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Linx足球机器人无线通信子系统的设计

设计并实现了将Linx技术应用于足球机器人比赛的无线通信子系统,在简要介绍HP3 RF功能特点的基础上,给出了TXM-900-HP3的实际发射硬件电路,采用Linx核心技术的RXM-900-HP3无线通信芯片与LPc2214相结合的接收电路,实验表明:该系统实现了足球机器人与上位机之间的通信,运行可靠,能满足足球机器人比赛系统的需求.     

基于微型足球机器人系统的研究

微型足球机器人系统是近几年发展起来的一个多智能体系统,它为人工智能理论和算法的研究提供了一个实验平台.本文分析了目前国内外微型足球机器人系统的研究现状和研究目的,论述了微型足球机器人系统的整体结构及其所包含的视觉、决策、通信和机器人小车等4个子系统,并结合研究经验介绍了微型足球机器人系统所涉及到的八大关键技术,最后提出了足球机器人的发展规划.     

基于改进进化策略的足球机器人最优控制

在足球机器人运动方程和动力学模型基础上,以机器人在最短时间内到达指定位置作为最优控制策略的指标。论述了最优控制的设计思想,并给出了适应值函数的实现．借助于一种基于单基因Gauss变异和均匀变异相结合、递减型策略参数的改进进化策略(μ λ κ)-ES,求出了实现最优控制的参数．试验表明。最优控制策略明显地缩短了机器人到达指定位置的时间．     

基于小波分析的足球机器人视觉子系统噪声处理

在足球机器人视觉子系统中,噪声问题一直是影响比赛成绩的重要因素。由于光照情况对比赛的影响很大,光线的变化在比赛中对机器人的识别会产生干扰,从而影响比赛的胜负。本文对摄像头采集的赛场图像进行小波分析,采用二维离散小波变换处理图像,并选取合适的阈值处理小波系数,最终还原出更加真实的画面,最大程度地减少光线对比赛的影响。实践证明此方法在机器人足球比赛中取得了良好的效果。     

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．     

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。     

基于分层结构模型的机器人足球决策系统设计

提出了一种基于全局视觉的分层结构模型的机器人足球策略系统,能够适应比赛中机器人数目的变更.介绍了这种分层结构模型的设计以及在机器人足球系统中的应用.通过实际比赛,验证了模型的效率和实用性.     

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．     

基于RoboCup仿真机器人决策系统设计方法

针对基于RoboCup的仿真机器人决策系统设计问题。将智能体的BDI(Belief Desire Intention)模型和分层的体系结构相结合,并应用于仿真机器人的决策子系统的设计过程。实现了智能体之之间的团队协作。在决策系统的各层中，综合考虑了智能体的知识信念状态和当前的团队协作任务之间的相互影响关系，解决了智能体个体行为和团队行为选择的矛盾问题。仿真实验表明了决策方法的有效性。     

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．     

双足足球机器人行走步态研究

为了研究双足足球机器人行走时步态的连续性和稳定性，首先提出了双足足球机器人的体系结构，然后给出了基本步态算法，增加了行进中步态校正策略，包括动态和静态步伐的校正．解决了动、静态行走时步态的准确性和鲁棒性．试验数据验证了步态方程和步态校正策略能够适应FIRA比赛要求．     

基于遗传算法的足球机器人控制参数优化

讨论了如何在SimuroSot 1．5a平台中使用遗传算法对参数进行优化,具体阐述一个基于SimuroSot 1．5a平台的参数优化专用系统的设计和具体结构,以及遗传算法在这个系统中的应用,并简要介绍了应用此平台优化PID算法参数的一个实例．