机器人足球的发展势不可挡

人类对机器人的研究已走过漫长的过程。从科学幻想,工艺精品到工业机器人,从程控机器人、传感机器人、交互机器人、半自立机器人到自立机器人,从结构简单的机械手到智能机器人,随着科学技术的迅猛发展,人们对机器人的要求越来越高,也更现实。机器人的智能化已成为一个主要的发展方向。近几年来,在智能机器人的领域里,又出现了一个新的分支,这就是足球机器人。     

机器人足球——智能机器人的新领域

本文主要介绍近年来发展的机器人足球比赛和足球机器人系统．足球机器人系统由机器人、视觉系统、主机系统和通讯系统组成．多机器人组队比赛便构成一个复杂大系统，它涉及机器人、自动控制、通信、传感、图像处理以及人工智能等领域，而机器人足球便成为研究多机器人合作以及多智能体系统的一个很好的实验载体．     

基于ECA 规则的仿真系统研究设计

分析冷连轧仿真系统的主动性需求，结合数据库在仿真系统中的作用，提出基于主动数据库的仿真系统设计。对主动规则的原理和执行进行分析，给出了基于主动规则——ECA规则的仿真系统的设计和运行机制，用ECA规则描述应用系统执行操作和事件处理，完成系统的主动性行为。并以冷连轧仿真系统中物料跟踪在一机架前的事件动作为例，运用ECA规则进行设计。     

雄关漫道真如铁 而今迈步从头越——FIRA机器人足球世界杯赛观感

２００２年５月２３日 -５月２９日 ,由国际机器人足球联合会和韩国科学部举办的第七届机器人足球世界杯在韩国成功举行。作为ＦＩＦＡ世界杯赛的一项科技活动 ,本次比赛被安排在ＦＩＦＡ世界杯赛前一周开幕 ,因此也受到了各个方面极大的关注。这届比赛共有来自２５个国家的２０７支队伍参赛 ,是机器人足球历史上规模空前的一次盛会。本次比赛共分８个项目 ,分别是ＭＩＲＯＳＯＴ(集控式机器人 )小型组 (３ :３) ,中型组 (５ :５) ,ＳＩＭＵＳＯＴ(仿真比赛 )中型组 (５ :５) ,大型组 (１１ :１１) ,ＲＯＢＯＳＯＴ(小型自主机器人３ :３) ,…     

冷连轧混合系统中离散事件仿真的建模及关键技术

本文以冷连轧过程仿真为例，分析了混合系统中离散事件的特点以及与连续部分的关 系，对系统进行了层次化分解，讨论了在混合系统仿真过程中对于离散事件部分的建模需要 注意的问题，同时给出了用有限状态机方法实现仿真建模的过程，以及实际应用中的关键技 术．     

目标跟踪中基于自适应模糊控制的数据融合方法研究

提出一种基于自适应模糊控制的数据融合方法。利用反向传播学习算法对其参数进行优化 ,并针对杂波环境中的单目标跟踪问题进行了仿真研究。仿真结果表明 ,该方法计算量小 ,能较好地处理不确定信息     

应用无损耗电阻器的直流电机速度控制方法研究

将无损耗电阻器应用于直流电动机调速系统，采用瞬时值补偿控制方法，通过控制无损耗电阻器的输出，实现了电动机的转速控制，并改善了速度控制系统的动态特性，无损耗电阻器控制方案适用于要求无超调且响应快的系统，如某些机器人速度－位置控制系统和机械加工控制系统。     

基于网络的足球机器人比赛系统的研究与实现

提出了一种基于Internet的C/S模式的人机交互的足球机器人系统．整个系统采用Win XP、VC++和Winsock网络编程技术．同时,开发了策略协调子系统来减小时延对比赛的影响．通过总控、视觉、策略协调及串口通讯等子系统的开发,实现了基于Internet网络的机器人足球比赛系统．     

Computer Vision Method in Human Motion Detection

Human motion detection based on computer vision is a frontier research topic and is causing an increasing attention in the field of computer vision research. The wavelet transform is used to sharpen the ambiguous edges in human motion image. The shadow＇s effect to the image processing is also removed. The edge extraction can be successfully realized. This is an effective method for the research of human motion analysis system.     

粒子群优化粒子滤波方法

针对粒子滤波方法存在粒子贫乏以及初始状态未知时需要大量粒子才能进行鲁棒状态预估等问题，将粒子群优化思想引入粒子滤波中．该方法将最新观测值融合到采样过程中，并对采样过程利用粒子群优化算法进行优化．通过优化，可使粒子集朝后验概率密度分布取值较大的区域运动，从而克服了粒子贫乏问题，并极大地降低了精确预估所需的粒子数．实验结果表明，该算法具有较高的预估精度和较好的鲁棒性．