基于模糊系统的mirosot机器人足球避障路径规划

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1、太原理工大学硕士研究生学位论文基于模糊系统的MlRO$OI机器人足球避障路径规划摘要机器人足球是人工智能和机器人学新的标准问题，是连接基础研究与实际应用的中介和桥梁，是展示信息自动化前沿研究成果的窗口和促进产、学、研结合的新途径。因此具有巨大的产业化前景。MIROSOT足球机器人系统是基于视觉遥控无智能足球机器人系统，系统中的每个机器人具有：驱动智能体、通讯模块和CPU控制板。它能够根据接收到的主控计算机(主机)发来的数据控制其运动方向和速度。视觉数据处理、策略决策以及机器人的位置控制都在主机上完成，正像遥控小车一样。MIR

2、OSOT机器人足球系统是一个多机器人协同运行的系统。多机器人运动规划的目标是为每一个机器人规划出与环境障碍以及其他机器人不发生碰撞的运动轨迹。机器人的避障行为是机器人运动规划的一个重要组成部分，本文研究的MIROSOT机器人足球系统的机器人避障行为采用分布式规划的方法，即每一个机器人独立规划自己的运动轨迹，而其规划的方法则采用基于行为的方法。基于人工势场法的避障方法是机器人运动规划中常用的方法。但人工势场算法中，并没有注意到不同方向，不同距离的障碍物对机器人的避障轨迹影响不同的特点，对各个方向上的障碍同等对待。造成计算量大、

3、响应缓慢、轨迹曲折的不足。太原理工大学硕士研究生学位论文模糊系统是一种基于知识或基于规则的系统。在机器人足球系统中不同程度的存在着不确定，不能预测，不能精确测量的信息。本文在考虑机器人的避障行为时，主要考虑两个因素：(1)障碍物对于机器人的危险度：(2)机器人对于目标点的远离度。机器人应该沿着危险度和远离度都较小的轨迹运动，而且尽量选择平滑的轨迹运动。模糊系统的逼近精度受到模糊变量的模糊集和规则数量的影响。为了避免出现维度灾难问题，采用高斯模糊器以及模糊交的推理机。不仅对不同距离的隶属度进行了非线性处理，而且简化了计算，加快

4、系统的响应速度。基于模糊推理的机器人是沿着与机器人——目标方向成倍角的方向运动的，避障轨迹是不平滑的，非连续的。为了得到一条光滑而又连续的轨迹曲线，本文采用了最小二乘的曲线拟和方法，对通过模糊系统推理得到的离散点集进行曲线拟和，从而得到一条光滑的，连续的，适合机器人运行和控制的避障轨迹。关键词机器人足球，避障算法，模糊系统，模糊逼近精度，最d,--乘法IV太原理工大学硕士研究生学位论文FUZZYSYSTEMCENTERED0BSTACLESAVOIDANCER气THPLANINGINMIRoSOTSOCCERROBOTSYS

5、TEMABSTRACTEstablishingthenewstandardsfortheartificialintelligence(AI)andtherobotics，bridgingbasicresearchandpracticalapplication，bringingforthharvestofinformationautomaticdevelopmentandadvancingnewmethodsofproduce、studyandresearch，soccerrobothasthenicefutureaboutt

6、hehugeindustrialization．MIROSOTrobotsoccersystembasedonvisionistheremote—brainlessandmulti—robotcooperatingsoccerrobotsystem．Thegoalofthemulti-robotpathplanningistomakeOUt．foreveryrobot，therouteswhicharecollision-freewiththeobstaclesandotherrobots．Roboticobstacleav

7、oidanceiSthemainpartof血epathplanningoftherobotsThemainresearchcontentinthispaperiStheroboticactionofobstaclesavoidance，ontheMIROSOTsoccerrobotsystem，whichadoptsthedistributedplanningmethod．Thatistosaythemethodisthewayofself-planningthetraceforeveryrobotandtheplanni

8、ngideaiSbehaviorcentered．ObstaclesavoidancebasedonpotentialfieldiSgeneralmethodtherouteplanningadopts．Butthismethodneglectsaproblemthattheobstacl