机器人足球余弦射门算法

为提高足球机器人在比赛中的射门次数,以及射门效率,在分析了人类足球中盘带过人等技术的基础上,引入余弦曲线作为机器人射门路线。仿真结果表明,该算法在球静态和动态两种情况下均能提高机器人在足球比赛中的射门次数,增大了进球的次数。     

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。     

基于最大角的足球机器人贪心射门算法

为了提高足球机器人在比赛中的射门进球次数,在分析了基本射门算法和动态中垂线射门算法存在不足之处的基础上,提出了一种改进的射门算法——最大角贪心射门算法。实验结果表明,该算法可以大大提高机器人在比赛中的射门机会及射门进球次数。     

基于多足球机器人协作的组合射门算法

为了提高机器人足球比赛中足球机器人的射门成功率,在分析了基本射门算法不足的基础上,用“盲区”法求出高效射门区,在求出的两个高效区中综合考虑射门角与射门区关系等因素,引入了最佳射门区的概念,并通过选择最优的机器人射门运动路径,结合大力射门算法和基本射门算法,提出了基于多足球机器人协作的组合射门算法。结果表明,用该算法改进射门策略后,射门成功率明显提高。     

仿人足球机器人射门过程中路径规划算法研究

为了解决仿人足球机器人射门最优路径规划问题,本文提出一种基于模糊算法的移动机器人路径规划策略,使机器人能够高效率踢球射门.利用机器人摄像头感知周围的环境信息,再利用超声波传感器得到与目标物相关的距离信息,运用模糊推理将目标位置信息模糊化,建立模糊规则并求解,最终使机器人可以确定射门的路径,进而采用正向射门或侧向射门动作.     

基于最优搜索的足球机器人射门算法

机器人足球比赛中,小球的运动状态因受到碰撞和摩擦变化剧烈,所以大多数情况下不存在全局意义上的最佳射门路径,或者规划的路径机器人在给定的时间内根本无法完成。基于目标函数的足球机器人射门算法,通过在机器人运动能力范围内的最优搜索,能够找出当前状态下机器人按要求逼近球的最佳路径。该算法能够适应各种速度状态,明显提高机器人射门命中率,并迅速对小球状态突变做出响应。在比赛中,常常需要根据场上态势对机器人进行控制算法切换,但由于不同控制算法速度输出的跳跃性,机器人会出现相对球位置的抖动。针对以距离作为切换条件的情况下,不同控制算法切换时产生的“抖动”现象,分析了现象产生的原因,并通过S-曲线加权算法,有效避免了“抖动”的产生,实现了不同控制算法在切换边界的平滑过渡。     

基于动态椭圆曲线的足球机器人射门路径规划算法

为提高机器人足球比赛中射门成功率,提出了一种基于动态椭圆曲线的射门路径规划算法。通过计算足球机器人当前位姿及期望射门角度,控制机器人按照椭圆曲线路径运动至射门目标点,实现快速有效击球射门。仿真实验及实物机器人实验验证了算法的有效性,动态椭圆曲线射门规划算法运动路径短,且能够以合理射门角度完成射门。     

应用于足球机器人的电磁射门机构的设计

从RoboCup中型组机器人大力射门需求出发,详细设计了射门机构的核心部件--螺管式电磁铁.首先采用经验法初步设计;然后应用电磁场有限元分析软件对电磁铁射门过程进行仿真分析,并优化了设计参数;最后根据所确定的参数设计了射门机构.实验表明,该射门机构最大射门速度可达12.9m/s,满足了实际比赛的需求.     

基于仿人智能控制的足球机器人圆弧射门算法

提出了基于仿人智能控制的足球机器人圆弧射门算法.通过路径规划保证了射门动作的准确性并在小车的运动学方程的基础上用仿人智能控制实现对机器人的运动控制,使机器人在速度较高时也能较好地跟随规划路径,设计了并编程实现了基于本文算法的足球机器人运动控制器,进行了实际系统实验,证明了其有效性.     

