结合Winner-Take-All的足球机器人控制策略研究

在足球机器人运动过程中,足球机器人处于一个实时对抗的复杂环境中,这就需要机器人有较高的实时运动过程应对能力.需要对每个关键时刻,例如:多机器人抢球过程、单机器人控球过程等,做出合理的应对措施.许多策略的研究都只注重单机器人控球过程的路径规划,没有考虑到多机器人竞争的过程,导致足球机器人整个运动过程中的一些关键步骤的缺失...     

基于新人工势场函数的机器人动态避障规划

人工势场法是进行机器人路径规划时常用的方法,但若用圆锥曲线函数作为引力场数学模型时,在目标点会产生抖动问题.本文在分析抖动产生原因的基础上,增加一个指数项到引力场函数中,从而消除了奇异值点,避免了抖动现象.然后将一敏感度参数引入斥力场函数,以便灵活控制运动过程中机器人与障碍物距离的大小.通过对敏感度的调节,还可以克服传统势场法中目标点在斥力作用范围内时,机器人无法到达目标点的缺陷.最后给出新势场法的仿真.     

基于遗传算法优化的足球机器人模糊避障研究

在Robocup小型组(F-180)足球机器人比赛中,随着比赛对机器人运动能力和系统实时性要求的越来越高,基于本地传感器和处理器的主动避障策略日益受到人们的重视.模糊控制方法不依赖于精确的环境信息,并且运算量小,应用于自主避障很有前途,但传统的模糊控制方法难于手工创建控制规则,并且缺乏学习能力.研究了采用遗传算法对模糊路径规划器的模糊规则进行在线自动提取和优化的方法,并提出了一种用于评价规则有效性的适应度函数.仿真结果表明了算法有较好的适用性.     

足球机器人路径规划的改进型人工势场算法研究

传统人工势场法不能适应复杂动态环境且容易产生局部极小,论文提出了一种改进型的人工势场算法,该算法考虑了机器人和障碍物的速度、加速度等动态特性,对传统人工势场进行了有效的调节,使其能更好地适应动态复杂环境,对局部极小问题进行判定,通过改变斥力场和引力场的影响力来解决局部极小问题,将该优化算法运用到足球机器人仿真比赛中,结果表明基于改进型人工势场优化算法能够在动态对抗性的环境中有效地实现最优路径规划,弥补了传统人工势场的不足。     

基于改进人工势场法的足球机器人避碰控制

本文在分析足球机器人避碰的特点及传统人工势场法不足的基础上，提出了引入 障碍物的速度和加速度矢量的改进人工势场法，用于足球机器人的避碰控制．仿真实验表明 ，这种方法是可行的，并弥补了传统人工势场法的不足．     

基于模糊改进人工势场法的机器人避障方法研究

在内部密封、狭窄、多障碍的船舱环境中,障碍物的分布具有随机性和不确定性,对于移动机器人的避障方法而言,传统人工势场法存在目标不可达、局部极小值等问题.设计了一种基于模糊逻辑的改进人工势场法,在避障算法的局部极小值附近,基于模糊逻辑给予移动机器人辅助控制力,帮助机器人逃离局部极小值点,避免机器人在避障过程中陷入局部极小值点的问题,并且优化路径.仿真实验表明:在多障碍复杂环境下,该算法能实现机器人实时、安全的避障.     

基于改进势场法的足球机器人路径规划系统

人工势场法是机器人路径规划中应用较多的一种方法,但方法在障碍物较多时由于势场合力不容易控制而常常出现避障失败现象.足球机器人比赛系统场上障碍物情况复杂,尤其是在边界附近和禁区附近,传统势场法较难胜任.根据足球机器人比赛平台特点和赛场上较常出现的情况,重点对边界附近和禁区附近的机器人路径规划进行分析研究,根据比赛平台的特点将周围环境的物理特点转化成特定的数学表达式,糅合到传统势场函数公式中进行改进处理,从而构造出能够适应足球场地环境的人工势场路径规划系统.仿真实验结果证明该方法是有效的.     

基于改进势场法的足球机器人避障路径规划

分析了势场法用于移动机器人路径规划中产生目标不可达问题的原因, 提出了改进的斥力势场函数, 将机器人与目标的相对距离考虑在内, 以确保总的势场力在目标位置全局最小. 改进的势场法应用于足球机器人避碰控制. 仿真与应用结果表明, 它能有效地解决在目标附近有障碍物时目标不可达问题.     

人工势场法在足球机器人路径规划中的应用

针对目前人工势场法在足球机器人比赛平台中应用的一些不足和缺陷,综述了人工势场法原理和几种不同的势函数表示方法,阐述了目前国内外对该方法的各种改进算法和与其他方法相结合的应用;在分析足球机器人比赛平台动态不确定性特点的基础上,重点研究人工势场法在足球机器人比赛平台中的应用和改进,此基础上分析和总结了各种方法的优缺点和目前存在的问题,提出对今后工作的几点展望和下一步工作方向.     

