一种基于有限状态自动机的多鱼协作顶球算法

针对水中机器人比赛中多机器鱼协作顶球时出现的互相干扰的问题,提出一种基于有限状态自动机的多鱼协作顶球算法。从机器鱼运动特点以及水环境的特点出发,以单鱼顶球算法为基础,以有限状态自动机的思路建模,对每条机器鱼的动作决策进行规划,从而能够高效地完成每条机器鱼的路径规划并避免互相干扰,以达到高效顶球的效果。实验结果证明:该有限状态机能够触发每条鱼的状态动作的转换,最大可能地实现互不干扰地交互顶球,大大提高了在多鱼顶球时的效率。     

基于坐标变换的机器鱼顶球算法

为了使机器鱼的顶球兼备速度性和连贯性并提高带球进攻效率,提出一种基于坐标变换的顶球算法。在分析典型的顶球算法的基础上,设计了机器鱼的几种简单动作,依据机器鱼、球和对方球门的坐标几何位置关系的设计决策机制来选择机器鱼下一步动作,并在多水中机器人协作控制平台上进行了单鱼顶球实验。实验结果表明,该算法是有效的,能大大提高机器鱼顶球效率和缩短一次进球所需要的时间。     

基于动作决策的机器鱼顶球算法

为了使机器鱼的顶球兼备速度性和连贯性并提高进球效率,提出一种基于动作决策的顶球算法。在分析典型的顶球算法的基础上,设计了机器鱼5种简单动作,依据机器鱼、球和对方球门的坐标几何位置关系的设计决策机制来选择机器鱼下一步动作,并在机器人水球比赛平台上进行了单鱼顶球实验进行算法验证。实验结果表明,该算法能大大缩短一次进球所需要的时间。     

基于有效区域和有效方向的全局顶球策略

为了使机器鱼的顶球兼备速度性和连贯性并提高进球效率,提出一种基于有效区域和有效方向的顶球算法。在分析典型的顶球算法的基础上,从鱼、球、球门三者的相对位置出发,判断是否在有效区域和有效方向上,并以单机器鱼顶球为实验任务,并对该策略进行了验证。实验结果证明,该方法能有效缩短一次进球所需要的时间。     

一种水中机器人协作顶球策略

针对国际水中机器人大赛全局视觉组水中协作顶球项目,提出一种有效的多鱼协作顶球方法。从速度控 制、方向控制、多鱼协作和顶球动作4 个方面制定整体策略,进行特殊位置的设计,让机器鱼交替顶球,并经过反 复测试。测试结果表明：该策略能提高机器鱼的顶球效率,更加有效地完成比赛任务,已在2018 年国际水中机器人 大赛中获得冠军。     

一种基于中垂线路径规划的仿真机器鱼射门算法

为提高仿真机器鱼在进攻过程中的射门效率和准确度,减少水波和敌方对仿真鱼的干扰[1],设计一种基于仿真鱼的刚体中心点和仿真水球中心点连线的中垂线的射门路径最优路径规划算法[2]。介绍中垂线路径规划最优射门算法,分析算法用于射门存在的问题,给出射门算法改进的基本思路,提出算法的实现方法,并以实例进行仿真及效果评价。该算法已成功应用于机器鱼水球比赛1vs1、3vs3、水球斯诺克等中。实际应用结果表明:该算法实现简洁巧妙,进攻效率高而且抗干扰强,能使机器鱼在最短的时间内寻找一条合适路径然后顶球射门[3]。     

基于二次区域划分的机器鱼比赛策略

为提高机器鱼顶球的快速性、连续性以及顶球效率,提出一种基于二次区域划分的比赛策略。在分析经典顶球算法的基础上,从球和球门的相对位置出发,将场地进行区域划分;针对不同的区域,再根据鱼、球和对方球门的坐标几何位置关系进行动态区域划分,据此决策出最优的顶球算法完成进攻,并在机器鱼比赛平台上对设计的策略进行具体验证。实验结果表明:该策略是有效、可行的,不仅能缩短进球时间,还能做到有效防守,增强本队竞争力。     

基于弦端点法的机器鱼寻迹策略

为进一步缩短机器鱼寻迹顶球所走的路径,提高机器鱼找目标点的效率,提出一种基于弦端点法的机器鱼寻迹策略。在对切入圆算法改进的基础上,给出弦端点法的总体思路,通过作辅助圆弦中垂线的方法给机器鱼具有很好连贯性且逐渐逼近最佳击球点的一系列目标点。对2种算法的寻迹情况进行比较的结果表明:该策略能使机器鱼在寻找目标点时游动路径更短、轨迹更光滑,从而更好地实现顶球射门。     

基于URWPGSim2D 仿真新平台之抢球大作战的策略分析

为了能在抢球大作战比赛过程中使我方机器鱼处于一种积极主动的状态,针对2013年中国水中机器人大赛2D仿真抢球大作战项目的新平台和新环境,从比赛策略和顶球算法2方面进行研究,提出了基于区域划分法的机器鱼顶球算法,对我方的2条机器鱼的运动进行了分工和优化。实验结果表明,该新型比赛策略是比较有效的。     

盾形洄游算法

为解决机器鱼因高速带球失误造成的绕球和逆向顶球行为,对盾形洄游算法进行研究。该算法通过栅格建模,在球周围一定范围内进行布线确定栅格,使得机器鱼在超出目标点后快速寻找最短洄游路径,并找到折返初始位置的最佳方式。实验结果证明：盾形洄游算法能有效地改善带球失误,极大地提高了机器鱼在比赛中的稳定性。     

基于区域划分和边角处理的机器鱼协作策略

针对水中机器人全局视觉水球2VS2比赛中出现的水球位于边角的特殊情况,提出一种基于比赛场地的区域划分和边角处理的协作比赛策略。通过对比赛场地的划分,划定了2条机器鱼各自负责的区域,并利用机器鱼顶球方式建立机器鱼运动模型。基于水球位于4个边角的问题,讨论了3种协作方式的利弊,得出执行边角处理时采用1条机器鱼处理边角球,1条机器鱼游到合适的位置进行防守的协作策略为最优。在水中机器人平台上进行协作顶球实验验证,实验结果表明：该方法缩短了处理边角球、边界球的时间,提高了机器鱼的协作和进攻效率,使得水球总是朝着有利于己方的方向运动。     

基于模糊逻辑和几何学的机器鱼顶球路径规划

针对人工势场法及流场法的缺点,将模糊逻辑与几何学路径规划方法相结合,提出一种新的机器鱼顶球路径规划方法。利用几何方法规划机器鱼的运动轨迹,采用模糊规则产生机器鱼的方向控制指令,使得机器鱼能够沿期望轨迹运动,并在机器鱼平台上进行了验证。结果表明,该方法是有效的,能使机器鱼的位姿始终处于最佳的顶球状态。     

水中机器人2D 仿真水球斯诺克策略优化

基于URWPGSim2D仿真平台,提出一种新型的比赛策略和顶球算法。介绍2D仿真水球斯诺克现有的比赛策略、顶球算法,给出优化后的比赛策略,根据速度性和连贯性,提出一种自动换挡的机器鱼顶球算法,并以实例对优化后的比赛策略和顶球算法进行仿真实验。实验结果表明：优化后的比赛策略的稳定性有所提高,使顶球更加平稳快速。