像,并由主计算机统一进行图像处理和识别.每当识别出本队(或双方)球员和球的位置与朝向之后,或将检测信息发送给本方球员(F2180),或交给主机上的决策子系统进行决策(M ir oSot,N ir oSot,F2180).由于视觉功能的统一实现,也由于视觉获得信息比较完整(如果视觉系统设计与临场调试得当),给统一决策带来极大的方便.尽管每个球队都有多个机器人小车,但将此类系统称之为多机器人系统或多智能体系统(multi2agent syste m)却比较勉强,因为它们只具有同一个眼睛和大脑.很显然,此类机器人足球系统相对于其它类型,比如自主机器人(F I RA:RoboSot,RoboCup:F2 2000每个机器人都有自己的眼睛和大脑)与人形机器人(F I RA:Hur oSot,RoboCup:Humanoid既要直立行走,又要独立感知),结构简单,容易开发.所以集控式机器人足球开展得最为普及.集控式足球机器人一般由5个子系统组成,即视觉子系统、决策子系统、无线通信子系统、机器人小车子系统和总控子系统,如图1所示.许多文献 第27卷第5期 2005年9月机器人 ROBO T Vol.27,No.5 Sep t.,20053基金项目:国家863计划资助项目(2001AA422270).收稿日期:2004-09-16中没有将总控子系统独立出来(其功能多包括在视觉子系统当中),这不利于系统的模块化开发和多种视觉模块的置换.图1 集控式足球机器人系统构成Fig .1 Structure of centralized s occer r obot syste m 总控子系统处于系统的最高层,它的任务是负责系统初始化、创建数据交换缓冲区、任务调度、时间分配、系统卸载等过程处理.它相当于一个程序容器(container ),内部包容了多个子系统.对于总控子系统来讲,其内部各子系统的地位是平等的.总控子系统的功能与机器人软件系统的整体结构有很大的关系.由于足球机器人的一大难点———机器视觉———可以集中解决(或购入),也由于通信、小车和总控子系统的功能单一且无需智能,研究与开发足球机器人的最大魅力便体现在决策子系统,亦即决策与控制任务的实现.它将体现教练完全个性化的策略安排与球员独特的动作行为.通常足球机器人的决策与控制系统(以下简称决策子系统)的任务便是根据视觉子系统的辨识结果:场上实体(机器人与球)的位姿(位置x 2y 与朝向θ),决定本方各机器人的左右轮速度,以便各机器人走出期望的轨迹,实现理想的配合,在双方激烈的竞争中,将球踢进对方球门,而力争我方不失球.如果将视觉子系统送来的位姿信息用(m +1)×3矩阵I 表示(m 为识别机器人个数),而将决策子系统发出的轮速信息用n ×2矩阵O 表示(n 为我方机器人个数),那可以将决策子系统的开发形式化为设计如下函数关系:O =f (I )(1)不难看出,方程(1)具有如下特征:1)描述的应是一个动态过程,而不应该为一个静态过程;2)没有唯一解,因为决策过程是丰富多彩和不断发展的;3)无法给出解析解,因为除了部分演绎推理之外,更多的函数关系表现为规则知识和产生式推理;4)求解复杂而困难,因为在人类的足球活动中,形象思维占有很大比例,而形象思维如何描述和抽象还是当今没有很好解决的难题.本文便是结合我们多年的研究与实践,对于足球机器人决策与控制系统的设计与开发给出的系统总结.在接续的各节中,将分别阐述智能机器人的分层递阶控制结构,介绍执行层、协调层、组织层的设计内容,以及当前应该关注的热点研究问题.2 智能机器人的分层递阶控制结构(M ulti 2level h i erarch i ca l arch itecture of i n telli 2gen t robots)由于机器人是通过多个关节的协调动作而使其效应器(effect or )实现或期望轨迹,或期望位姿、速度、加速度,或期望的能力特性,因此分层递阶控制结构是比较适合的.一般智能机器人具有三层(级)结构[2],即组织层、协调层、执行层.组织层代表控制系统的主导思想,由人工智能起控制作用.它作为推理机的规则发生器,处理高层信息,用于机器推理、规划、决策、学习(反馈)和记忆操作,以给出最佳的任务序列.