足球机器人智能决策系统设计实现This manuscript was revised on November 28, 2020本文由liuchentc贡献pdf文档可能在WAP端浏览体验不佳。
建议您优先选择TXT，或下载源文件到本机查看。
第１７卷第４期北京机械工业学院学报Ｊｕｏｍ￣ｏｅｉｎｔｕｅｏｃｉｅｙｆｉｎＩｓｉｔｆＭａｈｎｒＢｊｇｔＶ０．７ＮＯ．１１４Ｄｅ．０２ｃ２０２００２年１２月文章编号：０８—１５（０２０１０６８２０）４—０４００—０４足球机器人智能决策系统设计实现南建辉，贾永乐（京机械工业学院北计算机及自动化系．北京１ｏ８）ｏｏ５摘要：球机器人系统为人工智能特别是多智能体的研究提供了一个标足准的试验平台。
系统的核心是“”决策系统；分层递阶决策的基础上，取模块脑即在采化设计；细介绍了决策系统各个模块包括视觉模块、策模块和控制模块等，提详决并出了一系列新的实现方法。
关键词：球机器人；能决策；块足智模文献标识码：Ａ中图分类号：Ｐ１Ｔ８机器人足球比赛兴起于９０年代。
是自动化及机器人领域最具有前瞻性的研究之一。
足它球机器人系统是一个典型的多智能体系统和分布式人工智能系统，及机器人学、算机视觉涉计和模式识别、智能体系统、工神经网络等领域。
而且它为人工智能理论研究及多种技术的多人集成应用提供了良好的实验平台【ｌ。
１２】由于上述特征。
足球机器人研究受到国内外广泛关注。
目前比较有影响的足球机器人比赛组织有Ｒｏｕ（器人足球世界杯）ＦＲＡ（ｅｅａｉｎｏｎｅｔｎｌｂｔｏｃｒｓｌＰ机ｍＣ和ＩＦｄｒｔｆｔｍａｉａＲｏｏ—Ｓｃｅ．ｏＩｏＡｓｃｔｎ。
ｏｉｉ）分别由日本和韩国的学者发起。
ＲｂＣｐ的比赛。
ａｏｏｏｕ目前分为４组：真组、１０、仿Ｆ８组Ｆ００组和有腿Ｓ２０ＯＮＹ机器人组…３。
近年来，于足球机器人的研究在国内发展较快，其是ＦＩ关尤ＲＡ组的ｍｉｓｔ器人组；ｒｏ机ｏ而Ｒｏｏｐ组只是从２０ｂＣｕ００年以来才开始普及，进行的一般都是仿真组的比赛．关Ｒｏｏｕ且有ｂＣＰ实际机器人组的比赛２００２年才开始在上海进行了第一次比赛。
本文在分层递阶控制系统…基础上。
新对决策进行分层；且在具体实现过程中实１的重并现了程序模块化。
加了系统的可靠性。
低了系统开发的难度。
增降１足球机器人系统结构足球机器人系统是一个相当复杂的控制系统。
ｂＣｕＲｏｏｐ的Ｆ８１０组足球机器人系统。
般可分为４部分。
觉系统、一视智能决策系统、线通讯系统和机器人无小车系统［引．图１所示。
如从控制的角度看（图１。
觉系如）视统可以看作整个系统的输入反馈部分；图１足球机器人系统收稿日期：０２—１２００—１０作者简介：建辉（９８一）男。
南１７。
山西运城人．北京机搬工业学院计算机及自动化系硕士研究生。
主要从事智能控制在自动化中的应用方面的研究。
