足球机器人动态角色分配策略仿真研究

研究足球机器人角色分配问题,角色分配是足球机器人决策协调的关键,在比赛中要兼顾最优性与实时性进行角色分配是足球机器人技术的难点.针对足球机器人比赛的特点,提出一种基于市场机制的动态角色分配算法.为了使角色分配接近最优,综合考虑影响角色分配的距离、角度以及其它多种不确定性因素来设计竞标函数;为了保证实时性,系统根据赛场态势,采用分级竞标的策略动态调整机器人角色.实验表明,市场动态算法在最小时间内提供接近最优化的角色分配方案,兼顾了足球机器人角色分配的实时性与最优性.     

一种RoboCup足球机器人动态角色分配机制的实现

自主足球机器人动态角色分配是RoboCup足球机器人研究领域内的一个重要课题。为了弥补以往足球机器人角色分配的不足,文中主要研究一种RoboCup足球机器人动态角色分配机制的实现。总结了现有RoboCup中型足球机器人角色分配机制,通过对策略设计的层次划分,利用机器人之间通讯的数据,实时更新并同步各个机器人的状态,采用排名制、优先级抢占式等多种方法实现动态自主的角色分配。通过实验以及比赛中的实战检验,验证了该角色分配机制的有效性。     

基于路径开销的机器人足球角色分配设计

小型足球机器人的决策系统是一个多智能体协调控制系统,主要由视觉信息处理、协调策略、角色分配、动作实现等组成.本文对角色分配机制进行研究,提出了一种路径开销组合最优的角色分配算法,实现了Play策略下动态角色分配的整体设计.仿真平台测试表明了机器人的整体配合能力有较大提高.     

具有并行约束目标的多主体系统动态角色分配

多主体系统已成为建模和开发大型复杂分布式信息系统的一种理想范型.很多基于主体技术的系统要求支持动态角色分配,而已有动态角色分配算法忽略了目标之间的约束对角色分配的影响.首先,提出一个具有并行约束目标的多主体系统动态角色分配模型,引入多个角色分配管理者主体共同承担角色分配的计算任务,避免因单个主体可能造成的计算瓶颈.然后,基于并行约束目标结构图,给出目标集划分算法.并设计实现了角色分配算法,分析了该算法的时间复杂度.最后,实验研究了角色分配算法的执行时间,表明理论分析与实验结果一致.基于目标集合划分对角色分配的计算任务进行分割,使得各个角色分配管理者主体的计算结果无需进行合并再进行并行约束检查.     

混合分布式任务分配机制在足球机器人系统中的应用研究

在分析各种多智能体任务分配机制的优缺点的基础上,结合基于市场法的任务分配机制和基于规则的任务分配机制,提出了一种混合分布式的多机器人任务分配机制用于足球机器人系统的角色分配。该角色分配算法在动态地分配角色的同时能够有效地避免角色的非期望震荡。仿真和实际比赛均验证了该算法的有效性。     

基于Play策略的小型足球机器人角色分配设计

小型组足球机器人的决策系统是一个多智能体的协调控制系统，主要由视觉信息处理、协调策略、角色分配、动作实现等组成。文中对角色分配进行研究，提出了一种基于Hay策略并与区域相关的角色分配方案，并阐述了决策系统下角色分配的整体设计。实现了动态灵活的分配机制。     

机器人足球赛中角色的动态分配

针对在Robocup中型四人组机器人足球比赛中,原有的投票机制在进行角色分配时产生的系统震荡问题和系统反应不灵敏问题,提出用动态权值的投票机制进行解决.由于投票函数的设定有很大的人为因素,而强化学习在与环境的交互时的试错可能给系统带来风险损失,因此把动态权值的投票机制与Q学习相结合应用于角色分配.通过仿真验证了方法的有效性.     

