足球机器人智能决策系统设计实现

足球机器人系统为人工智能特别是多智能体的研究提供了一个标准的试验平台。系统的核心是“脑”即决策系统；在分层递阶决策的基础上，采取模块化设计；详细介绍了决策系统各个模块包括视觉模块、决策模块和控制模块等，并提出了一系列新的实现方法。     

基于三层模式的足球机器人决策子系统设计

在足球机器人系统中，决定比赛胜负的关键就是决策子系统。决策子系统应满足实时性强、适应能力强和学习能力强等要求。介绍了目前国际上比较流行的分层控制方法：协调层、运动规划层和基本动作层。并就每个层次的设计做了具体的说明。     

基于三层模式的足球机器人决策子系统设计

在足球机器人系统中,决定比赛胜负的关键就是决策子系统.决策子系统应满足实时性强、适应能力强和学习能力强等要求.介绍了目前国际上比较流行的分层控制方法:协调层、运动规划层和基本动作层.并就每个层次的设计做了具体的说明.     

基于进化机制的足球机器人决策子系统设计

研究了基于遗传进化方法的足球机器人策略子系统．提出了比赛子区策略库的概念,在决策子系统中引入进化机制并采用了基因切片技术．给出了该算法的应用条件以及算法的实现过程,并对算法的计算过程并行化进行了讨论．通过计算机仿真验证了该算法的可行性和正确性．     

机器人足球中角色决策的有限状态自动机模型

足球机器人的研究在近几年得到了迅速发展,使得这个多学科交叉的项目受到越来越多的关注,作为一个新的研究领域,有很多内容值得去研究.本文的研究对象是中型组足球机器人,着重对机器人的核心系统一决策系统作了系统地分析和研究.提出了用状态自动机模型来实现Robocup中机器人各个角色的决策过程,目前这种模型在比赛中已经得到了应用.     

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Java规则引擎的足球机器人系统决策研究

Java规则引擎是一门新兴的技术，本文探讨了利用Java规则引擎进行足球机器人系统策略部分的开发与维护，在此基础上，通过JNI(Java Native Interface)技术实现Java规则引擎与用VC开发的足球机器人系统无缝连接的软件接口。     

解决足球机器人运动死锁问题的模糊决策方法

在分析足球机器人比赛中常见的机器人运动死锁现象的基础上,采用双层模糊控制器判断本方机器人是否需要退让,从而主动解决运动死锁问题．通过本方机器人、对方机器人和球的位置关系建立了一系列模糊规则,并通过实验检验了该方法的有效性．     

多智能体足球机器人系统的协作控制

运用多智能体系统的思想,提出了一种新的多智能体系统协作控制模型,介绍了基于此模型设计的足球机器人系统的策略实现方法,通过实例分析了模型及其策略在系统协作控制方面的性能优越性．     

基于事例的足球机器人学习

足球机器入主要是应用训练、比赛中逐渐积累起来的经验知识来比赛,这样足球机器人相当一部分比赛知识是经验型的．为此,论述了基于事例的足球机器入学习的具体方法和模型,并应用于机器人足球比赛中,实验证明,该方法可行、有效．     

全自主足球机器人运动模型的改进

阐述了具有输入饱和特性的全自主足球机器人的运动控制问题,建立了全自主足球机器人的运动学模型.基于数字PID算法条件下实现了足球机器人在赛场上的高精度运动控制,实验进一步证明了算法的鲁棒性,并在实际比赛中取的了很好的成绩.     

Layered learning of soccer robot based on artificial neural network

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基于DSP的ROBOCUP小型机器人设计

介绍了ROBOCUP小型机器人小车子系统的软硬件设计．采用DSP芯片提高了ROBOCUP小型机器人的电机调速精度，同时配合机械装置及光敏传感器控制机器人的击球动作，提高了击球的准确性．     

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．     

基于模糊评判的机器人足球比赛策略研究

针对机器人足球比赛环境的动态性和不确定性,提出了一种基于模糊决策算法的决策方法,给出了该算法的应用条件以及算法的实现过程,球队的队形以及机器人队员的角色都能根据现场情况,进行动态切换．该方法不要求建立精确的数学模型,能够考虑多方面因素,实时性高、决策效果好．计算机仿真验证了该算法的可行性和正确性．     

基于多传感器多目标跟踪的机器人足球视觉系统

为了适应机器人足球视觉系统图像采集设备从早个到多个的改变,提高系统的跟踪成功率和速度,以信息融合技术为基本思路,提出了一种基于多传感器多目标跟踪的半自主足球机器人视觉跟踪方法．各跟踪模块对覆盖区域的目标进行航迹关联、滤波后再对各传感器信息进行融合得到所有目标单一的航迹．实验表明,该方法具有简单、有效,满足系统实时性要求等特点．