基于BP神经网络的RoboCup机器人铲球新方法的研究

在RoboCup 2D仿真比赛时,当智能体执行铲球命令失败后,就不能移动10个仿真周期。而一旦铲球成功,球将以最大速度沿智能体的身体朝向射出。这里提出了一种提高铲球成功率的新方法,使用教练采集数据,然后用LMBP算法训练BP神经网络,增强了球队的防守和进攻能力,使球队在RoboCup竞赛中取得了较好的成绩。     

基于RoboCup仿真机器人决策系统设计方法

针对基于RoboCup的仿真机器人决策系统设计问题。将智能体的BDI(Belief Desire Intention)模型和分层的体系结构相结合,并应用于仿真机器人的决策子系统的设计过程。实现了智能体之之间的团队协作。在决策系统的各层中，综合考虑了智能体的知识信念状态和当前的团队协作任务之间的相互影响关系，解决了智能体个体行为和团队行为选择的矛盾问题。仿真实验表明了决策方法的有效性。     

Robocup仿真比赛客户端体系结构分析

针对当前多智能体系统研究的标准问题和测试平台———RoboCup机器人足球世界杯,介绍了其中的仿真组比赛,并利用混合模型给出了一个客户端球队的系统结构,并在此基础上讨论了智能体之间基于角色的动态协作机制。     

机器人足球RoboCup仿真系统的研究

论文对RoboCup仿真比赛的Soccer Server仿真平台和仿真球队的设计与实现进行了分析和研究.采用卡尔曼算法增强智能体对环境状态的预测能力.设计了球员在球场上的底层动作.探讨了仿真比赛的高层策略并重点对防守体系进行了研究和设计.     

基于CMAC网络Sarsa(λ)学习的RoboCup守门员策略

针对RoboCup仿真组足球比赛场上状态复杂多变、同时供决策的信息大多为连续变量、智能体利用现有信息通常无法判断当前状态下最优动作的问题,以守门员为例,首先利用CMAC神经网络对连续状态空间泛化,然后在泛化后的状态上,采用Sarsa(λ)学习算法获取守门员的最优策略.通过在RoboCup仿真平台上进行仿真,实验结果表明,采用基于CMAC的Sarsa(λ)学习算法的守门员,经过一定时间的学习后,防守时间显著增长,防守效果明显优于其他算法,验证了本文所提方案的有效性.     

切换拓扑结构下的多智能体系统的可控性

针对主-从网络下多智能体系统的可控性问题,本文在领导者-跟随者框架下,利用图论和矩阵的方法,研究了多智能体系统在切换拓扑结构情况下的可控性。基于积分器模型的多智能体系统的切换拓扑结构,通过设计切换序列,实现了对多智能体系统在切换拓扑结构下的可控性,并对其可控性进行了新的尝试与研究;同时应用线性切换理论与数例分析,验证了积分器模型的多智能体系统在切换拓扑结构下可控性实现的充要条件,拓展了多智能体系统可控性的研究方法。该研究对系统的可控性发展具有一定的实际应用价值。     

基于多智能体的虚拟企业资源集成与优化

智能体技术在制造资源领域的应用是一个新兴的研究热点。在对虚拟企业、智能体的特性等进行阐述的基础上，提出了基于多智能体技术的资源动态集成，以及应用混合遗传算法求解资源优化和智能单元体重构。     

基于多智能体的多变量DMC研究

结合递阶动态矩阵预测控制和多智能体技术，提出了一种多智能体多变量动态矩阵控制算法，在该算法中，控制对象的每个输出变量作为一个智能体（Agent)，使用CORBA将各个Agent集成为多智能体系统，并用π演算对多智能体系统的协调过程进行了描述，最后将该算法应用在制浆生产蒸煮过程，得到了较好的控制效果。     

RoboCup中截球、控球/带球、传球/跑位的策略

RoboCup机器人足球世界杯赛是近年来国际人工智能和机器人相关领域的研究热点.在RoboCup仿真环境中,机器人的各种策略决定了机器人智能水平的高低,是取得比赛胜利的关键.分析研究了比赛中机器人截球、控球、带球、传球和跑位等5种基本技能并设计了相应的策略.所设计策略通过比赛证明了可靠性,较好地满足了比赛需要.目前,使用这些策略的球队已经成为范例球队,并进入全国前八强,获得赴美参加＂世界杯＂机器人足球赛的资格.     

