欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:6802007
大小:5.12 MB
页数:67页
时间:2018-01-26
《足球机器人路径规划研究(硕士论文)》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、学校代码:10491研究生学号:中国地质大学硕士学位论文足球机器人路径规划研究硕士生:学科专业:计算机应用技术导师:二○○六年五月ADissertationSubmittedtoChinaUniversityofGeosciencesfortheDegreeofMasterofEngineeringResearchonPath-planningforSoccerRobotsMasterCandidate:gMajor:ComputerAppliedTechnologySupervisor:ChinaUniversityofGeosciencesWuhanP.R.Chi
2、na作者简介郭路生,男,生于1972年10月,江西遂川人。主要研究方向:人工智能、机器人足球。课程及成绩:英语(含专业英语)80.3;科社、自然辩证法80.5;体育85;组合数学80;高级计算机体系结构80;面向对象的程序设计90;算法设计与分析86;经典案例分析81;单片机原理及应用84;VC++程序设计90;Windows组件编程技术75;学分:33;平均成绩:82.9专业方面主要实践经历:1)机器人足球仿真比赛路径规划程序2)主持校“研究生科技创新与探索基金”资助项目:“机器人足球决策系统的研究与应用”的研究。在校期间,获得过的奖励有:1)2005年第六届中国机
3、器人足球计算机仿真5对5冠军和仿真11对11一等奖。2)2005年中国地质大学信息工程学院科技论文报告会一等奖。3)2005年中国地质大学科技论文报告会特等奖。4)2005年中国地技大学“紫金科技奖学金”三等奖5)2005年中国地质大学“五四”评优“优秀研究生干部”在校期间公开发表的主要学术论文:[1]郭路生,杨林权,吕维先基于Bezier曲线的机器人足球射门算法,《哈尔滨工业大学学报,2005,7[2]郭路生,吕维先,杨林权.基于时间最优的足球机器人路径规划,《哈尔滨工业大学学报》2005,7研究生学位论文原创性声明我以诚信声明:本人呈交的硕士学位论文是在吕维先教授
4、指导下开展研究工作所取得的研究成果。文中关于“基于Bezier曲线的足球机器人射门路径规划”的方法和关于“基于时间最优的足球机器人路径规划”的方法系本人独立研究得出,不包含他人研究成果。所引用他人之思路、方法、观点、认识均已在参考文献中明确标注,所引用他人之数据、图件、资料均已征得所有者同意,并且也有明确标注,对论文的完成提供过帮助的有关人员也已在文中说明并致以谢意。学位论文作者(签字):签字日期: 年 月 日足球机器人路径规划研究硕士生:郭路生导师:吕维先摘要足球机器人系统是一个典型的多智能体系统,是一个实时动态的对抗性的复杂环境,它为人工智能技术的理论研究和
5、模型测试提供了一个标准的实验平台。机器人路径规划是智能机器人的一个重要研究课题,在这样一个具有高度实时性和竞争性的平台上研究路径规划是一个很有挑战性的课题。目前用于路径规划的方法很多,如人工势场法,栅格法、可视图法及各种人工智能方法如遗传算法,神经网络等等。但这些方法在高度动态性和实时性环境中的研究还不太完善,有待进一步改进。本论文以足球机器人系统为研究背景,主要针对系统中的路径规划问题进行深入研究,探索行之有效的方法来解决实际中的路径规划问题。首先,总体介绍了足球机器人系统的体系结构及相关技术,分析了路径规划在整个系统中的重要性,并详细论述了足球机器人系统环境模型和
6、足球机器人路径规划的特点。在此基础上,对传统的几种足球机器人路径规划方法进行了研究,分析其优缺点和适应条件,重点对人工势场进行了讨论,并对其势场函数进行了改进,解决了GNRON问题,并引入速度矢量场以适用动态的障碍物的回避情况。然后,针对路径规划在足球机器人技术动作实现中的应用,提出基于Bezier曲线的足球机器人动作实现的路径规划方法,把图形学的Bezier引入到的路径规划中来,根据机器人当前的位置和方向角以及机器人到达目标点的位置和方向角规划出一条平滑的Bezier曲线,然后用带误差控制的PID算法进行跟踪。仿真表明,用此方法后动作实现的准确率及成功率得到了显著的
7、提高.最后,针对路径规划在足球机器人避障中的应用,提出了一种基于时间最优的足球机器人的避障路径规划的方法。该方法用平滑的Bezier曲线代替传统的折线作为路径的描述,能满足移动机器人的非完整性约束方程,并能使机器人获得较大的运动速度,然后用遗传算法对代表路径的Bezier曲线控制点进行时间寻优。遗传算法的适应值函数充分考虑了影响机器人运动时间的三个因素:路径的安全性、长度和平滑度。仿真结果和实际比赛表明了该方法的有效性。在动态环境中我们对算法进行了改进,将运动时间划分成一个个小区间,预测每一个时间片中的障碍物的位置和避障机器人的可能区域,构造潜在的碰
此文档下载收益归作者所有