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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 343 毫秒

1.  基于滚动窗口的足球机器人传球路径搜索  被引次数:4
   王强  姚进  王进戈《哈尔滨工业大学学报》,2005年第37卷第7期
   为了解决足球机器人传球路径的搜索问题,提出了与比赛双方队员控制区域有关的机动圆的概念,并用遗传算法来进行搜索空间较大情况下的传球点的搜索,从而完成了单步传球路径的优化,利用滚动窗口法解决了在实时动态环境下且环境信息无法预测时,足球机器人全程传球路径的搜索.仿真实验和比赛结果证明了该方法的有效性.    

2.  一种启发式的足球机器人传球路径搜索算法  
   王潇潇  韩家新  马刚《现代电子技术》,2007年第30卷第20期
   在机器人足球比赛的动态和不确定环境中,机器人一般选择带球进攻,为了增强比赛的水平和观赏性,可以开发更多的传球策略,这里特别针对前场传切进攻战术,提出了启发式的传球路径搜索算法。该算法考虑了影响传球路线的多方面因素,能在有效时间为持球机器人提供更多的可用传球路线,并生成更好的传球路线。    

3.  自适应遗传算法和RBF网络在传球中的应用  被引次数:1
   廖本先  杨宜民  张学习  项凡《计算机仿真》,2010年第27卷第9期
   机器人足球仿真比赛系统是研究人工智能的优秀平台,借助平台,将智能算法应用到仿真球队的相关策略设计中,通过球队之间的比赛以验证算法的可行性.传球是球员的基本动作之一,设计的好与否直接影响着球队的整体实力.由于仿真比赛环境是一个实时、动态、有干扰的环境,难以对传球动作建立精确的物理模型.为提高球队近似物理模型的传球成功率,提出了一种新的传球方法,即基于自适应遗传算法的RBF神经网络传球方法.用自适应遗传算法优化RBF神经网络的结构参数,通过优化,提高了网络的学习能力和全局搜索效率.仿真结果表明,经过自适应遗传算法优化的RBF神经网络的传球成功率得到了很大提高.    

4.  基于行为的足球机器人动作规划  被引次数:13
   张小川  李祖枢  张品红  肖朝辉《哈尔滨工业大学学报》,2003年第35卷第9期
   为提高足球机器人的比赛能力,将足球机器人的动作划分为基本动作和技术动作并作为足球机器人的基本行为,研究了基本行为的实现方法.以基于中位线传球方法为例,阐述了足球机器人基本行为的动作规划.结果表明,使用该方法训练足球机器人参加比赛,可以适应动态、未知环境下的比赛.    

5.  基于传球评价函数的Robocup传球策略  被引次数:1
   章小兵  刘艳春  陈黎《安徽工业大学学报》,2011年第28卷第2期
   传球是Robocup仿真比赛中智能体的核心技术之一.为了提高足球机器人传球的成功率和加强各智能体之间的协作,在分析传统传球方法优缺点的基础上提出基于传球评价函数的传球策略.该传球策略不仅结合了区域价值和角色价值两个关键的传球因素,而且涵盖了传球的安全系数,从而使球向着更安全且有利于球队进攻的方向传出.经过实例验证了该传球算法的有效性.    

6.  基于人工神经网络的多机器人协作学习研究  被引次数:5
   韩学东  洪炳熔《计算机工程与设计》,2002年第23卷第6期
   机器人足球比赛是一个有趣并且复杂的新兴的人工智能研究领域,它是一个典型的多智能体系统。文中主要研究机器人足球比赛中的协作行为的学习问题,采用人工神经网络算法实现了两个足球机器人的传球学习,实验结果表明了该方法的有效性。最后讨论了对BP算法的诸多改进方法。    

7.  机器人足球智能体行为选择策略仿真研究  
   吕家杰  王改云《计算机仿真》,2012年第29卷第9期
   研究足球机器人供过传球的成功率,优化控制策略,在机器人足球比赛中,针对现有行为选择策略因不能综合全面地考虑场上复杂的影响因素,造成传球、带球和射门的失误率较高的问题。为提高球员带球的准确率,提出了一种模糊Q学习的行为选择决策机制。利用模糊算法全面地处理和评估场上的干扰和影响因素,做出最佳行为决策。并通过Q学习算法来修正模糊规则。采用上述算法的行为选择策略,增强了策略对动态环境的适应能力。在机器人足球世界杯2D仿真平台上对策略进行了仿真验证,仿真结果表明改进算法能够很好的改善智能体的射门、传球和带球的成功率。    