第４期南建辉等：球机器人智能决策系统设计实现足４１机器人是整个系统的“行机构”智能决策控制系统就是足球机器人系统的控制器部分；以执；可看出决策部分是控制系统的决定因素。
２智能决策系统２１智能决策控制系统结构．如图２所示，能决策控制智系统可分成３部分，觉模块，视决策模块和控制模块，控制模块而又可以分为路径规划模块和无线通讯模块。
视觉模块从视觉系统中得到图２智能决策控制系统结构图原始数据，括两队机器人和球的位置坐标，向角，度以及各种状态数据等；始数据经过包朝速原卡尔曼滤波之后，线性预测法预测下一步机器人、的位置，度等；波后的数据和预测的用球速滤数据作为决策模块的输入，过分析这些数据，断场上状态，而决定各个机器人的动作、通判进目标点及速度等。
路径规划模块根据决策系统做出的判断，划路径，算各个机器人的期望速规计度，后由无线通讯模块通过通讯系统传递给场上机器人。
最２２视觉模块．由于足球机器人系统实时性要求较高，求图像辨识速度达到每秒２要５帧以上。
别是由特于比赛场地灯光不均匀，以误辨识和噪声不可避免。
例如．于误辨识引起辨识出来的机器所由人的数据发生位置跳变等。
为了更好地控制机器人，用扩展Ｋａｍａ—ｕｙ滤波法［进行滤波，ｌｎＢｕｙ滤波采ｌｎＢｃ】Ｋａｍａ—ｃ法如下。
问题可以归结为：已知观测向量ｚ，２……，＾求ｉ均方意义下的最优估计，１ｚ，ｚ，的系统方程和观测向量的观测方程式可以表示为：ｘ＝ｋ：（ｘｆｋ－ｔ，ｕ’Ｊ一）＾ｔ＾１”（）１＾＝＾（＾，＾）＾＾＝＾（，ｚ是第ｋ步时的观测值，＾是ｋ步时的输入，和是期望为０的高斯白噪声，协方差＾“叫其分别为Ｑ和Ｒ。
在下面的讨论中二表示的状态估计值。
扩展ＫａｎＢｃｌ－ｕｙ滤波法具体操ｍａ作起来分为两步进行：２２１根据系统动态模型更新状态估计值及其协方差．．ｆ＝ｆ（一，＾０＾１“，）‘一一（）２Ｐ＾＝Ａｋ＾１Ｐ一Ａｌ＋Ｑ＾１ｌ一ｗＰ＾二是＾的协方差，Ａ＾和是第ｋ步厂（）于状态估计及噪声序列叫的雅可比行列式。
关Ｋ＾＝Ｐｆ（．［＋Ｖ＾）１ＨＨ￣ＨＴＰ－－＾＾＋Ｋｋ一ｈ（＝（＾，）０）（）３２２２把实际系统的观测值复合到状态估计中．．Ｐ＝（一Ｋｄ／）ｋ１’ｋＰｆ－是第步ｈ（）于状态观测和噪声序列的雅可比行列式。
关４２北京机械工业学院学报第１７卷通过设置不同的状态变量。
以分别用上述公式对有关机器人和球的数据分别进行滤波可估计。
数据进行滤波后。
单地用线性预测法预测下一帧机器人和球的位置信息和速度信息简等。
２３决策模块．决策模块完成文献［］层结构决策２中协调层和运动规划层的任务。
决策模块根据场上形势（球方。
分等）取不同的控比采模式。
攻模式还是防守模式。
且根据模进并式采取不同的阵形。
后动态分配角色。
然前锋、卫、门员分别采取不同的控制策后守略。
