基于组合神经网络的智能足球机器人系统角色分配知识库的设计

针对当前角色分配实时决策效率不高,难以学习以往角色分配优秀策略等问题,本文提出构建基于组合神经网络的角色分配知识库模型。所构建的知识库由多个组合神经网络模型组成并采用模块化管理,具有可更新性和可扩展性。利用神经网络的自组织和学习能力,该知识库可学习角色分配经验策略,用于实时角色分配方案推理。最后,以RoboCup中型组比赛为例,验证构建组合神经网络知识库的可行性及知识库的在线决策能力。     

基于神经网络的足球机器人决策知识库的设计

本文主要提出一种基于神经网络的足球机器人决策知识库的构建方案,阐述了所设计的决策知识库的知识构成和相应的知识表达方法。根据该知识库的知识构成特点,将神经网络运用于知识库的知识表达与获取之中,利用神经网络的自组织和学习能力,提高知识库的推理能力和在线决策能力。最后利用VC6.0,以RoboCup中型组比赛为例进行仿真论证。     

Robocup3D仿真机器人球队决策系统模型研究

基于RoboCup3D仿真机器人足球最新平台,以缩短机器人的个体决策时间、快速收敛球队队形并统一个体决策与全队决策为目的,构建了球队层次化的决策系统模型。在此模型下具体实现了全队的阵形控制、角色位置分配和协作配合。基于矩阵最小调整的思想,实现了一个全局最优且比当前现有算法耗时更少的角色分配算法,为球队的阵形控制提供了最优分配方案。结合对比实验,最终结果显示该模型和算法大幅度减少了机器人的决策时间,球队整体同步性、队形收敛速度提高,机器人之间碰撞次数减少,球队整体作战能力提升。     

基于仿人智能控制的角色分配模型在机器人足球系统中的运用

角色分配是机器人动作协调过程中必须解决的问题之一.角色分配的数学本质就是一种二部图的匹配问题,仿人智能控制器控制决策的二次映射结构提供了一种具有普适意义的控制结构以解决这类控制问题.以此为基础,提出了由决策分配策略选择器、角色分配策略库、角色冲突协调器以及时序系统构成的基于仿人智能控制的角色分配器结构模型作为角色分配的参考模型,总结了这种角色分配器的设计方法.最后介绍了这种模型在足球机器人系统中的运用实现.在实际足球机器人系统(MiroSot系统)中的成功运用证明了该模型的有效性.     

基于路径开销的机器人足球角色分配设计

小型足球机器人的决策系统是一个多智能体协调控制系统,主要由视觉信息处理、协调策略、角色分配、动作实现等组成.本文对角色分配机制进行研究,提出了一种路径开销组合最优的角色分配算法,实现了Play策略下动态角色分配的整体设计.仿真平台测试表明了机器人的整体配合能力有较大提高.     

基于Play策略的小型足球机器人角色分配设计

小型组足球机器人的决策系统是一个多智能体的协调控制系统，主要由视觉信息处理、协调策略、角色分配、动作实现等组成。文中对角色分配进行研究，提出了一种基于Hay策略并与区域相关的角色分配方案，并阐述了决策系统下角色分配的整体设计。实现了动态灵活的分配机制。     

基于手机移动端的助教机器人的设计与实现

为了给学生提供在线学习平台的知识查询和问题解答,笔者设计实现了基于手机移动端的助教机器人。该助教机器人基于手机移动端的开发技术,结合图灵机器人的知识库功能进行消息处理,可以实现其与用户的智能互动问答。因此,该助教机器人的基本功能是提供聊天、知识库查询问答等。     

智能装配机器人机械零件知识库的自动建立

为了实现智能装配机器人能够模拟人装配机械零件,系统应包含有关装配所必需的知识.利用这些知识,机器人自动编制装配工艺规程.并自动安排机器人的一系列控制命令.机械零件知识库是基于知识的智能装配机器人规划系统中不可缺少的知识.本文介绍了由机器人的视觉系统摄入机械零件图纸后,如何由摄入的二值化图形自动建立机械零件知识库.     

基于知识库的输电线路巡检机器人的越障控制

介绍了一种高压输电线路巡检机器人越障控制方法。高压输电线路巡检机器人在翻越同一障碍物时重复同一套操作动作,可通过在实验室进行越障过程示教,离线学习形成操作知识库,实际越障时自动调用操作知识库并与在线信号相结合完成自主越障动作。讨论了知识库的一般组成和功能,并分析了激光传感器定位的方法以实现巡检机器人滚动轮与导线“对中”。经过实验验证,该控制方法具有稳定可靠,硬件结构简便,能可靠地完成控制任务,实现自主越障。     

Mirosot足球机器人决策系统的研究

介绍了基于场地分区技术的决策系统在足球机器人比赛中的应用.利用场地分区技术,把比赛场地分成防守区、进攻区、中问区三个大区域,在每个大区域内又细分成多个决策区.由态势分析层-分解任务层-角色分配层-动作执行层构成的决策系统根据比赛场上机器人和球的相关信息,进行场景分析、任务分解、分配角色、执行动作等一系列的决策判断,得到机器人能够识别的指令,完成决策出机器人动作命令的任务.实验结果表明,该系统能快速稳定地指挥机器人进行比赛.     