协调层是上下级间的接口,承上启下,该层采用的研究方法通常属于运筹学领域.协调层由一定数量的具有固定结构的协调器组成,每个协调器都具有某些指定的功能.执行层是递阶智能控制的最底层,要求具有较高的精度和较低的智能,它按控制论进行控制,对相关过程执行适当的控制作用.对于集控式足球机器人系统也是采取上述的分层递阶结构.组织层分析场上的态势,确定我方的基本对策与队形,进行角色分配.协调层确定各机器人的目标位置和行为,并将其分解为各关节的指令,即每个机器人小车的左右轮速度与位移.执行层则根据协调层给出的指令控制小车的左右轮转速,使其运动结果实现预期目标.如果出现偏差,下一层的状态还可以直接反馈到上一层,以便影响和修正上一层的结果.234 机 器 人2005年9月 3 执行层———机器人小车控制器(Executi onlevel:robot car con troller)机器人小车是足球队的球员,是比赛中引人注目的表演者.然而令人遗憾的是,它们仅仅是些无脑遥控机器人(brainless and re mote contr ol r obots ),因为它们没有对外界的感知器官,也没有自主决策的能力.它们只是忠实地执行主机发来的左右轮速指令.为了达到较高的精确性、快速性和鲁棒性,小车左右轮分别装有轮速检测装置(一般为增量式码盘),并由单片机、DSP 或FPG A 等构成数字反馈系统.图2为典型的由单片机构成的小车速度控制系统.图2 机器人小车控制系统原理图Fig .2 Sketch of r obot car contr ol syste m 显然,这是一个最基本和最简单的执行器.为了提高小车的快速性,还可以增加电流环.为了提高小车的走直线性能,还可以加入左右轮速度平衡调节装置[3].为了克服系统的不确定性和提高系统的控制性能,还可以加入自适应控制、模糊控制等高级算法[4,5].为了提高运算速度与控制频率,更换芯片更是提高小车性能的重要手段.不论怎样,执行层所做的一切,无非是要通过控制理论的成果提高控制精度,而无需考虑任何智能.鉴于目前小车芯片在时间和空间上都有了一定的余地,有些球队将运动控制器的部分功能下放到小车控制器,如在小车芯片上存储了一些用于罚点球的开环控制序列,并都取得良好的效果.4 协调层———运动控制器(Coord i n a ti onlevel:m oti on con troller)既然执行层的任务是确保机器人小车左右轮速的精确实现,那么协调层的任务则是如何通过小车的左右轮速的配合,而让小车完成各种各样的动作.动作是比赛活动的基本单元.任何精彩激烈的比赛都是由球员的一系列动作构成的.准确有效的动作实现,意味球员具有良好的基本技能.因此,动作是决策子系统的最终归宿,是决策的基础和保证.动作同样是分层次的.我们将动作分为4种类型,即基本动作、技术动作、组合动作和战术动作.基本动作(Basic Acti on,BA )亦可称之为元动作,如:原地转向(TurnAngle )、行进到定点(ToPosi 2ti on )、过某点做定向运动(Move A l ong ).它们既是其他动作的基本单元,又将机器人的动作变换成小车的左右轮速的指令.技术动作(Skilled Acti on,S A )是机器人球员在赛场上的基本技能,如:大脚踢球(KickBall )、射门(ShootGoal )、防止撞墙(AvoidBound )、传球到定点(Pass Ballt oPoint )、盯人防守(B l ock Man )等,显然它是由多个基本动作来实现的.比如,射门动作的本质是让机器人以一定的姿态和速度通过球所在的位置(假设球是静止的),于是它就需要由原地转角和到定点等基本动作构成.人类球员的射门动作是多种多样的,机器人的射门动作也是如此,我们可以设计出运行不同的轨迹的动作函数来实现射门功能,如走折线、走圆弧等.避碰规划[6]也是技术动作设计的重要内容.组合动作(Combinat orial Acti on,CA )是指一名球员为了某种需求而完成的一系列技术动作,如罚334 第27卷第5期薛方正等: 集控式足球机器人决策与控制系统设计与开发 点球(PenaltyKick)、争球(Free Ball)、开门球(Goal2 Kick)和罚任意球(FreeKick)等.