机器鱼水球比赛中精确与模糊协作顶球策略

为使机器鱼的顶球兼备精确性以及在鱼脱离预定轨道的情况下尽可能使水球朝有利于我方进攻方向偏离,提出一种精确与模糊协作的顶球策略。在分析以往顶球算法的基础上,设计一种以水球与目标点连线为基准的区域划分,综合考虑理想情况以及水中各种复杂因素影响后的鱼、球以及目标点的相对位置和几何关系,合理组合路径规划算法和动作决策算法,并以实例在符合路径规划条件和不符合路径规划的条件下进行测试。实验结果表明：该算法能最大限度地利用机器鱼目前所处的环境,使机器鱼的顶球兼备精确性和模糊性。     

一种基于有限状态自动机的多鱼协作顶球算法

针对水中机器人比赛中多机器鱼协作顶球时出现的互相干扰的问题,提出一种基于有限状态自动机的多鱼协作顶球算法。从机器鱼运动特点以及水环境的特点出发,以单鱼顶球算法为基础,以有限状态自动机的思路建模,对每条机器鱼的动作决策进行规划,从而能够高效地完成每条机器鱼的路径规划并避免互相干扰,以达到高效顶球的效果。实验结果证明:该有限状态机能够触发每条鱼的状态动作的转换,最大可能地实现互不干扰地交互顶球,大大提高了在多鱼顶球时的效率。     

基于弦端点法的机器鱼寻迹策略

为进一步缩短机器鱼寻迹顶球所走的路径,提高机器鱼找目标点的效率,提出一种基于弦端点法的机器鱼寻迹策略。在对切入圆算法改进的基础上,给出弦端点法的总体思路,通过作辅助圆弦中垂线的方法给机器鱼具有很好连贯性且逐渐逼近最佳击球点的一系列目标点。对2种算法的寻迹情况进行比较的结果表明:该策略能使机器鱼在寻找目标点时游动路径更短、轨迹更光滑,从而更好地实现顶球射门。     

半圆形尾鳍机器鱼在水球竞赛中的点到点路径规划算法

为增强机器鱼在比赛中的机动性和顶球的高效性,对机器鱼尾鳍形状进行改装,并对2种点到点路径规划算法进行分析。在实验观察基础上,借鉴对鱼类运动机理研究的成果,将机器鱼的尾鳍形状由半月形改变成半圆形,增大了机器鱼的推进能力。结合水球比赛不同项目的要求和特点,以及机器鱼尾鳍形状改装后运动性能的变化情况,从理论上给出2种点到点路径的设计思路,并针对比赛中存在的实际问题提出了解决办法。根据实际需求,可在单鱼顶球的比赛中选用齿轮法,而在单鱼或多鱼对抗中,则可选用角度修正法。     

一种基于中垂线路径规划的仿真机器鱼射门算法

为提高仿真机器鱼在进攻过程中的射门效率和准确度,减少水波和敌方对仿真鱼的干扰[1],设计一种基于仿真鱼的刚体中心点和仿真水球中心点连线的中垂线的射门路径最优路径规划算法[2]。介绍中垂线路径规划最优射门算法,分析算法用于射门存在的问题,给出射门算法改进的基本思路,提出算法的实现方法,并以实例进行仿真及效果评价。该算法已成功应用于机器鱼水球比赛1vs1、3vs3、水球斯诺克等中。实际应用结果表明:该算法实现简洁巧妙,进攻效率高而且抗干扰强,能使机器鱼在最短的时间内寻找一条合适路径然后顶球射门[3]。     

基于坐标变换的机器鱼顶球算法

为了使机器鱼的顶球兼备速度性和连贯性并提高带球进攻效率,提出一种基于坐标变换的顶球算法。在分析典型的顶球算法的基础上,设计了机器鱼的几种简单动作,依据机器鱼、球和对方球门的坐标几何位置关系的设计决策机制来选择机器鱼下一步动作,并在多水中机器人协作控制平台上进行了单鱼顶球实验。实验结果表明,该算法是有效的,能大大提高机器鱼顶球效率和缩短一次进球所需要的时间。     

一种水中机器人协作顶球策略

针对国际水中机器人大赛全局视觉组水中协作顶球项目,提出一种有效的多鱼协作顶球方法。从速度控 制、方向控制、多鱼协作和顶球动作4 个方面制定整体策略,进行特殊位置的设计,让机器鱼交替顶球,并经过反 复测试。测试结果表明：该策略能提高机器鱼的顶球效率,更加有效地完成比赛任务,已在2018 年国际水中机器人 大赛中获得冠军。     

机器鱼2D 仿真抢球博弈策略优化

基于国际水中机器人大赛2D仿真抢球博弈项目,针对仿真机器鱼路径规划问题提出弧切算法,设计仿真机器鱼的运动轨迹,并由角速度档位划分确保仿真机器鱼运球的稳定性.以距离角度值为基础提出死角避险、双鱼协作合力顶球算法,意在实现仿真机器鱼快速、高效进球,从而提高策略的健壮性,并通过URWPGSim2D仿真平台对策略进行验证.实验结果表明:该策略可以在较短时间内取得较大分数领先,并且呈现出高效、稳定的优点.     