基于模糊一致关系的机器人足球角色分配

研究了基于模糊一致关系（FCR）的综合决策方法在机器人足球策略子系统中的应用。指出了比赛现场对球场态势有影响的主要决策因素，选取对角色分配有影响的决策因素作为评价因子，对这些评价因子建立基于FCR的角色分配系统模型，并给出了角色分配算法，最后通过角色分配系统的综合决策建立从角色集合到机器人集合的映射，完成一次角色分配。计算机仿真结果证明了该角色分配系统的可行性与有效性。     

足球机器人系统中角色分配策略的设计

介绍了足球机器人系统以及决策子系统结构,该结构分为数据信息预处理,角色分配,动作安排.轮速输出。详细说明了基于机器人足球比赛的多智能体协作角色分配问题,提出了一种优化综合指标进行角色分配的方法,并在实际系统中得到验证。     

基于单亲遗传算法的RoboCup动态角色分配

RoboCup的机器人动态角色分配问题是一个典型的组合优化问题。解决这一问题的传统方法是贪心法,但贪心法易陷入局部最优解。提出用针对组合优化问题而构造的序号编码单亲遗传算法解决RoboCup的机器人动态角色分配问题。单亲遗传算法借鉴了传统遗传算法“优胜劣汰”的自然选择机制,但只通过单个体繁殖后代,在解决组合优化问题和复杂工程优化问题方面具有明显的优越性。试验结果显示这种方法的在解决RoboCup机器人动态角色分配问题时的有效性。     

A generalized framework of dynamic role assignment for robot formation control

A dynamic role assignment algorithm is proposed in the paper for formation control of multiple mobile robots. The goal of the algorithm is to reassign a role for each robot automatically during a formation is forming or switching. Many formation control systems have been successfully implemented and validated by supporting experimental results. Nevertheless, this research aims at providing an efficient algorithm of role assignment for a class of formation control systems employing the concept of combinational optimization problems. Specifically, by exploring spatial relationship between robots and information of obstacles surrounding the robots, a character cost function is found to represent the degree of difficulty for a robot been assigned a specified role in a formation. Instead of using complex cost minimization procedure, a solution is provided by calculating the largest value of character set fitness, and a new formation is selected for robots accordingly. The developed algorithm is applied to the formation control of a group omni-directional driven robots. Simulation and experimentation are performed with real platform to verify the proposed algorithm and the results show that the performance of the proposed dynamic role assignment algorithm is efficient for robot formation control.     

Research on self-adaptive decision-making mechanism for competition strategies in robot soccer

In the robot soccer competition platform, the current confrontation decision-making system suffers from difficulties in optimization and adaptability. Therefore, we propose a new self-adaptive decision-making (SADM) strategy. SADM compensates for the restrictions of robot physical movement control by updating the task assignment and role assignment module using situation assessment techniques. It designs a self-adaptive role assignment model that assists the soccer robot in adapting to competition situations similar to how humans adapt in real time. Moreover, it also builds an accurate motion model for the robot in order to improve the competition ability of individual robot soccer. Experimental results show that SADM can adapt quickly and positively to new competition situations and has excellent performance in actual competition.     

基于四腿机器人足球比赛的多智能体协调控制

依托RoboCup四腿组机器人足球比赛,结合图像处理和无线网络通讯手段,建立反映赛场对象定位信息的环境模型,并基于此模型探讨多智能体动态角色分配与协调控制的实现方法。     

基于Petri-net的机器人足球角色转换研究

文章在分析机器人足球的角色的基础上,提出了用Petri-net来描述角色转换的原理,该方法简洁明了,完全适用于机器人足球多协调决策系统。     

动态环境中基于改进粒子群的机器人路径规划

提出一种模糊隶属度函数对动态环境中机器人的运动状况进行建模,该建模方法不会无谓地牺牲机器人的可运动空间,可尽量减少机器人路径规划的约束强度;同时提出通过调整位置加权趋向无约束最优解的算子改进粒子群算法,提高算法的寻优速度。仿真结果表明,通过两者结合,可快速获得动态环境中的优化路径。     

Distributed Coordination in Heterogeneous Multi-Robot Systems

Coordination in multi-robot systems is a very active research field in Artificial Intelligence and Robotics, since through coordination one can achieve a more effective execution of the robots' tasks. In this paper we present an approach to distributed coordination of a multi-robot system that is based on dynamic role assignment. The approach relies on the broadcast communication of utility functions that define the capability for every robot to perform a task and on the execution of a coordination protocol for dynamic role assignment. The presented method is robust to communication failures and suitable for application in dynamic environments. In addition to experimental results showing the effectiveness of our approach, the method has been successfully implemented within the team of heterogeneous robots Azzurra Robot Team in a very dynamic hostile environment provided by the RoboCup robotic soccer competitions.