8.  基于速度选择的RoboCup传球策略  
   周奕丽  薄祥岑《计算机光盘软件与应用》,2013年第16期
   在RoboCup足球2D仿真比赛中,智能体的主要行为有传球、带球、射门、截球等等。而传球策略在其中起着至关重要的作用,它牵涉到多智能体的协作问题。本文中提出的基于速度选择的RoboCup传球策略大大地提高了传球的成功率和准确率,节省了球员体力。    

9.  多智能体分层协作规划及在RoboCup中的应用  
   陈荣亚  陈小平《计算机系统应用》,2016年第25卷第1期
   为了更好地解决一类通讯受限环境中多智能体任务协作规划问题,提出了基于MAXQ-OP的多智能体在线规划方法,并在RoboCup仿真2D足球比赛的人墙站位和多球员传球问题中对算法进行了实验.实验结果表明,这个方法使智能体在需要协作配合的环境中的表现比传统方法有了明显提升.    

10.  Robocup仿真比赛传球策略研究  被引次数:1
   王罡  陈木彬  梁福鸿  郑淑梅《计算机工程与科学》,2007年第29卷第10期
   机器人足球比赛是一个有趣且复杂的新兴人工智能研究领域,为人工智能和多智能体合作的理论发展提供了一个重要的实验平台,并使多智能体之间的合作、控制等许多新的理论和算法能够在其中得以测试和发展。本文通过对足球机器人传球策略进行分析提出了改进方法,以期提高传球决策的成功率。    

11.  基于动态目标驱动的RoboCup进攻策略的研究  
   马勇  李龙澍  李学俊《微机发展》,2008年第1期
   模拟机器人足球比赛(Robot World Cup,RoboCup)作为多Agent系统的一个理想的实验平台,已经成为人工智能的研究热点。为了解决传统进攻策略中进攻重点难以确定的问题,基于动态目标驱动模型,深入研究了中路进攻策略,提出了动态评估传球时机的评价函数,经过RobCup实验平台的仿真测试分析,表明在比赛环境多变的情况下,该策略仍能提高进攻效率。    

12.  基于动态目标驱动的RoboCup进攻策略的研究  
   马勇  李龙澍  李学俊《计算机技术与发展》,2008年第18卷第1期
   模拟机器人足球比赛(Robot World Cup,RoboCup)作为多Agent系统的一个理想的实验平台,已经成为人工智能的研究热点.为了解决传统进攻策略中进攻重点难以确定的问题,基于动态目标驱动模型,深入研究了中路进攻策略,提出了动态评估传球时机的评价函数,经过RobCup实验平台的仿真测试分析,表明在比赛环境多变的情况下,该策略仍能提高进攻效率.    

13.  机器人足球比赛策略仿真系统的设计与建模  被引次数:5
   戴皓  李小坚《北方工业大学学报》,2004年第16卷第1期
   多智能体系统(Multi-Agent System)是近年来在智能机器人领域兴起的一个新课题.它主要研究多机器人在各种不利环境条件下,如何相互配合和合作来达到某一目的.微机器人世界杯足球比赛(MIROSOT)为研究多智能体系统提供既经济又典型的实验场地.本文主要讨论机器人足球仿真比赛所必需的比赛策略.本文描述了机器人足球比赛动态建模,给出了足球机器人的基本行为与动作仿真,讨论了基于仿真平台的机器人足球比赛策略.    

14.  机器人足球比赛策略仿真系统的开发  被引次数:10
   洪炳熔 薄喜柱《计算机应用研究》,1999年第16卷第3期
   多智能体系统(Multi-AgentSystem)是近来在智能机器人领域兴起的一个新课题。它主要研究多机器人在各种不利的环境条件下,如何相互配合和合作来达到某一目的。微机器人世界杯足球比赛(MIROSOT)为研究多智能体系统提供既经济又典型的实验场地。本文主要讨论机器人足球比赛所必需的比赛策略及其计算机仿真。本文首先描述了机器人足球比赛几何建模与动态建模,其次提出足球机器人的基本行为与动作仿真,最后讨论了机器人足球比赛策略及其计算机仿真。    