RoboCup比赛环境下足球机器人路径规划研究

RoboCup中型组足球机器人比赛具有高度的对抗性和实时性．比赛中机器人需要针对不同的比赛态势进行角色切换和任务选择．在这种环境下，应用传统人工势场或一般改进型人工势场的路径规划方法都无法得到令人满意的结果．将障碍物与机器人之间的相对速度矢量以及目标与机器人之间的相对速度矢量分别引入人工势场法中，对传统的势场函数进行了改进；并根据机器人的不同角色和任务，采用模糊逻辑方法对势场函数进行修正，提出一种处理多角色多任务环境的改进型人工势场法机器人路径规划方法．仿真试验和实际应用验证了此算法存足球机器人比赛系统中的可行性．     

基于MATD3算法的多智能体避碰控制

使用多智能体双延迟深度确定性策略梯度(Multi-agent Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient,MATD3)算法研究了多无人机的避障和到达目标点问题,首先,利用MATD3算法的优越性提高训练效率。其次,基于人工势场法的思想设计了稠密碰撞奖励函数,使得智能体在没有找到最优解决方案时也能得到积极的反馈,加快学习速度。最后,在仿真实验阶段,通过设计的三组对比实验和泛化实验验证了算法的有效性。     

中医按摩机器人双臂推拿过程的避碰控制

讨论了中医按摩机器人的双臂协调运动控制问题.根据机械臂的结构特点,将空间避碰问题转化为平面内的避碰问题,对按摩机器人双臂推拿过程中可能发生的碰撞情况进行了分析.利用平面几何方法,对机器人双臂协调推拿过程进行了避碰规划,设计出一套双臂协调运动控制策略.利用MATLAB对双臂的避碰情况进行了运动学仿真,仿真结果表明本文中设计的方法可以有效的实现双臂在推拿过程中的协调运动.     

足球机器人系统仿真中的碰撞研究

总结了近年来足球机器人碰撞的研究成果,指出当前一些碰撞模型的不足,进而指出了数字仿真系统的离散特性对足球机器人的碰撞性质的影响. 详细地分析了足球机器人的运动碰撞情况. 最后提出了足球机器人的碰撞模型并给出了具体的算法. 实践证明该算法是有效的．     

双足足球机器人实时避障导航系统研究

介绍了避障控制系统的体系结构和基本步态算法．其次，介绍了路径规划策略，包括避障开始时的全局导航策略和穿越障碍物时的局域导航策略．分析了红外传感器测距实验数据及局域导航实验结果，验证了红外线传感器精确度和导航策略能够满足比赛要求．     

动态多行人环境中基于最优交互避碰的机器人导航

在动态的多行人环境中,服务机器人仅依赖于自身传感器、以第一人称视角自主导航时. 机器人自主定位的不确定性以及对周围行人运动状态估计的不确定性均增加,这给机器人导航决策带来了困难. 为解决这个问题,提出一种基于最优交互避碰的机器人自主导航法. 本方法采用一种改进的粒子PHD滤波法即NP-PHDF法跟踪多个行人的状态. NP-PHDF法结合了卡尔曼粒子滤波及PHD滤波优点,因此它可以跟踪数目变化的多个目标,能够跟踪突然的加减速以及急转弯运动,并且能够抵抗遮挡. 同时,与基于粒子滤波的机器人自主定位法类似,NP-PHDF法使得行人运动状态的不确定性能够以粒子的分布来度量. 为降低状态估计的不确定性,本文提出一种“圈粒子”的粒子圈存法从粒子的分布中提取机器人和行人的真实状态. 算法的有效性在实际场景实验中得到了验证.     

足球机器人动态路径规划方法研究

针对机器人足球系统的高度实时性、不确定性,提出了一种基于统计预测的路径规划方法,该方法考虑到障碍物的速度大小和方向的不确定性,用数学统计的方法对障碍物的运动进行建模;机器人在运动过程中,根据得到的环境信息在机器视觉范围内建立预测窗口和避障窗口,在预测窗口内,机器人根据障碍物的信息建立障碍物的预测区域,在避障窗口内,机器人根据自身的位置与障碍物的预测区域,分别调用切线法或滚动窗口法进行路径规划;该方法属于局部路径规划方法,机器人在移动过程中需要不断更新环境信息来进行避障.     

基于DSP的足球机器人控制系统的设计

对微型足球机器人底层控制系统进行了研究,分析了用普通单片机控制的足球机器人在比赛中的利弊,给出了一种基于DSP的足球机器人控制系统的实现方案。采用DSP芯片构造足球机器人后,不仅简化了系统外围设备,降低了系统的损耗,而且提高了系统的准确性和实时性,获得更好的控制效果。详细描述了基于DSP的足球机器人控制系统组成的各个模块的硬件实现,并给出了相应的软件设计方案。最后通过机器人左右轮设定速度与测量转速关系曲线证明了设计方案的有效性。