微型机器人的设计与开发讲座之六 机器人总控系统与实施

如果说小车子系统是机器人的腿脚、通信子系统是机器人的神经、视觉子系统是机器人的眼睛、决策子系统是机器人的大脑,那么总控系统则是机器人的神经中枢,负责协调管理机器人的各个“器官”,使它们成为一个统一的整体,以实现足球机器人系统的各种功能．另外,总控系统还是机器人与人交互的通道和接口。 足球机器人的人机界面 图１给出的是东北大学开发的足球机器人人机界面主菜单窗口,操作者通过它来设定机器人的状态与功能,并控制整个系统的启动与停止。 １．基本赛别的选择 为让一套机器人系统可以适应多种比赛场合,总控系统中安排…     

集控式足球机器人决策与控制系统设计与开发

构建了由视觉子系统、决策子系统、无线通信子系统、机器人小车子系统和总控子系统组成的集控式足球机器人系统．总结了具有集中视觉、决策与控制的集控式足球机器人系统的控制问题．设计了基于分层递阶控制结构的足球机器人决策子系统．小车控制器构成“无脑”的执行器,运动控制器中集成了各种各样的动作函数,组织层则融合了不同的决策方案．长期的开发实践和实战成绩都表明,该系统具有良好的结构和优异的性能．     

机器人小车子系统

虽说,足球机器人系统是由视觉、决策、通信、机器人四个子系统构成,各子系统在比赛中各司其职,但赛场的观众关注的只有“运动员”(机器人).为了和整个机器人系统区别开来,我们称场上的“运动员”为机器人小车(见图1).“运动员”在场中的表现直接体现了整个足球机器人系统的好坏,显然机器人小车在系统中扮演着执行机构的     

基于DSP的足球机器人目标识别

目标识别是足球机器人视觉子系统的关键,论文对M i r o S o t中型组足球机器人视觉子系统的预处理和目标识别提出了改进的算法。基于D S P提出了改进的提取目标物体几何特征进行模式匹配的方法,实现了对复杂环境中目标物体的识别,并通过Code Composer Studio(CCS)进行了仿真测试,有较高的识别率。     

集控式足球机器人系统关键技术研究

足球机器人比赛是机器人研究的一个新热点,它为人工智能理论和算法的研究提供了一个实验平台,其研究的领域涵盖了人工智能、自动控制、机器人视觉、无线通信、机器学习和多智能体合作与协调等。集控式足球机器人系统通常可以划分为4个子系统,即视觉、决策、通信和车型机器人。结合研究经验,介绍了集控式足球机器人各个子系统的关键技术。     

半自主足球机器人基本动作的设计与实现

足球机器人系统是国际上标准的多智能体动作行为的研究平台,基本行为动作是智能体行为的基础;文章在分析FIRA半自主机器人足球系统（MiroSot）的基础上,设计了包含开环类、简单控制类和到定点转向给定角度类三大类、共五种基本动作,介绍了控制算法实现并通过实验得到了它们的运动性能;利用这些动作在时间和空间的组合协调,可以实现复杂的动作行为,并在历次国内比赛中证实了其有效性。     

基于遗传算法的足球机器人比赛中障碍回避策略的设计

本文介绍了基于遗传算法的足球机器人系统中障碍回避策略的设计,使机器人能避 开障碍物从给定点到目标点找到一条比较短的路径,并阐述了具体算法的设计与实现,并给 出了仿真结果．     

RoboCup小型组足球机器人主控系统的设计

RoboCup作为在世界上最有影响力的赛事之一受到世界各地机器人爱好者的推崇,该文对其中极具代表性的小型组足球机器人(F180)进行了研究,并提出了F180主控系统的设计方案,内容包括子系统模块的划分、视觉处理子系统的设计方案、智能策略子系统的设计方案等。     

交互式机器人建模与仿真系统

研究并实现交互式机器人建模与仿真系统iRMSS(interactive robotics modeling & simulation system),为机器人仿真提供了精确实时的实验平台.iRMSS 包含两个子系统:一是3D 机器人建模子系统iRMS(interactive robotics modeling sub-system),完成机器人连杆和物理模型建模;二是基于MSRS(microsoft robotics studio)的交互式仿真子系统iRSS(interactive robotics simulation sub-system),完成实时的机器人动力学仿真并获取仿真动力学参数.iRMSS 充分发挥MSRS 集成一体化、精确度高、通用性强的优势,同时解决MSRS 在机器人建模和物理参数获取两方面存在的问题,实验结果证实了iRMSS 系统的可行性.     

基于大场地足球机器人视觉系统的研究

机器人足球这项高科技技术中,快速准确地识别足球和机器人是做出正确决策的基础,因此视觉系统的识别速度和精度直接决定着比赛结果.本文在分析两种图像处理模式的基础上,提出一种基于多机并行的新的机器人足球视觉子系统的实现方案,并采用基于客户端/服务器的通信机制来实现多机并行处理.试验证实这种新的视觉子系统不仅有效地提高系统的实时性和准确性,而且给决策系统提供足够的时间来进行更好的算法实现.     

