关于机器人足球区域射门动作算法的改进

“机器人踢足球”是Alan Mackworth教授在一次国际人工智能会议上首次提出的，旨在推动人工智能学科的发展，为智能机器人提出一个新的具有标志性和挑战性的课题，它是集对抗性、娱乐性、高技术于一体的小平台的高技术对抗．机器人踢足球的目标就是保证尽可能多的把球踢进对方球门，而且尽量不让对方将球踢进本方球门．因此，足球机器人的防守与进攻同样重要，     

基于动态基准圆的机器人足球射门算法研究

为提高足球机器人的射门成功率,在分析了几种射门算法存在不足之处的基础上,引入动态基准圆的概念,提出了一种运动轨迹采用近似阿基米德螺线的射门算法．仿真结果表明,该算法在球静态和动态两种情况下均能缩短射门机器人的运动路径,增大击球的冲量,提高射门成功率．     

仿真机器人足球射门动作研究

为提高机器人足球比赛中射门的成功率，分析了守门员的死角，并用“死角”法求出了射门的高效区，在求出的两个高效区中综合考虑球的运动路径长短和我方机器人转动角度等因素，确定了最佳射门区域．仿真结果表明，用此方法改进射门动作后，射门的成功率和比赛的进球数明显提高．     

基于遗传模糊算法的足球机器人射门动作控制

为了提高足球机器人的射门成功率，给出了一种基于遗传模糊算法的足球机器人射门实现方法。通过建立一个多输入多输出模糊控制器，用一套模糊控制规则控制足球机器人在实时、动态环境中完成射门动作，并采用遗传算法优化模糊规则和隶属度函数，增强了模糊控制系统适应动态变化环境的能力。考虑了轮式移动机器人的运动模型，将更符合实际情况的左右轮速度作为模糊规则内输出。在仿真和全局视觉足球机器人平台上对该算法进行了验证，实验结果证明了方法的正确性。     

基于Bézier曲线的机器人足球射门算法

为提高机器人足球比赛中射门和传球的成功率,提出了一种基于B啨zier曲线的射门算法.首先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B啨zier曲线,然后用带误差控制的PID算法进行跟踪.仿真表明,用此方法后射门的准确率及成功率得到了显著的提高.     

一种基于遗传模糊算法的足球机器人射门方法

为了提高足球机器人的射门成功率,给出了一种基于遗传模糊算法的足球机器人射门实现方法．通过建立一个多输入多输出模糊控制器,用一套模糊控制规则控制足球机器人在实时、动态环境中完成射门动作,并采用遗传算法优化模糊规则和隶属度函数,增强了模糊控制系统适应动态变化环境的能力．实验结果证明了方法的正确性．     

浅谈青少年足球运动员射门技术及射门训练

通过足球射门技术动作的分析，探讨了青少年足球运动中的各种射门技术的训练方法及其训练的原则和手段。     

基于区域和切圆弧的足球机器人射门动作研究

在分析了众多直线和曲线射门算法的基础上,提出了一种改进的射门算法———基于切圆弧的射门轨迹和基于区域的射门目标点的算法.该算法适合机器人任何初始方向角,并实现了机器人走直线和曲线的平滑过渡,消除了机器人因旋转初始方向角而引起的振荡.     

仿真机器人足球比赛中的射门策略

针对机器人足球传统射门策略存在射门成功率不高的情形,对FIRA机器人足球五对五仿真平台(SimuroSot 5vs5)中实体的运动规律进行了分析,提出了预测法射门策略.首先建立了机器人的变速运动模型和球在碰撞之后的运动模型,然后根据这些运动模型,实时地对机器人和球的速度及位置进行分析预测,寻找对方守门员的死角,确定最佳的射门区域.通过仿真实验,预测法射门策略与多人协作射门策略、死角法射门策略、基于艾米特插值(Her mite)曲线射门策略相比,明显提高射门的成功率和比赛进球数.     

基于动态碰撞时间预测的机器人区域射门算法

为提高机器人足球比赛中射门成功率,提出一种基于动态碰撞时间预测的区域射门算法.该算法根据实时预测的射门机器人与球发生碰撞的时间计算、调整机器人左右轮速,实现了机器人走曲线和走直线的平滑过渡.实验仿真结果表明,该方法在快速动态环境下的射门成功率明显提高.     

一种机器人足球策略的层次化体系结构

提出并建立了一个机器人足球系统的层次化的策略体系结构，包括底层监控策略、中层动作策略和高层全局比赛策略等层次．在机器人足球系统中实现了一套完整的比赛策略，并且能够在比赛过程中，应用各层次提供的功能，使比赛不间断地进行，取得较好的比赛能力．     

机器人足球防守算法研究

为了提高机器人足球的防守成功率,在分析了简单防守不足的基础上,对防守进行了位置的调节,提出了一种改进的双重守门策略和定点守门策略,并在此基础上得出了防守的全策略．仿真模型的测试结果表明,采用以上两种策略后,其球门的“安全率”有很大程度提高．     

机器人足球赛中队员角色的动态分配策略

介绍了在机器人足球赛中队员角色的分区动态分配策略．当球在敌方球门区,使用全攻策略,并定义了衡量射门能力的量,凡是有射门能力的球员都去射门;球在己方球门,使用全守策略,定义了衡量防守能力的量,凡是有防守能力的球员,都参加防守,以尽早把球踢出危险区;而在其他区域,提出了“远方优先最短距离分配算法”动态分配队员的角色,该算法考虑了队员站位过程中的相互避障、队员体力消耗的均衡和运动距离短等因素．     

月球探测机器人的系统建模

为准确描述和有效分析机器人系统，提出了一种将面向对象技术与Petri网相结合的月球探测机器人系统建模方法，既保持Petri网对离散事件系统的准确描述性和直观性，又利用面向对象的自然性、易理解性、可重用性和可扩充性．月球探测机器人可利用该模型对系统性能进行分析和故障预测．     

机器人足球比赛中位置控制算法的改进

基于FIRA机器人足球比赛11vs11仿真平台,通过建立数学模型分析了Position函数的工作原理,并对此函数进行改进以适应比赛中具体环境．从三个方面进行了改进：实现区域内避障,探测障碍物并根据具体情况避开障碍到达目标点;分析采用不同函数时机器人的运动轨迹,根据具体情况采用相应的轨迹避障或直接到达目标点;按照指定轨迹运动,完成动作规划,实现路径跟踪．仿真平台的实验证明,Position函数三个方面改进都能达到要求,能适应比赛中的设定情况．     

基于全局视觉的足球机器人实时避障策略设计

通过对对方机器人信息的处理,提出一种将位置信息转化为速度信息的实时避障策略.在检测到给定点与目标点之间有障碍物时,根据障碍物的位置给机器人一个新的目标点,使机器人能够绕过障碍物到达目标点,从而达到避开障碍物的目的.给出了算法的设计与实现并进行了仿真,仿真结果证明了该算法的可行性与有效性.     

机器人足球仿真平台中碰撞检测算法研究

以机器人足球仿真平台的设计开发为背景,提出了基于递归分群的快速碰撞检测算法RDCCD,并将其应用于所开发的仿真平台系统中．初步的算法分析与实验表明该算法在碰撞检测速度和可靠性方面具有优越性．