足球机器人决策系统研究

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1、摘要随着机器入学的应用与发展，机器人应用也越来越广泛。80年代以来，多机器人系统凭借着比单个机器人更高的精度、刚度、承载能力和灵活性而进入人们的生活中，引起了越来越广泛的重视。随着机器人向系统应用的方向发展，人们提出了多机器人群体的组织和控制问题，多机器人协作是多机器人系统中一个重要部分，可以使多机器人系统将优势发挥得淋漓尽致。论文主要研究了小型组足球机器人的多机器人系统。决策系统采用分层递阶式控制系统结构，根据分层式结构的特点及功能将系统划分为信息处理层、协调战术层、任务层和动作层几个模块，这种结构使系统功能及层次分明，且易于实现。采用基于Play的多

2、智能体协调控制机制建立了由多个不同的Play策略(如进攻策略、防守策略、罚球策略和等待策略)组成的比赛策略库。采用静态区域划分法将场地划分，区域不是很多，策略选择和编码工作不至于繁重，也不会因区域变动而频繁地切换策略影响进攻速度，增加弹性区域能有效防止机器人目标跳变。采用距离与角度结合的方法对角色分配实现多机器人协调。提出了两点配合机制评价函数有利于实现多个机器人配合。为解决实时系统预测问题，建立了系统延时测量方法，采用线性预测和BP神经网络的方法建立了机器人和球的预测模型，并进行分析比较，预测精度有明显提高。建立了机器人动力学模型和运动学模型，研究出基

3、于最优控制理论的运动控制算法，通过仿真与实验，发现这种控制算法能实现机器人对任意曲线路径快速有效地跟踪。论文以RoboCup小型组机器人足球比赛为平台，以VC．NET为工具对决策系统进行了仿真和实体实验，实验结果表明整个决策系统性能有明显提高，主要体现为：预测精度提高，对机器人的控制更加准确，使得守门员守门和队员拦截球能力提高：多机器人协调策略增加了机器人之间的配合，使队伍的协作进攻能力增强，能够更好的完成任务。关键词：足球机器人；多机器人协作；预测；建模；控制ABSTRACTWiththedevelopmentofrobotics，robotsareu

4、sedmoreandmorewidely．Sincethe80’S，multi．robotsystementerpeople’Slifewithhigherprecision，load-beatingcapabilityandflexibilitythanasinglerobot，andmoreandmorepeoplewereconcernedwithit．Multi．robotgroup’Sproblemoforganizationsandcontrolhasbeenputforwardwiththedevelopmentofrobotsystema

5、pplication．Multi·robotcooperationisallimportantpartofthesystemwhichwillgivefullplaytotheadvantagesofmulti·robotsystem．ThisthesisfocusesonresearchoftheAIstrategysystemofRoboCupsmall·sizesoccerrobotsystem．Strategysystemusesmulti-layerstructure．Accordingtothecharacteristicsofmulti．1

6、ayerstructureandfunctions，thesystemisdividedintolayersofinformationpr伊proeessinglayer,coordinationlayer,tasklayerandactionlayer．Thelevelofthesystemisclearandeasytobeimplementedwiththismulti·layerstructure．ThesystemestablishesPlaybookbyanumberofdifferentPlaysbasedonmulti·agentcoor

7、dinationmechanism(suchastheOffensivePlay,DefensivePlay,DisciplinePlayandWaitingPlay)．Thefieldisdividedintoseveralregionsbystaticregiondivisionmethod．Becausetherearenotalotofregion，playchoiceandcodingworkarenotveryheavy,andplayswouldnotswitchSOfrequentlyfromreintoregionastoaffectt

8、hespeedofaggression．Itcanpreventrobottar