基于动作决策的机器鱼顶球算法

为了使机器鱼的顶球兼备速度性和连贯性并提高进球效率,提出一种基于动作决策的顶球算法。在分析典型的顶球算法的基础上,设计了机器鱼5种简单动作,依据机器鱼、球和对方球门的坐标几何位置关系的设计决策机制来选择机器鱼下一步动作,并在机器人水球比赛平台上进行了单鱼顶球实验进行算法验证。实验结果表明,该算法能大大缩短一次进球所需要的时间。     

基于有效区域和有效方向的全局顶球策略

为了使机器鱼的顶球兼备速度性和连贯性并提高进球效率,提出一种基于有效区域和有效方向的顶球算法。在分析典型的顶球算法的基础上,从鱼、球、球门三者的相对位置出发,判断是否在有效区域和有效方向上,并以单机器鱼顶球为实验任务,并对该策略进行了验证。实验结果证明,该方法能有效缩短一次进球所需要的时间。     

基于遗传算法的机器鱼路径规划

针对在线跟踪机器鱼运动等难题,提出基于对基于遗传算法的机器鱼路径规划方法。采用栅格法对机器鱼工作空间进行划分,然后通过复制、交叉、变异等遗传操作得到机器鱼在由栅格表示环境下的最短无碰路径。根据分段控制和模糊控制的思想分别设计出机器鱼前进的速度控制算法和方向控制算法,使机器鱼的实际推进路线尽量与通过遗传算法得到的理想最优路径一致。再通过计算机向机器鱼发出相应的控制指令。实验结果表明,该方法的是有效的。     

机器鱼2D 仿真抢球大作战策略的优化

针对机器鱼2D仿真抢球大作战场地变更,提出一种基于单体运输法的机器鱼比赛优化策略。利用仿真机器鱼的全部部位和仿真场地的特殊性运输目标物体,避开了场地缺陷造成的运输过程中出现的异常情况。结果表明:优化后的抢球大作战策略能充分考虑比赛场地的地形及机器鱼和水球的实时信息,在不同的区域执行不同的策略,可加强机器鱼的运输和绕障能力。     

基于虚拟切线圆的机器鱼比赛进攻策略

为提高机器鱼射门的成功率,提出了基于虚拟切线圆的机器鱼比赛进攻策略。通过切线圆来调整机器鱼的方向,解决了改变方向时电机的抖动和不稳定性问题,使机器鱼快速准确的调整位姿,到达指定的进攻角度和位置,从而达到快速而准确的射门效果。同时,利用模糊控制准确地控制机器鱼的方向,以便更好地进攻。实验证实了该方法的有效性和可行性。     

基于人工矢量场的AUV自主回收路径规划

针对自主水下航行器（AUV）水下自主回收过程中的路径规划问题,采用人工矢量场法规划回收路径。将回收过程划分为回坞导引阶段和入坞阶段,其中回坞导引阶段以入坞预备点为目标点,使用传统的人工矢量场法为AUV规划出一条无障碍路径;而入坞阶段则采用模糊变系数矢量场法,定义回收入口处的3个虚拟目标点,将AUV到回收中轴线的距离作为输入,通过模糊规则调整虚拟目标点的引力系数,使人工引力场的梯度方向指向回收入口,AUV沿光滑的入坞路径以期望的姿态驶进回收入口。仿真结果证明了该路径规划方法的有效性。     

基于模糊控制的仿生机器鱼避障算法

在具有复杂性与不确定性的水环境下,针对无法建立精确的水下机器人控制数学模型问题,提出基于模糊控制的仿生机器鱼避障算法。将视线导航原理与模糊控制思想相结合,进行水下机器人路径规划。通过专家经验,设计一个模糊控制器,实时调整水下机器人的运动方向,并通过仿真实验验证该算法的有效性。仿真及实验结果表明：该算法能实时、稳定地提供水下机器人的运动路径,有效躲避障碍物,安全达到目标点。     

基于遗传算法的机器鱼水中路径规划

针对机器鱼水中路径寻优的具体要求,提出一种以遗传算法为基础的机器鱼路径规划方法。通过介绍遗传算法的3种基本操作,将遗传算法应用到试验场景中规划出最优路径,分析研究了一种根据目标点与机器鱼的距离变化而改变机器鱼运动速度的策略,并进行仿真分析和实验。仿真结果表明：采用遗传算法的水中救援路径规划可将救援时间缩短30%以上,提高了寻优效率。说明遗传算法对机器鱼的路径规划具有积极效果和快速寻优特性。     

基于合作博弈的多机器鱼路径规划

为更好地实现机器鱼之间的协作,避免只规划单个机器鱼的最优路径而使系统运动有失协调性,提出基于合作博弈的多机器鱼路径规划方法。利用博弈论中的合作博弈建立数学模型,将系统中的多机器鱼对应于博弈的参与者,对多机器鱼路径构造合作模型下的博弈方得益函数,求得系统的帕累托(Pareto)最优解,从而得到整个系统的最优路径。在水中机器人2D仿真平台上进行实验分析并用Matlab模拟机器鱼轨迹。分析结果表明,该路径规划理论应用在多机器鱼运动系统中是有效、可行的。     

机器鱼仿真水球斯诺克比赛策略

针对中国水中机器人大赛中2D仿真机器鱼水球斯诺克项目,从比赛策略和控制方法 2方面进行研究。介绍仿真平台及斯诺克项目,给出机器鱼对目标球及最佳球洞的选择策略,提出一种基于虚拟区域法的路径规划方法,对仿真机器鱼的运动进行控制。实践结果表明,虚拟区域法在路径规划上是有效的。