他们都是上述基本动作和技术动作的简单叠加,类似于基本动作的批处理.对于不同队伍和不同对手,这些动作还可以通过菜单选项临时改变,以适应不同情况.战术动作(Tactical Acti on,T A)也是基于基本动作和技术动作之上的、由多个机器人共同完成的、相互之间配合的动作,包括一传一射(PassT oShoot)、中场开球(Nor malKick Off)等.由于各类动作均可以通过解析算法的函数实现,这就可以将决策的“粒度”增大,直接调用各种动作函数,使决策系统进入“宏思维”的层次.5 组织层———全局决策方案(O rgan i za ti on level:globa l dec isi on2mak i n g)对于机器人足球而言,如果说决策子系统充当的是教练员的职责,那么教练员是个盲人,他无法用眼睛看到比赛场景,反映到大脑进行形象思维,而是根据传来的关于队员的场上位姿和球位置的精确数据对比赛场上的形势进行分析,再指挥全队球员的左右脚行动(左右轮速).这是一个非常复杂的决策过程,也是策略系统设计的重点和难点,引起了不少队伍的关注[7,8].我们认为,决策子系统在制定决策时就应该参照盲人教练的思维过程展开,认真抽象推理链上的每一个环节,从而实现专家知识与决策过程的形式化.按照这种思路,文献[9]提出了六步推理模型:1)输入信息预处理(计算有关实体速度、相对距离等);2)态势分析与策略选择;3)队形确定与角色分配;4)目标位置确定;5)运动轨迹规划;6)左右轮速确定.一般说来,1、4、5、6步为演绎推理,可以由数学模型计算.而2、3步为产生式推理,应该由专家系统来完成.前节已经将4、5、6步的演绎推理集成为各种各样的动作函数,形成了智能控制的协调层.那本节组织层所要解决的就是1、2、3步所要实现的功能.5.1 从信息空间到状态空间从视觉子系统给出的I矩阵得到的信息是场上各实体的位姿,即x、y坐标和朝向角.显然,I矩阵给出的信息是十分有限的.我们需要弄清楚双方态势如何、哪个球员处于最有利于进攻的位置等一系列重要问题.在失去形象思维的情况下就只能设法获得相对角度、距离、速度等附加信息,然后根据归纳出的一系列判断准则,回答决策过程遇到的各种问题.为此,需要通过信息的预处理,从信息空间过渡到状态空间,给一系列的状态变量赋值,构成可以分析和聚类的状态空间,为后面的推理准备尽量充分的条件.如何设计和使用状态空间?这还是一个未能解决和没有受到足够重视的问题.在未能解决复杂算法与判据的情况下,我们先将球场分成了一定数量的区域,以球落在哪一区域和奔向哪一区域作为态势分析和策略选择的出发点.我们定义如下的状态变量:S ta te={S1,S2,S3,S4}(2)其中,S1为球的位置;S2为球的运动方向;S3为球的运动速度;S4为敌我双方的控球状况.显然,这是一个相对简单和可以扩展的状态空间,随着竞争的激烈,应该考虑更为复杂的情况.5.2 映射式决策方案如何解决从状态空间到动作空间的映射关系,现已成为组织层需要解决的关键问题.一种解决方案则是经过任务空间的过渡.本文介绍的方案是根据当前的状态表达式(2)进行攻守态势分析,提出当前需要完成的任务,确定我方机器人的最佳站位与任务角色,以队形方式给出.这种映射关系(规则)放在队形库与角色库当中.图3 映射式决策模型Fig.3 Mapp ing2type decisi on2making model434 机 器 人2005年9月 角色是能完成特定任务的逻辑机器人,它是通过调用具体的机器人动作来完成任务的.队形是场上队员位置和作用的全局反映,它表示的是某种特定的组合.从本质上说,队形是角色的有序排列,可表示为:F={role1,role2,role3,role4,role5}(3)其中,F表示队形,role1～role5为角色.队形中角色的排序和角色的重要性有关,重要的角色排在前面.从任务规划的角度看,队形就是多机器人的“联合动作”,而从单个机器人的角度看,队形就是联系其他机器人的桥梁.角色分配就是为已知队形中的每个角色选择机器人的过程,通过角色分配[10]把队形中的角色和实际的机器人联系起来.角色分配的顺序是先给排在前面的角色选择机器人.