足球机器人动态角色分配策略仿真研究

研究足球机器人角色分配问题,角色分配是足球机器人决策协调的关键,在比赛中要兼顾最优性与实时性进行角色分配是足球机器人技术的难点.针对足球机器人比赛的特点,提出一种基于市场机制的动态角色分配算法.为了使角色分配接近最优,综合考虑影响角色分配的距离、角度以及其它多种不确定性因素来设计竞标函数;为了保证实时性,系统根据赛场态势,采用分级竞标的策略动态调整机器人角色.实验表明,市场动态算法在最小时间内提供接近最优化的角色分配方案,兼顾了足球机器人角色分配的实时性与最优性.     

基于模糊一致关系的机器人足球角色分配

研究了基于模糊一致关系（FCR）的综合决策方法在机器人足球策略子系统中的应用。指出了比赛现场对球场态势有影响的主要决策因素，选取对角色分配有影响的决策因素作为评价因子，对这些评价因子建立基于FCR的角色分配系统模型，并给出了角色分配算法，最后通过角色分配系统的综合决策建立从角色集合到机器人集合的映射，完成一次角色分配。计算机仿真结果证明了该角色分配系统的可行性与有效性。     

足球机器人系统中角色分配策略的设计

介绍了足球机器人系统以及决策子系统结构,该结构分为数据信息预处理,角色分配,动作安排.轮速输出。详细说明了基于机器人足球比赛的多智能体协作角色分配问题,提出了一种优化综合指标进行角色分配的方法,并在实际系统中得到验证。     

基于Petri-net的机器人足球角色转换研究

文章在分析机器人足球的角色的基础上,提出了用Petri-net来描述角色转换的原理,该方法简洁明了,完全适用于机器人足球多协调决策系统。     

Mirosot足球机器人决策系统的研究

介绍了基于场地分区技术的决策系统在足球机器人比赛中的应用。利用场地分区技术,把比赛场地分成防守区、进攻区、中间区三个大区域,在每个大区域内又细分成多个决策区。由态势分析层-分解任务层-角色分配层-动作执行层构成的决策系统根据比赛场上机器人和球的相关信息,进行场景分析、任务分解、分配角色、执行动作等一系列的决策判断,得到机器人能够识别的指令,完成决策出机器人动作命令的任务。实验结果表明,该系统能快速稳定地指挥机器人进行比赛。     

一种具有情感和记忆机制的迷宫机器人认知模型

情感作为人类的高级认知,在环境学习和环境理解方面具有重要意义.将情感引入机器人搜索任务,同时结合记忆机理,提出一种具有情感和记忆机制的认知模型,由内部状态、感受器、环境状态系统、情感系统、动态知识库、行为决策系统以及执行器7部分组成.情感系统包含情感生成、情感状态以及情感记忆3个模块,其中,情感记忆用于提供内部奖励.记忆功能在动态知识库中实现.基于强化学习理论框架,将情感内部奖励与记忆进行融合,形成新的奖励机制,并设计相关认知学习算法.以需要“能量补给”的迷宫机器人搜索任务对所提出认知模型进行验证,结果发现,当面对不同情境时,机器人会产生不同的情感.结合前期记忆,机器人所作决策更“拟人”,表明情感和记忆机制设计的有效性.将所提出认知模型、无情感决策认知模型、基于ε-greedy策略的Q学习算法进行对比,结果表明,情感和记忆的引入,能够提高机器人的学习效率,同时学习过程更稳定.     

一种RoboCup足球机器人动态角色分配机制的实现

自主足球机器人动态角色分配是RoboCup足球机器人研究领域内的一个重要课题。为了弥补以往足球机器人角色分配的不足,文中主要研究一种RoboCup足球机器人动态角色分配机制的实现。总结了现有RoboCup中型足球机器人角色分配机制,通过对策略设计的层次划分,利用机器人之间通讯的数据,实时更新并同步各个机器人的状态,采用排名制、优先级抢占式等多种方法实现动态自主的角色分配。通过实验以及比赛中的实战检验,验证了该角色分配机制的有效性。     

虚拟导游的行为模型研究

行为模型是虚拟导游的关健内容之一,文章从导游行为的特点出发对虚拟导游的行为模型进行研究,并基于此提出一种由感知器、领域知识库和决策推理器三部分组成的行为模型.感知器感知环境信息,领域知识库记录导游的行为规则,决策推理器基于领域知识库进行行为推理.论文介绍了感知器、领域知识库和决策推理器的作用、原理及其实现方法,并给出了...     

机器人足球比赛系统决策编程的可视化

分析了机器人足球比赛系统中决策子系统的一般结构,建立了产生式推理模型和决策的表达模型,构造了本机器人足球比赛系统的决策程序的结构;定义了决策存储的结构体变量类型,设计了菜单,并以此形式实现了决策编程的可视化。     

基于知识库的决策支持系统关键技术研究

本文将区域循环经济的特点与知识库的原理相结合,研究了决策支持系统中指标的构建和模型选择关键问题,给出了决策模型知识、符号知识、案例知识的表示方法,以及规则和推理机制、知识库的实现原型,为实现指标体系的动态组合,决策方法的智能选择提供了有效的解决方案。