足球机器人路径规划算法的研究及其仿真

研究足球机器人路径规划优化问题,足球机器人由于赛场情况千变万化,系统本身存在非线性,环境也具有时变性特点,要求机器人相互协作实时性要求高。结合足球机器人系统特点,提出一种蚁群算法的足球机器人路径规划算法。把每一只蚂蚁看作是一个机器人,蚂蚁根据信息素调整自己的前进方向,通过蚂蚁间的信息交流和相互协作快速找到一条最短的机器人运行无碰撞的路径。采用算法进行测试,结果表明,用蚁群算法较好地克服了局部最优的缺陷,获得最优路径,且无碰撞现象,符合足球机器人路径规划的实时性要求。     

基于扩散方程的改进型路径搜索算法在机器人足球中的应用

通过对扩散方程基本理论的研究,提出一种基于扩散方程的路径搜索法。在深入研究传统扩散方程路径搜索方法优缺点的基础上,进一步提出基于扩散方程的改进型路径搜索算法,并将其用于机器人足球的运动路径规划。通过仿真机器人足球实验表明该算法可行且有效。     

一种改进的机器人路径规划蚂蚁算法

传统蚂蚁算法存在路径点转移方向未能快速确保为收敛方向，所有路径点同时转移容易导致各点配合不好而使总距离产生振荡的缺陷。根据蚂蚁嗅觉引导行为的原理．使蚂蚁路径点位置转移方向在迭代计算中能保证为收敛方向，减少概率选择公式的求和项数，加快了收敛速度：对迭代算法进行改进，按需要转移的迫切程度来选择路径点．避免了总距离出现振荡。     

一种扫地机器人路径规划的改进算法

扫地机器人现有的各种路径规划对定位、航迹推算提出了严格的要求,路径计算量及规划难度也随即增大;而简单的随机覆盖法却存在着低覆盖率及高重复率的缺点.为了避免上述各种缺陷,提出了一种路径规划的改进算法,经过扫地机器人验证平台的测试,利用此种改进算法进行路径规划,不仅避免了上述各种缺陷,同时还能够根据环境的相关特征信息做出更进一步的优化.     

足球机器人路径规划的PSO方法

研究足球机器人在已知静态环境下路径规划问题,在避障环境下寻求最优路径,提出了一种基于粒子群优化算法的足球机器人路径规划方法。为适应PSO算法的自身特点和提高算法搜索的效率,在传统栅格法的基础上引入实际坐标系法,对环境进行建模;为了更好地评价粒子（即解）的性能,在进行碰撞判定的基础之上,引入罚函数方法,克服了传统适应度函数难以更好地表达粒子性能的缺点。进行仿真的结果表明,该算法在足球机器人路径规划方面具有可行性、有效性和鲁棒性。     

足球机器人动态路径规划方法研究

针对机器人足球系统的高度实时性、不确定性,提出了一种基于统计预测的路径规划方法,该方法考虑到障碍物的速度大小和方向的不确定性,用数学统计的方法对障碍物的运动进行建模;机器人在运动过程中,根据得到的环境信息在机器视觉范围内建立预测窗口和避障窗口,在预测窗口内,机器人根据障碍物的信息建立障碍物的预测区域,在避障窗口内,机器人根据自身的位置与障碍物的预测区域,分别调用切线法或滚动窗口法进行路径规划;该方法属于局部路径规划方法,机器人在移动过程中需要不断更新环境信息来进行避障.     

基于A*算法的足球机器人路径规划

路径规划问题是足球机器人研究的一个重点. 以往的路径规划算法忽略了球员的移动对其周围区域产生的影响,导致实际所求得的最优安全路径并非那么安全. 为了解决这个问题,提出了一种对动态障碍物避障的A^*算法. 该方法根据带球球员以及对方防守球员的影响力对球场进行了区域划分,并为每个区域设置了风险值,再运用改进后的A^*算法规划路径. 实验结果表明,该方法能够有效减少带球球员被对方防守球员包围的可能性,并且综合考虑了路径的长度与安全性,规划出的路径性能更好.     

人工势场法在足球机器人路径规划中的应用

针对目前人工势场法在足球机器人比赛平台中应用的一些不足和缺陷,综述了人工势场法原理和几种不同的势函数表示方法,阐述了目前国内外对该方法的各种改进算法和与其他方法相结合的应用;在分析足球机器人比赛平台动态不确定性特点的基础上,重点研究人工势场法在足球机器人比赛平台中的应用和改进,此基础上分析和总结了各种方法的优缺点和目前存在的问题,提出对今后工作的几点展望和下一步工作方向.