双足足球机器人实时避障导航系统研究

介绍了避障控制系统的体系结构和基本步态算法．其次，介绍了路径规划策略，包括避障开始时的全局导航策略和穿越障碍物时的局域导航策略．分析了红外传感器测距实验数据及局域导航实验结果，验证了红外线传感器精确度和导航策略能够满足比赛要求．     

机器人足球与足球机器人

机器人足球与足球机器人是最近几年在国际上迅速开展起来的高技术对抗活动,虽然历史不长,但由于它集高新技术、娱乐比赛于一体,是密切理论联系实际的极富生命力的成长点,所以引起了社会的广泛关注和极大兴趣.     

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。     

足球机器人守门员防守策略研究

分析了足球机器人比赛中防守特点,提出了一种根据区域划分的防守策略算法。分析了可能遇到的几种情况,针对不同的现场局面形式,给出不同的防守策略。     

一种改进的足球机器人射门算法

提出一种改进的射门算法.通过路径规划,使得机器人沿着平滑的轨迹将位姿调整到射门状态,然后,根据位姿变化最小的原则,从对方门线的坐标点中选择射门目标点,以圆弧路径完成射门过程.试验表明,算法可以提高射门成功率.     

博弈论的足球机器人进攻策略研究

为提高足球机器人在比赛中进攻中的成功率,通过分析足球机器人一些进攻策略算法的不足和足球机器人进攻的任务以及Nash均衡的主要特征,提出了一种基于博弈论足球机器人进攻策略算法。博弈的战略考虑射门和传球,通过获得的收益函数值选择最佳策略。实验结果表明,足球机器人能迅速合理选择进攻策略,有效地提高机器人在比赛中进攻中的成功率。     

双足机器人步态控制研究方法综述

概括地介绍了双足机器人步态控制领域内的主要研究思路．详细阐述了基于双足动力学特征的3种建模方法,包括倒立摆模型、被动步态模型、质量弹簧模型的特点．另外讨论了两种常用的约束条件(稳定判据与能量约束)和3种智能控制方法(神经元理论、模糊逻辑与遗传算法)在双足机器人步态控制中的研究情况．     

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.     

双足机器人运动学三维仿真研究

机器人三维图形仿真是机器人离线控制系统开发中的重要环节.为优化机器人的位姿,双足机器人由于具有多自由度、强耦合和高度非线性等特点,其运动学仿真研究大都集中在各个关节的运动学二维曲线上,很难有三维可视化运动效果.针对这一难点,对双足机器人提出了一种树形数据结构.通过采用结构并结合机器人连杆机构的运动学原理,设计了一种机器人运动的矩阵变换方法.根据上述方法,树形Matlab平台可视化编程实现了双足机器人运动学三维仿真,并作了仿真双足机器人的行走动作和进行动作优化.为实物机器人的研制提供了可靠的技术依据.     

Webots平台的仿人机器人仿真的研究

仿人机器人是机器人研究领域的热点,可以应用于工业、医疗和家庭服务等领域。机器人仿真技术可以帮助研究者更好地研究机器人的结构和运动控制。本文基于Webots软件,构建HOAP2机器人的运动仿真平台,详细说明了机器人仿真环境的构建过程以及运动控制的仿真过程。仿真结果说明,本研究构建的仿真平台是有效的。     

基于动作视觉协调的足球机器人视觉跟踪方法

文章提出了一种基于动作视觉协调的足球机器人视觉跟踪方法,它跟踪准确,对光照环境的适应性强。实验表明,该方法简单有效。该方法已应用于某校研制的Mirosot机器人足球比赛系统,并且参加比赛取得了优良成绩。     

基于模糊控制的双足步行机器人控制研究

本文研制了一台能够独立自主行走的新型的双足步行机器人。机器人的主体部分采用6台伺服舵机,由伺服舵机对机器人进行驱动,同时舵机本身又可作为躯干,使整个机器人的结构非常紧凑。这也是对现有大多数此类机器人进行研究之后所做的改进。对机器人的行走控制由PIC单片机及其相关电路组成。鉴于双足步行机器人是一个复杂系统,故采用模糊控制来提高其控制的精度。经过实际检验,使用模糊控制可以获得很好的控制效果。     

双足步行机器人的步态规划

主要研究了双足步行机器人的基本步态的建立过程,进行了参数化处理,提出了一种简单可行的步态规划方法,并对数据结果进行了仿真验证。仿真及试验结果表明,该文给出的方法能实现不同步速的连续动态步行。通过标准步态数据的建立,为实时步态规划校正和在线控制补偿算法奠定了基础。     

基于遗传算法的双足步行机器人步行姿态控制策略

本文基于ZMP理论、位姿矩阵及遗传算法,在已经使用刚体数学建模的机器人上实现机器人步态控制。首先我们使用ZMP步态控制理论,对机器人的步态稳定性进行分析,采用了遗传算法对参数的选择,实现机器人的步态控制.     

小型双足步行机器人的机构设计及其运动仿真

小型双足步行机器人具有多关节、多驱动器、多自由度的特点,本文以人体全身17个主要关节及其运动特性为研究对象,利用三维设计软件CATIA设计出小型双足步行机器人的全身机构,根据ZMP理论,以正常人行走的“X”形交叉动作为原则,规划出其各关节转角,在ADAMS下对其虚拟样机进行运动仿真,确保实现机器人的稳定步行和做舞蹈动作。     

四腿机器人足球赛中的角色分配策略

介绍了RoboCup四腿机器人足球赛事及其决策子系统的结构。以SONY公司推出的机器狗AIBO为试验开发平台，详细介绍了基于该机器人足球赛事的多智能体协作角色分配问题，提出DKD方法用于解决局部合作问题，使决策冲突减到最小，任务分配更加明确。     

一种改进的场地标定算法

为了使足球机器人视觉系统中场地标定更加精确，本文在分析了简单玑性标定存在不足的基础上，提出了一种基于标志点将场地分区的线性标定算法。该算法既具有线性标定的简洁性，同时又在一定程度上提高了足球机器人视觉系统标定的精确性。     

强化学习在机器人足球比赛中的应用

机器人足球比赛是一个有趣并且复杂的新兴的人工智能研究领域 ,它是一个典型的多智能体系统。采用强化学习方法研究了机器人足球比赛中的足球机器人的动作选择问题 ,扩展了单个Agent的强化学习方法 ,提出了基于多Agents的强化学习方法 ,最后给出了实验结果。     

双足机器人多电机协同控制系统设计

在双足机器人的控制中,对多路步进电机进行协同控制是核心。分析了多电机协同控制系统的研究现状,采用“ARM+FPGA”(Advanced RISC Machine,Field－Programmable Gate Array)为控制核心的系统方案,完成了多电机协同控制系统的设计。重点介绍了控制系统ARM+FPGA的系统结构,实现了STM32控制程序的设计和FPGA的硬件和软件设计。控制系统采用上下位机相结合,在PC机界面设置步进电机的运行参数,并监视各步进电机的运行状态,在STM32F103ZET6芯片和EP2C35F672C8N芯片的分工协作下完成对多个电机的协同控制。根据观察机器人的运动状态和分析PC机显示的数据,可以很明确的看出该控制系统是能够同步、协同而精确控制双足机器人中多路电机的。