15.  足球机器人小车总体设计思想及其单片机选型  
   王学慧  柳林《机器人技术与应用》,2001年第5期
   近几年来,在智能机器人的领域,又出现了一个新的分支,这就是足球机器人,机器人足球研究目的是研究对未来社会有深远意义的多机器人(或多智能体)在复杂动态环境和多重制约下,完成多任务和多目标所需的实时推理和规划技术。本文主要叙述了足球机器人小车系统的模块设计思想,简述了各模块的功能与特点,此外还重点讨论了小车的单片机选型。    

16.  基于粒子群优化算法的小型足球机器人路径规划  
   宫金超  李晓明《机电工程》,2010年第27卷第12期
   为了解决足球机器人无法躲避动态障碍物和容易陷入局部极值的问题,在深入研究粒子群优化算法的基础上,提出了采用栅格法与粒子群优化算法相结合的路径规划算法。首先采用栅格法对小型足球机器人工作环境构造模型,再利用改进的粒子群优化算法进行最优路径搜索。该算法实现简单,收敛速度快,不易陷入局部极值,不仅能够满足足球机器人实时动态的路径规划要求,而且能满足不同环境下的路径规划要求。仿真实验表明,该方法可以很好地应用于足球机器人的路径规划中。    

17.  仿真环境下的机器人足球决策系统  
   刘付民《现代计算机》,2013年第10期
   机器人足球系统是一类典型的多移动机器人合作的对抗系统.具有实时性要求高、环境高度动态、存在不可预测状态等特点.机器人足球系统是人工智能和智能控制领域的探究热点之一。主要研究在仿真环境下基于三层控制决策模型的机器人足球决策系统.为单个或多个足球机器人分配任务和执行任务。使机器人决策系统具有较好的应激性和协调性,实现有效攻防.探讨多智能机器人实时合作与对抗问题、以求验证和发展人工智能的有关理论和技术。    

18.  关于仿真机器人足球(5V5)进攻策略设计  
   丁晗  黄承健  李世坤《电脑迷》,2017年第6期
   本项目主要研究FIRA 5vs5大比赛场地环境下足球机器人的进攻策略的设计.策略首先对射门[1]函数按照球所处的半场进行制约,避免乌龙球的出现.其次,策略针对了传球问题中球易被被拦截的情况,提出了旋转传球的改进方法,通过该方法,能够大大缩短传球球员位移到最佳击球点的时间,提高了传球的稳定性和协助进攻的成功率.    

19.  基于Hermite曲线的机器人足球射门算法  
   范宗涛  许东来《计算机与现代化》,2010年第8期
   机器人足球比赛是关于人工智能的新兴研究领域,它集数学算法、多智能体、机械设计、控制理论等多个学科于一体,是先进科学技术的发展代表。在机器人足球比赛中,射门和传球是两个最基本的动作。提高动作的速度以及准确性、连贯性是提高动作效率的关键。本文提出一种基于Hermite插值曲线的机器人足球射门算法。利用Hermite插值曲线的数学特性,可以使机器人在满足一定速度的基础上,连续、准确地完成射门或传球动作,并且能大幅度地提高射门或传球的效率。本文以FIRA5:5仿真平台为背景,结合试验证明,利用此方法可以较好地提高射门的成功率。    

20.  基于PSO算法的RoboCup2D机器人研究  
   包胜刚  董春晨  刘钊《计算机测量与控制》,2016年第24卷第9期
   对机器人体系结构、动作学习及行为的组织方式进行了研究,以演化计算为基本方法,以RoboCup2D为平台,设计了基于PSO算法的足球机器人的体系结构,解决感知、动作、和规划问题;在训练环境下,形成感知规则,优化感知相关参数,得到对信息高效快速的感知方法,并根据指定的粒度、功能、参数,对RoboCup2D机器人的原子动作进行了组合优化,得到一组带参数和执行效果描述的粒子动作;最后在赛场环境和任务驱动下,搜索粒子动作并进行组织规划,得到完成特定任务的机器人行为;RoboCup2D仿真实验表明,演化计算方法不仅能利用原子动作进行组合优化,得到适应于不同条件的粒子动作,而且能通过其在线搜索粒子动作,动态组成机器人行为;基于演化计算的足球机器人能更好地完成跑位、截球、带球、传球等任务,具有更强的适应性。    

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