对于队形库与角色库的设计,我们采用了表格模型来存储我们的设计内容.其中保存3类内容,即队形、角色定义和角色分配参数.为了把决策的具体内容抽象化、统一化和参数化,也就是说,原先不同的内容,现在要尽量用同一个模式来表示,不同的内容通过不同的参数来得到反映.6 结论(Conclusi on)本文总结了集控式足球机器人决策与控制系统近年来的研究成果,但仍然存在一系列亟待解决的问题.在执行层中车型机器人的控制精度、速度及可靠性问题还有待于提高.在协调层中动作函数在不断丰富,但在球运动过程中的射门函数还是没有很好解决,需要研究有效实用的先进算法,使得精彩的战术动作,如二过一、一传一射等得以实现.相比之下,智能程度最高的组织层中的问题最多.一方面,由于有关机器人足球的策略、队形、战术配合等还没有系统地总结出规律性的结果,另一方面,如何将总结出来的知识加以实现也没有很好的手段.显然这是和人工智能学科的发展密切相关的,这也正是机器人足球倡导者的初衷,借助机器人足球这一试验平台,通过对抗和竞争来推动这一领域的研究工作,推动人工智能科学的发展.参考文献 (References)[1]高大志,张春晖,徐心和.机器人足球———智能机器人的新领域[J].机器人,1998,20(4):309-314.[2]Saridis G N.Self2organizing Contr ol of St ochastic System s[M].NewYork:Marcel Dekker I N C,1997.[3]曹洋,徐心和.一种基于交叉耦合的速度控制器[J].东北大学学报(自然科学版),2003,24(5):420-423.[4]曹洋,周云龙,徐心和.轮式移动机器人预见预测运动控制[J].计算机工程与应用,2003,31(3):5-7.[5]Xu C H,L i H M,Xu X H.A composite contr oller based on fuzzyrules and neural net w orks f or s occer r obot syste m[A].Pr oceedings of the First I EEE I nternati onal Conference on Machine Learning and Cybernetics[C].Beijing:I EEE,2002.511-514.[6]吴丽娟,徐心和.基于遗传算法的足球机器人比赛中障碍回避策略的设计[J].机器人,2001,23(2):142-145.[7]Mess om C.Deter m ining offensive and defensive p r ocessi on in multi2agent tea m based competitive ga mes[A].Pr oceedings of the2nd M i2 cr o RobotWorld Cup Soccer T ourna ment[C].Taj on:1997.71-75.[8]Shi m H S.Devel opment of visi on2based s occer r obots f or multi2agentcooperative system s[A].Pr oceedings of the2nd M icr o Robot World Cup Soccer T ourna ment[C].Taej on:1997.29-36.[9]Xu X H.Six2step reas oning model for r obot2s occer[J].Journal ofHarbin I nstitute of Technol ogy,2001,8(8):244-248.[10]吴丽娟,翟玉人,徐心和.足球机器人系统中角色分配策略的设计[J].基础自动化,2000,7(1):4-6.作者简介: 薛方正(19772),男,博士生.研究领域:智能机器人. 徐心和(19402),男,教授,博士生导师.研究领域:智能机器人. 冯 挺(19802),男,硕士生.研究领域:智能机器人.534 第27卷第5期薛方正等: 集控式足球机器人决策与控制系统设计与开发 。
