RoboCup比赛环境下足球机器人路径规划研究

RoboCup中型组足球机器人比赛具有高度的对抗性和实时性．比赛中机器人需要针对不同的比赛态势进行角色切换和任务选择．在这种环境下，应用传统人工势场或一般改进型人工势场的路径规划方法都无法得到令人满意的结果．将障碍物与机器人之间的相对速度矢量以及目标与机器人之间的相对速度矢量分别引入人工势场法中，对传统的势场函数进行了改进；并根据机器人的不同角色和任务，采用模糊逻辑方法对势场函数进行修正，提出一种处理多角色多任务环境的改进型人工势场法机器人路径规划方法．仿真试验和实际应用验证了此算法存足球机器人比赛系统中的可行性．     

基于改进人工势场法的足球机器人避碰控制

本文在分析足球机器人避碰的特点及传统人工势场法不足的基础上，提出了引入 障碍物的速度和加速度矢量的改进人工势场法，用于足球机器人的避碰控制．仿真实验表明 ，这种方法是可行的，并弥补了传统人工势场法的不足．     

基于改进势场法的足球机器人路径规划系统

人工势场法是机器人路径规划中应用较多的一种方法,但方法在障碍物较多时由于势场合力不容易控制而常常出现避障失败现象.足球机器人比赛系统场上障碍物情况复杂,尤其是在边界附近和禁区附近,传统势场法较难胜任.根据足球机器人比赛平台特点和赛场上较常出现的情况,重点对边界附近和禁区附近的机器人路径规划进行分析研究,根据比赛平台的特点将周围环境的物理特点转化成特定的数学表达式,糅合到传统势场函数公式中进行改进处理,从而构造出能够适应足球场地环境的人工势场路径规划系统.仿真实验结果证明该方法是有效的.     

传统人工势场的改进

文中在分析足球机器人避碰的特点及传统人工势场法的不足的基础上,提出了引入障碍物和机器人自身的速度和加速度来改进人工势场法,并提前对规避动作做出预判来实现优化人工势场的方法。仿真试验表明,这种方法是可行的,可以有效地弥补传统人工势场的缺陷。     

传统人工势场的改进

文中在分析足球机器人避碰的特点及传统人丁势场法的不足的基础上，提出了引入障碍物和机器人自身的速度和加速度来改进人工势场法，并提前对舰避动作做出预判来实现优化人工势场的方法。仿真试验表明，这种方法是可行的，可以有效地弥补传统人工势场的缺陷。     

关于足球机器人避障控制的研究

介绍了足球机器人避障控制的特点,障碍物的数学描述和检测方法,把人工势场理论引入到足球机器 人避障控制中,并分析了人工势场法的优点和不足.     

改进人工势场法的移动机器人路径规划研究

人工势场法是机器人局部路径规划常用的一种方法.分析了传统的人工势场法由于局部最小问题而导致规划失败的原因.提出了一种改进的势场函数,并对改进势场函数的规划方法进行分析,发现该方法并不能完全解决局部极小问题.通过在改进势场函数基础上采用添加附加控制力的方法,使机器人尽快跳出局部极小点.仿真结果表明,该方法是有效的.     

动态环境下改进人工势场法的仓储机器人自主导航系统研究

为了解决仓储机器人在全动态环境中的自主导航问题,在分析自主导航技术基础上建立了机器人和动态障碍物的数学模型,搭建了以二维激光雷达为主的环境感知平台,提出了一种改进的人工势场法。在传统人工势场法中同时引入相对速度和相对加速度因素得到改进的人工势场模型,实现机器人在全动态环境中的自主移动。设计了无障碍物和多动态障碍物两种移动环境。经仿真验证,应用改进的人工势场法进行路径规划能高效地避开动态障碍物、跟踪动态目标,且运动路径光滑。     

足球机器人路径规划的改进型人工势场算法研究

传统人工势场法不能适应复杂动态环境且容易产生局部极小,论文提出了一种改进型的人工势场算法,该算法考虑了机器人和障碍物的速度、加速度等动态特性,对传统人工势场进行了有效的调节,使其能更好地适应动态复杂环境,对局部极小问题进行判定,通过改变斥力场和引力场的影响力来解决局部极小问题,将该优化算法运用到足球机器人仿真比赛中,结果表明基于改进型人工势场优化算法能够在动态对抗性的环境中有效地实现最优路径规划,弥补了传统人工势场的不足。     