通用的机器人控制流程图可以简单描述如图３所示。
２４控制模块．图３机器人选择动作流程图控制模块包括２个子模块。
径规划和无线通讯。
路径规划根据决策模块的输出。
划机路规器人动作的路径。
无线通讯模块在路径规划完毕后。
每个机器人的期望速度通过无线通讯将系统传给场上机器人。
２４１路径规划模块．．．路径规划模块属于基本动作层的内容【。
全的路径规划控制【］图４所示。
径规划完１如路器根据视觉模块的预测数据以及决策模块提供的期望的位置和速度。
机器人的路径进行规对划。
●图４（）ａ目标为（．．ｚ’Ｙ。
）的路径规划图。
（）虑避障时的调整。
时；ｂ考已知初始位置（０Ｙ。
）ｚ。
０以及目标位置（。
Ｙ。
根据下列公式计算２个机器人。
，）可轮子速度。
０ｍ（．ｎ（）＋ｉ口ａ号）ｎｔＡ＝一（，）ｃｓｆｒ＝（。
２△＊ｓｎｃｓ）ｓ２ｇ（ｏ／。
ｉＡ＊ｓｎｓ△）Ｘｎｇ（ｉ）ｎｌ（—ｒ＝ｚ）＝，（）４（＋ｒｚ）是机器人到目标点（，）ｚ。
Ｙ。
的方向。
是机器人的方向。
是期望的速度，是到目ｄ第４期南建辉等：球机器人智能决策系统设计实现足４３标点的距离，ｃ是清除参数，和ｒ是控制机器人运动方向的中间变量，机器人绕到’，ｔ当时这个参数保持机器人到目标点的距离为ｃ见图４ａ。
，（）当规划的路径前面有障碍物时，应该考虑避障；障算法集成在运动控制中，避通过基于路径上突然出现的障碍物来调整目标的方向。
这种调节如图（）示。
ｂ所如果目标的方向太靠近障碍物。
方向的调节是通过预置的障碍物的清除参数的切线。
由于运动控制算法是连续运行，障分析一直不断地重新规划无障路径。
避２４２无线通讯模块．．无线通讯模块主要的任务是把期望的机器人速度通过Ｐ的ＩＯ口传送给无线电发射Ｃ／板。
最主要的问题就是选择串口还是并口通讯，于以下几个原因，们选择了串口：基我①现在所用操作系统是ｗｉ２０，果用并口，须写相应的驱动程序，加了开发的难度。
ｎ００如必增②串口开发起来比并口更容易，单直接。
可以直接使用系统提供的Ａ简ＰＩ函数，可以使用也一些由别人免费提供的串口类【。
７】③至于通讯速率，Ｃ机提供的串口速率完全可以满足足球机器人系统的实时性要求。
Ｐ３总结多智能体的研究是现在人工智能科学研究的一个热点，ＲｏＣｐ组织虽然没有明确提出ｏｂｕ在Ｆ８Ｉ０组必须采用分布式控制，为了更好地研究多智能体，用集中视觉分布式控制也就但采成了趋势所在，原本驻留在主机上的决策系统下载到车载单片机中。
这就对机器人小车的即软硬件配置提出了更高的要求，是我们正在研究的方向。
也参考文献：【】ＭａｕｌＶｅｏｏ１ｎｅａｌｓ，ＭｉａｌＢｗｌｇｏｉｃｉｃｅｏｉ，ＳｒＡｈｍ，ｅａ．ＣＵｎｔｄ一９：Ｒｏｏｕｈｎｎｔ１Ｍｉｅ８ｂＣｐ一９８ｓｌｒｂｔｗｏｌｈｍｐｏｅｍ［］ｍａｌｏｏｒｃａｉｎｔａＪ．ＡＩｇｚｎ，００２（）２—ｄａｉｅ２０．１１：９—３．Ｍａ６［］陈鑫，２吴敏，车迅．球机器人决策子系统设计与分析［】计算技术与自动化。