足球机器人决策子系统设计与分析

足球机器人系统目前已成为人工智能应用技术研究的重要实验平台,系统的核心部分就是决策子系统。本文介绍了一种决策子系统的分层控制结构设计,它由协调层,运动规划层和基本动作层组成,这三层在逻辑上紧密联系又相对独立,使该决策子系统具有适应性强,扩展性好等特点。     

色标设计与辨识算法研究

在人工智能领域，足球机器人系统是一个非常好的应用与研究平台，它是一个由计算机视觉闭环的反馈控制系统，在足球机器人视觉子系统中，色标的设计是关系到系统辩识精度，实时性和抗干扰性的一个重要因素。通过对3种典型色标设计进行比较和分析，确定在一种比较合理的设计方案，并针对这种方案提出了一种快速准确的补偿逼近算法，取得了良好的辨识结果，该算法为基于视觉的集中控制式足球机器人系统的研究与开发提供了有力的保障。     

全自主足球机器人通信子系统的设计与实现

全自主足球机器人系统涉及到在未知的动态环境中多机器人的协同工作,如何实现各足球机器人之间的高效实时通信是一个关键的问题。通信需要解决对话管理、对话协议和通信平台三个问题。其中,对话管理为机器人之间的信息交换提供各种连接方式;对话协议是机器人之间对协作信息内容和格式的约定;通信平台则是实现信息交互的物理硬件。该文采用基于CSMA/CA的无线局域网,建立了全自主足球机器人通信子系统的通信平台;建立了基于C/S模式的对话管理;并为多机器人系统的协作问题求解提出了一套可行的对话协议。实验证明该设计可行。     

小型足球机器人综合实训平台设计

为了提高学生的实践能力,设计了小型足球机器人综合实训平台。该平台由足球机器人本体系统、视觉识别系统、决策调度系统、无线通讯系统和场地配套系统组成,其中单个足球机器人可以实现自动决策、平射挑射、路径规划、自主避障等功能,多个足球机器人还可以实现足球对抗赛。给出了综合实训平台的整体框架,并详细阐述了各个子系统的具体实现,同时给出了几种在实践中表现较好的角球进攻策略、中场预测防守策略和后场盯人防守策略。该平台综合了计算机,电子电路,自动化等学科的内容,有助于相关专业学生更好的理解专业知识,锻炼和提升综合动手能力。     

全自主足球机器人体系结构的研究

为了在20cm×20cm×40cm的空间内实现全自主足球机器人的各项功能,本文提出了一种全自主足球机器人体系结构。该体系结构体积小、功能强,能够满足机器人足球比赛的要求,并可推广到其他移动机器人系统中。     

基于C8051单片机的足球机器人小车系统设计

以微型足球机器人小车子系统为研究对象，通过分析当前各支足球机器人队伍的小车系统控制器使用的CPU的利弊，提出一种新的CPU解决方案。基于Cygnal C8051高速单片机依次给出小车子系统的硬件设计、软件设计，并对控制算法进行了研究，实验结果通过阶跃响应曲线证实了这种设计方案的有效性。     

基于黑板结构的足球机器人智能调度方案设计

通过分析足球机器人决策子系统中智能调度以及机器人死锁问题。结合足球机器人自身的特点,提出一种基于黑板一知识源结构的足球机器人智能调度方案。该方案通过对黑板、知识源、控制机制的设计,能解决足球机器人中智能调度以及死锁问题,增强机器人的整体配合。     

图像处理在足球机器人系统中的应用

机器人是目前综合科学研究领域的前沿课题,足球机器人比赛是实现这一科学研究的有效方式,其中图像处理是足球机器人的首要研究课题。在足球机器人比赛中,要保证及时迅速地为决策系统提供有效信息,对图像处理的实时性有较高要求。本文将阐述如何把BMP图像的游程编码(RLE)压缩格式应用于足球机器人的图像处理数据结构中,并以实验证明:游程编码适用于足球机器人,能够使图像处理的运行效率和效果满足足球机器人系统协调工作的要求。     

之五机器人决策子系统

决策子系统的任务与特点 在足球机器人系统中,决策子系统的任务就是根据当前球场上的比赛形势,做出部署,给队员发出指令,担负起教练员的职责。显然这种思维过程必然是丰富多彩和千变万化的。 作为人类,球员与教练员的思维通常包括形象思维和逻辑思维两部分。在激烈的体育比赛中通常以形象思维为主。比如,当看到比赛场上如图1所示的态势：如果我方在左半场,向右进攻,那么教练员立即看出R2队员进攻位置比较好,因此教练员应该发出命令使R2队员射门。而机器人决策子系统从视觉子系统得到的信息是如图2所示的矩阵（或数表）,这使人类形象思维的优势荡然无存。     

机载视觉探测与目标定位系统设计与实现

为了解决GPS(Global Position System)定位精度不够高,无法满足无人机完成货物搬运任务的问题,设计并实现了一种以TMS320DM6437为平台的机载视觉探测与目标定位系统,由机载子系统和地面监视子系统组成。机载视觉信息处理子系统利用圆的几何特性改进了经典的Hough变换圆检测算法,在保证精度的同时大大降低了计算量,提高了算法运行效率。同时设计并实现了区分多个相同目标的方案与算法,其冗余机制增强了方案的可靠性。最后搭建了静目标定位测试平台和动目标定位跟踪机载测试系统,验证了系统的可靠性、鲁棒性、实时性和探测精度。