仿真机器人足球编程入门课程总结

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1、仿真机器人足球编程入门课程总结——仿真机器人足球之我见随着社会的发展和科技的进步,越来越多的新事物像雨后春笋般冒了出来,整个世界日新月异,社会的发展速度令人瞠目结舌。首先出现了计算机,随着计算机技术的不断发展,计算机技术运用到了人们社会生活的各个方面,随之就出现了所谓的“机器人”,用专业术语来说就叫做“人工智能”,随着人工智能的不断发展,我们所听到见到的机器人的种类也越来越多,有机器人医生,机器人修理工等等,而IBM的“深蓝”就是其中的典型代表。而这些传统的人工智能是与仿真机器人足球有着本质的区

2、别的,就拿计算机国际象棋与仿真机器人足球来比吧:国际象棋是在静态环境中在有限的棋盘上格子里进行回合制的对抗,而且其获得的信息是全局的、完整、可靠的,由一个“大脑”进行集中控制;足球则是在动态的环境中在球场上无限个点上的进行实时的对抗,而且其信息是局部的、不完整的、不可靠的,若干名球员是分布式控制的。由此可见,尽管计算机国际象棋和机器人足球都是促进计算机技术和人工智能的发展,但是有必要在计算机国际象棋的目标实现后提出robocup,因为每个足球机器人必须是一个能自主行动且与队友合作的智能体,一支球

3、队则是一个内部协调的多智能体系统,而"深蓝"本质上只是一个能在几分钟内分析600亿个棋局的搜索程序。通过提出robocup,可以推动机器人学,计算机控制,机器视觉、机器识别,实时分布计算,机器学习,自主多智能体等各项技术的发展,在计算机国际象棋的基础上更进一步促进机器人学和人工智能技术的发展。同时,机器人足球与FIFA、实况中电脑控制的球员的智能也不一样。电脑足球游戏是由人实时对一支球队进行集中控制,由人根据场上形势作出判断,并通过人的大脑作出决策,并通过游戏控制使球员执行作出的决策。其从本质上

4、来说就相当于人在现实中踢球,只不过是以电脑为载体,从控制个人变为控制球队,其与人工智能有着天壤之别,robocup是由球员根据程序对情况进行实时决策,并能与队友合作,自主进行机器学习,球队则是一个内部协调的多智能体系统。可见,机器人足球与电脑足球游戏两者判若鸿沟。机器人足球比赛所使用的机器人都需要进行成千上万次的调试,需要对不同的算法和程序进行测试,从中挑选出最优的程序,而机器人硬件是昂贵的,测试过程难免会对机器人造成损失,为了使机器人足球更快的发展,就需要使用仿真技术,这样可以不断地调试程序,

5、寻找出最优算法,最终运用于机器人,从而带来了很大的方便,避免了不必要的损失,使机器人足球更快的发展。可见,仿真机器人足球是机器人足球的基础,而我们这门课“仿真机器人足球编程入门”又是这基础中的基础。仿真机器人足球是在仿真机器人足球平台上进行调试的,仿真组的比赛就是在平台上进行的。仿真平台由Server、Client、Monitor和Logplayer组成,通过udp/ip协议进行通讯,在仿真机器人足球平台上,不仅有球员、教练、裁判、比赛环境的仿真,而且还有对球员的感知和行为的仿真、物体运动的仿真

6、,分为server的行为模型、感知模型和运动模型,另外,还进行了实时的仿真,server的时序特性用离散仿真实时的运动。Server的行为模型包括转身、转头、踢球、加速、体力、守门员扑球和场上移动模型,这些模型都考虑到了实际中可能出现的情况,并引入了误差因素,达到了仿真的效果。例如体力模型就考虑到了体力的消耗和体力的恢复,当体力值低于一定值时,球员的恢复能力也相对减弱,体力值也影响到其它动作的执行效果。另外,踢球和转身模型中都引入了仿真误差,以达到仿真现实足球运动的效果。Server感知模型包括

7、视觉感知信息,身体感知信息和听觉感知信息,其中为了更好的仿真也引入了一定的误差,而相对来说听觉信息最不可靠,身体感知信息则比较准确,这与现实情况正好相符合。Server运动模型中,物体的运动是通过一个简单的计算仿真的。其中引入了噪声和风力的影响,还引入了运动的衰减参数,以期达到更好的仿真效果。仿真机器人足球由于仿真所以信息是实时的、局部的、不完整的、不可靠的,与传统人工智能的信息有着本质的区别,从而导致了其与传统人工智能的区别。在仿真机器人足球平台基础上,我们建立机器人足球球员要考虑到serve

8、r的特性对client设计的影响:Server使用离散的时间周期,Server与client使用Udp/Ip协议通讯,从Server获得的信息不完整不精确。这些特性要求我们建立的球员能解决以下问题:尽快接收server信息,及时发送球员命令,需要维护记忆全局信息进行决策,在缺乏最新信息的情况下进行决策。尽快接收server信息,及时发送球员命令,尽可能多的时间用来决策,要求我们使用多线程机制,anytime决策搜索算法。维护记忆全局信息进行决策,在缺乏最新信息的情况下进行决策,要求我们使用WM维

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