足Ｊ．２０，０（）４—５．０１２３：８２［］ＲｂＣｐＲｅｕａｉｎａｄＲｕｅ［ＢＯＬ］ｈｔ：／３ｏｕ．ｇｌｏｎｌＥ／ｏｔｓ．ｔ／ｗｗｗ．ｏｃｐｏｇｒｇｌｔｎ／．ｔ。
ｐｒｂｕ．ｒ／ｅｕａｉｓ４ｈｍｌｏｏ１８．９９［］ＡｎｒａＲａｆｅｏＤ，ｅｉｏ，ｆｎＡｎｒｗ。
ｔ１ＢｇＲｄＴｈｏｎｌＳｌＬａｕ４ｄｅｆｌＬｅｎＷｏＨｏｆｄｅｅａ．ｉｅ：ｅＣｒｅｌｍａｌｅｇｅａｌＪｍａＲｏｔＳｃｅａ．ＩｂＣｕｏｂｏｃｒＴｅｍｎＲｏｏｐ一９８：ＲｏｏｏｃｒＷｏｌｐｍ。
ｐｉｇｒＶｅａ２０ｂｔＳｃｅｒｄＣｕＳｒｎｅｄｇ．００．［］ＷｅｈＧ，ｉｏＡｎｒｄｃｉｏｔｅＫａｍａｉｅ，Ｔ９５ｌＢｓｐＧ．ｎＩｔｕｔｎｔｈｌｎＦｌｒＲ５—０１Ｒ］Ｕｎｖｒｉｆｃｈｏｏｔ４［，ｉｅｓｙｏｔＮｏｔｒｌｎｒｈＣａｏｉａ，ＮＣ，ＵＳＡ。
２００１．［６］ＢｅｔＢｏｎｎ，ＭｉａｌＢｗｌｇＭａｕｌＶｅｓ．ＩｒｂｂｌｙＦｌｒｇｆｒＲｅｃｉｇｒｔｒｗｉｇｃｅｏｉ。
ｎｅａｌｏｍｐｏａｉｔｉｅｉｏｊｔｈｎｏｉｔｎｅｎＦａｓｓｔｅ．Ｉｏｅｄｎｓｏ０２ＩｌｅＰｏｉｖｓｎＰｒｃｅｉｇｆ０ＥＥＥｎｅｎｔｎｌｎｅｅｃｎＲｏｔｃｎ—ｉ２ＩｔｒａｉａｏＣｏｆｒｎｅｏｂｉｓａｄＡｕｏｔｍａｉｎ，Ｗａｈｉｔｎ．．ｏｔｏｓｎｇｏＤＣ，Ｍａｙ２００２．［］ＮａｇｔｒＰ．ＳｒｌｏｔＣａｓＥ／７ｕｈｅＪＣｅｉｐｒｌ［ＢＯＬ］ｔ：／ａｓ．ｈｔｐｗｗｗ．ｏｅｒｊｃ．ｏｓｓｅｃｅｉｌｃｄｐｏｅｔｃｍ／ｙｔｍ／ｓｒ—ａｐｔａｐ，０１．ｏｒ．ｓ２０（转５下５页）第４期黄一兵：算最短路径树Ｄｉｓｒ算法的改进计￣ｔａｋ５５参考文献ｎｓ［］ＳｒａｋＭａｋＡ．ＰＲｕｉｇＦｎａｎａ［］ＣＳＯｒｓ，９９１ｐｔｃｒＩｏｔｕｄｍｅｔｌＭ．ＩＣＰｅｓ１９．ｏ圈论——网络流［．京：民邮电出版社，９２Ｍ］北人１９．［］陈惠开．２秦学志．优化方法［．连：最Ｍ］大大连理工大学出版社，９４１９．［］唐焕文，３［］王兴伟，应辉，积仁．种基于服务质量的启发式点对点多媒体通信路由选择算法４张刘一【］计算机科学２０，２）８Ｊ．００（７：７—８．９［］ＢｓａＨａａｉＩｔｒｅＲｕｉｇＡｒｈｔｃｕｅ［．ＳＯｒｓ，９５ａｓｍｌｂ．ｎｅｎｔｏｔｃｉｔｒｓＭ］ＣＩＣＰｅ１９．ｎｅ９［］严蔚敏，伟民．据结构［］北京：华大学出版社，９２６吴数Ｍ．清１９．ＡｎｉｒｖｄｄｓｒｌｏｉｍｏｈｒｐｓｍｐｏｅＵｔａａｇｒｔｋｈｆｒｔｅｇａｈｏｆＳｈｏｌｓ．ｔｒｅｒｅｔＰａｈｔｅＨＵＡＮＧ．ｉｇＹｉｎｂ（ｃｏｌｆｏｕｅＳｈｏｍｐｔｒ＆ＩｆｒｔｎＥｇｅｒｇＨｏａｉｅｓｙＮｔｊ１０８ＣｉａｏＣｎｏｍａｉｎｉｅｉ．ｈｉｏｎｎＵｎｖｒｉ。