多智能体并行设计环境中的自然语言通信功能

研究了一个多智能体并行设计环境中自然语言通信模块的设计和实现方法，该设计方法建设在受限语言的基础上，突出了在协商式多智能体之间进行自然语言通信时的准确性，通过建立一个受限词汇的综合信息库，记录词汇的各种语法，语义信息；描述了词库的结构和形态，为了区分基本词汇和面向用户领域词汇，将词库分级；在词法分析时采用总库索引来查询词汇库，并提出了提高词库性能的方法，限定了用户使用的基本句型，采用的充短语结构文法对句子结构进行分析，并产生相的语义逻辑公式，定义了句了生成模板，智能体借助模板提供的接口函数生成自然语言句子。此外，还提出了提高通信有效性的方法，为智能体提供了灵活，友善的接口，提高了多智能体并行设计环境的性能。     

Intelligent learning technique based-on fuzzy logic for multi-robot path planning

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＡｃｔｕａｌｌｙ,ｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅｇａｍｅｒｏｂｏｔｓｙｓｔｅｍｓａｒｅｓｈｏｗｎｏｕｔｉｎｔｈｅｗｏｒｌｄ .Ｏｆｔｈｅｍ ,ｓｏｃｃｅｒｒｏｂｏｔｓｙｓｔｅｍｓａｒｅｔｈｅｍｏｓｔｐｏｐｕｌａｒｏｎｅｓ .Ｓｏｍｅｗｏｒｌｄａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎｓｏｆｓｏｃｃｅｒｒｏｂｏｔｈａｖｅｂｅｅｎｏｒｇａｎｉｚｅｄ .Ｔｈｅｉｒｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎｓａｒｅｈｏｌｄｉｎｍａｎｙｃｏｕｎｔｒｉｅｓｅａｃｈｙｅａｒ.Ｓｏｃｃｅｒｒｏｂｏｔｓｙｓｔｅｍ(ＳＲＳ) (ｓｍａｌｌｓｉｚｅ)ｉ…     

Local Optimization and Adversarial Consideration： Agent Skills in Everest Simulation Team

Skilled individual agents are firm basis of a strong soccer team. The skills available to Everest 2002 agents include kicking, dribbling, forwarding, ball interception and tackling. These intermediate sub goals are implemented by a combination of local optimization which hopes to determine the optimal primitive action from a local perspective and adversarial consideration which takes into account opponents and limitations imposed by simulation environment. Everest 2002 RoboCup simulation teams, building on 11 skilled agents and an on-line coach, won the 2nd place in RoboCup 2002 simulation league.     

自主足球机器人通信机制的研究与KQML语言设计

自主足球机器人系统是分布式人工智能领域的一个研究热点,而实现各个机器人之间高效通信是足球机器人系统中一个重要问题.通过对现有的KQML原语进行分析,指出其交互原语的缺乏,设计了自主足球机器人系统的一种通信机制,给出了对KQML原语的扩充,并通过实验进行实现和证明.     

机器人足球队的结构设计研究

机器人足球比赛是一个典型的多智能体系统 ,是人工智能研究的热点之一。本文在简要介绍Robocup仿真比赛环境的基础上 ,探讨队员Agent的结构 ,球队结构设计 ,决策层的设计与实现。     

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。     

对抗性多智能体系统中的规划识别方案

针对当前规划识别限于协作多智能体领域的问题,提出了一种适用于对抗环境下智能体的基于Bayesian网络模型的规划识别方案以识别其他智能体的动作目标．研究了机器人足球的几个典型规划,并利用机器人足球比赛仿真系统进行了测试,仿真结果表明该方案有效地增强了智能体间的协作,提高了球队的获胜率。     

足球机器人控制系统的设计与实现

针对足球机器人控制系统存在智能性不高以及性能扩展局限性的问题,设计利用ARM9处理器、运动控制芯片LM629以及功率放大芯片L298构建足球机器人的控制系统.该控制系统简化了整个机器人系统的软硬件设计,提供了高性能、高精确的系统控制,减轻了设计的工作量,并使系统反应快、伺服刚性大.真实环境中的实验及比赛结果证明,该控制系统具有比较高的精度和稳定性,以及较好的实时性,系统设计合理、可行.     

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.     

基于机器人足球系统仿真中的碰撞模型

基于机器人足球比赛中最为常见的碰撞问题，作者运用几何学方法提出了机器人之间以及机器人与小球、场地围墙之间的碰撞模型，为构建和开发足球机器人系统仿真平台与机器人的运动控制提供了模型基础。