改进人工势场法在机器人路径规划中的应用

为解决传统人工势场法用于机器人路径规划时会出现规划失败的问题,分析了由于局部极小点问题而导致规划失败的原因。在已改进人工势场函数的基础上,提出了通过增加虚拟目标点和原目标点共同对机器人产生引力的方法来解决传统人工势场法中出现的局部极小点问题。在Mobotsim中对算法的仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。     

仿真环境下的机器人足球决策系统

机器人足球系统是一类典型的多移动机器人合作的对抗系统．具有实时性要求高、环境高度动态、存在不可预测状态等特点．机器人足球系统是人工智能和智能控制领域的探究热点之一。主要研究在仿真环境下基于三层控制决策模型的机器人足球决策系统．为单个或多个足球机器人分配任务和执行任务。使机器人决策系统具有较好的应激性和协调性,实现有效攻防．探讨多智能机器人实时合作与对抗问题、以求验证和发展人工智能的有关理论和技术。     

机器人足球比赛仿真系统

机器人足球比赛是一个新兴的人工智能研究领域。然而，真实的机器人足球比赛所需的硬件设备是比较昂贵，为此本文研究并实现了一个机器人足球比赛策略的仿真系统，并讨论了有关建模的问题，分析了用于机器人足球比赛的几何建模和动态建模的主要方法，本文开发的机器人足球比赛仿真系统SimuroSot已经被国际机器人足球联盟采纳，并作为世界杯机器人足球比赛仿真比赛的平台。     

A survey on team strategies in robot soccer: team strategies and role description

This survey paper starts with a basic explanation about robot soccer and its systems, then will focus on the strategies that have been used by previous researchers. There is a time-line of described robot soccer strategies, which will show the trend of strategies and technologies. The basic algorithm for each robot, that is described here, morphs from just simple mechanical maneuvering strategies to biologically inspired strategies. These strategies are adapted from many realms. The realm of educational psychology, produced reinforcement learning and Q-learning, commerce produced concepts of market-driven economy, engineering with its potential field, AI with its petri-nets, neural network and fuzzy logic. Even insect and fish were simulated in PSO and have been adapted into robot soccer. All these strategies are surveyed in this paper. Another aspect surveyed here is the vision system trend that is shifting from global vision, to local omni-directional vision, to front-facing local vision, which shows the evolution is towards biologically inspired robot soccer agent, the human soccer player.     

Intelligent decision making in multi-agent robot soccer system through compounded artificial neural networks

This paper proposes a two-stage approach using artificial neural networks for the intelligent decision-making by the robots in a MiroSot small league. The first stage involves the use of an evolutionary algorithm for getting a rough estimate of the neural network weight matrices. The proposed approach is then generalized to the case of quick, intelligent and accurate decision-making in the case of a robot soccer system with robots utilizing the concept of compounded artificial neural networks. In the proposed approach a soccer field is divided into three zones so that the decision of the robots depends on the zone of the ball at any instant. The concept of a forward robot is also introduced in this paper to enhance the accuracy of the decision-making with the global strategy of advancing towards the goal area of the opponent for scoring a goal. Simulation results indicate that the proposed techniques are very effective in taking intelligent decision-making in a multi-agent robot soccer system in MiroSot small league as well as middle league.     

基于Hermite曲线的机器人足球射门算法

机器人足球比赛是关于人工智能的新兴研究领域,它集数学算法、多智能体、机械设计、控制理论等多个学科于一体,是先进科学技术的发展代表。在机器人足球比赛中,射门和传球是两个最基本的动作。提高动作的速度以及准确性、连贯性是提高动作效率的关键。本文提出一种基于Hermite插值曲线的机器人足球射门算法。利用Hermite插值曲线的数学特性,可以使机器人在满足一定速度的基础上,连续、准确地完成射门或传球动作,并且能大幅度地提高射门或传球的效率。本文以FIRA5：5仿真平台为背景,结合试验证明,利用此方法可以较好地提高射门的成功率。     

用势场法改进的极限环导航方法在移动机器人中的应用

结合人工势场法,提出一种新的极限环方法.它可以在诸如机器人足球赛等动态变化的环境中为自主移动机器人进行很好的实时路径规划.将障碍物的运动速度和一些不易直接表达的策略① 等转化成势场,然后把势场抽象成虚拟的障碍物,通过改变非线性方程的极限环半径,获得动态运动路径规划.这种方法能让机器人对高速运动的障碍物有很平滑的避障能力,并且能综合复杂的路径规划要求达到目标.仿真和试验都表明了这种方法在机 器人足球赛中的应用价值.􀁱 􀁽