机器人足球射门算法研究

为提高足球机器人的射门成功率，在分析了基本射门算法存在不足之处的基础上，引入了射门区的概念．通过计算射门区及射门角，提出了一种改进的射门算法，并给出了射门过程的Petri网模型．仿真结果证明该算法能优化射门机器人的运动路径，提高射门成功率．     

基于对手的足球机器人策略研究

如何在不断改变的外界环境中选取合适的策略是在机器人足球比赛中的一个关键问题。作者通过对对方机器人信息的处理,提出一种基于不同对手的足球机器人策略。仿真实验证明了该方法的有效性。     

微型足球机器人守门员策略研究

提出了一种基于区域的防守方法,对不同区域的防守策略进行了分析,给出了参数计算公式．对危险区域的防守策略进行了重点讨论,分析了可能遇到的各种情况．针对比赛规则对机器人持球能力的限制,提出了一种简单有效的防守办法．     

基于遗传算法的足球机器人避障策略

为利用遗传算法实时、稳定地进行动态路径规划，将复杂的二维路径编码问题简化为一维编码问题，并把动态避障要求和最短路径要求融合为一个简单的适度函数，描述了一种简单、有效的基于遗传算法的机器人寻优路径策略．     

关于机器人足球区域射门动作算法的改进

“机器人踢足球”是Alan Mackworth教授在一次国际人工智能会议上首次提出的，旨在推动人工智能学科的发展，为智能机器人提出一个新的具有标志性和挑战性的课题，它是集对抗性、娱乐性、高技术于一体的小平台的高技术对抗．机器人踢足球的目标就是保证尽可能多的把球踢进对方球门，而且尽量不让对方将球踢进本方球门．因此，足球机器人的防守与进攻同样重要，     

基于自适应遗传算法的足球机器人策略设计

提出了一个基于自适应遗传算法的足球机器人动作规划算法．定义了一个足球机器人的动作集合,根据赛场的实际情况为足球机器人分配角色与任务,然后利用自适应遗传算法为足球机器人选择合适的动作．算法引入了局部搜索,采用了一种高效的适应性评价方法．实验表明,应用新算法的仿真足球机器人动作准确、效果好．     

基于改进进化策略的足球机器人最优控制

在足球机器人运动方程和动力学模型基础上,以机器人在最短时间内到达指定位置作为最优控制策略的指标。论述了最优控制的设计思想,并给出了适应值函数的实现．借助于一种基于单基因Gauss变异和均匀变异相结合、递减型策略参数的改进进化策略(μ λ κ)-ES,求出了实现最优控制的参数．试验表明。最优控制策略明显地缩短了机器人到达指定位置的时间．     

机器人足球仿真比赛平台及Agent策略

机器人足球赛通过一个标准的、易于评价的比赛平台,促进DAI(分布式人工智能)和MAS(多智能体系统)的研究与发展.在介绍机器人足球比赛的基础上,以FIRA(Federation of International Robot-soccer Association)仿真机器人足球比赛11VS11为例,阐述仿真机器人足球软件平台的基本结构,对于了解机器人足球比赛以及编写Client端程序参加国际仿真足球比赛、构造动态多智能体系统和多智能体的合作具有重要意义,借此促进机器人足球仿真技术的推广.     

基于蚁群算法的足球机器人避障方法

将蚁群算法用于针对运动目标的足球机器人动态避障路径规划,采用自适应更新策略的方法规划最佳避障路径,建立了严谨、简洁的选择概率函数和聚度函数,以达到对足球机器人避障路径的最优化。大量仿真实验表明,该方法可行有效。     

基于双圆弧算法的足球机器人路径规划

基于机器人小车到达定点常用Turn-Run-Turn方法及PID方法的不足,利用双圆弧具有满足任意端点及其斜率要求的特性,来解决机器人小车到达目标点位置和姿态的运动过程中遇到障碍物及保持最佳姿态的路径规划问题.该方法简单有效,对机器人初始条件不加限制,计算量非常小,具有较高的实用价值.     

基于模糊综合决策的足球机器人策略子系统

研究了模糊综合决策在足球机器人策略子系统中的应用,提出了机器人足球场上信息无关量的概念．在策略子系统中采用了模糊综合决策算法,给出了该算法的应用条件以及算法的实现过程,并对算法的确定隶属函数进行了讨论．计算机仿真验证了该算法的可行性和正确性．     

基于余弦算法的足球机器人路径规划

在分析基本算法不足的基础上,提出了机器人的路径规划方法,利用余弦曲线具有光滑、可微的特性,实时、有效地解决机器人避开障碍物从给定点到目标点找到一条最优路径规划问题。仿真试验表明：提出的方法具有较强的路径规划能力,计算量非常小,具有较高的实用价值。     

足球机器人的防守策略设计与分析

分析了机器人足球比赛中传统的守门员站位方法,提出了射门三角区的概念,并应用该概念分析了垂足站位方法防守失败的原因,根据分析结果提出了角平分线站位方法和中线站位方法两种新的站位方式;守门员防守底线的方法将多维问题线性化,并且对于各种站位方法进行了分析,给出了对于不同运动性能机器人的应用条件以及能量角度的分析比较．     

基于Dijkstra算法的足球机器人的一种路径规划方法

Dijkstra算法是典型的最短路算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径,主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直至扩展到终点为止.将该算法应用于足球机器人的路径规划和避障控制中,足球机器人在识别环境的前提下,能够及时判断出最短路径.该算法已经应用于实际的机器人控制中,取得了良好的应用效果.     

基于全局视觉的足球机器人实时避障策略设计

通过对对方机器人信息的处理,提出一种将位置信息转化为速度信息的实时避障策略.在检测到给定点与目标点之间有障碍物时,根据障碍物的位置给机器人一个新的目标点,使机器人能够绕过障碍物到达目标点,从而达到避开障碍物的目的.给出了算法的设计与实现并进行了仿真,仿真结果证明了该算法的可行性与有效性.     

MiroSot足球机器人视觉图像处理算法的改进与实现

针对MiroSot系列足球机器人视觉子系统存在的误识别、目标丢失两方面问题，提出了一种在保持原硬件组成系统不改变的情况下，将手工采集改为自动采集和对采集图像进行放大处理的解决方案，并用Visual C＋＋实现了相关的程序设计．通过在MiroSot机器人足球系统上的应用表明，该改进的方法有效可靠．     

基于动态基准圆的机器人足球射门算法研究

为提高足球机器人的射门成功率,在分析了几种射门算法存在不足之处的基础上,引入动态基准圆的概念,提出了一种运动轨迹采用近似阿基米德螺线的射门算法．仿真结果表明,该算法在球静态和动态两种情况下均能缩短射门机器人的运动路径,增大击球的冲量,提高射门成功率．     

一种机器人足球策略的层次化体系结构

提出并建立了一个机器人足球系统的层次化的策略体系结构，包括底层监控策略、中层动作策略和高层全局比赛策略等层次．在机器人足球系统中实现了一套完整的比赛策略，并且能够在比赛过程中，应用各层次提供的功能，使比赛不间断地进行，取得较好的比赛能力．     

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.     

一种室内高动态环境的机器人定位方法

该文提出一种能让机器人在室内动态环境中进行长时间稳定定位的方法.该方法既能实现对高动态物体的过滤又能实现半静态物体的更新,在去除动态物体对定位性能影响的同时还能利用半静态物体中提供的定位信息提高定位性能.把动态物体的处理分为高动态物体的滤除和半静态物体的更新两部分.对于高动态物体滤除,考虑到定位系统的特性,提出延迟对比...