一种基于遗传模糊算法的足球机器人射门方法

为了提高足球机器人的射门成功率,给出了一种基于遗传模糊算法的足球机器人射门实现方法．通过建立一个多输入多输出模糊控制器,用一套模糊控制规则控制足球机器人在实时、动态环境中完成射门动作,并采用遗传算法优化模糊规则和隶属度函数,增强了模糊控制系统适应动态变化环境的能力．实验结果证明了方法的正确性．     

基于遗传模糊算法的足球机器人射门动作控制

为了提高足球机器人的射门成功率，给出了一种基于遗传模糊算法的足球机器人射门实现方法。通过建立一个多输入多输出模糊控制器，用一套模糊控制规则控制足球机器人在实时、动态环境中完成射门动作，并采用遗传算法优化模糊规则和隶属度函数，增强了模糊控制系统适应动态变化环境的能力。考虑了轮式移动机器人的运动模型，将更符合实际情况的左右轮速度作为模糊规则内输出。在仿真和全局视觉足球机器人平台上对该算法进行了验证，实验结果证明了方法的正确性。     

基于行为的足球机器人动作规划

为提高足球机器人的比赛能力，将足球机器人的动作划分为基本动作和技术动作并作为足球机器人的基本行为，研究了基本行为的实现方法．以基于中位线传球方法为例，阐述了足球机器人基本行为的动作规划．结果表明，使用该方法训练足球机器人参加比赛，可以适应动态、未知环境下的比赛．     

基于多目标遗传算法的机器人避障研究

提出了在势场法斥力场函数中引入目标点和障碍物的距离、障碍物和机器人的速度矢量及最小安全距离的一种新的动态势场(NDAPF)方法,建立了考虑运动路径长度、移动步数、动态相对距离的避障评价函数,进一步提出了根据遗传算法个体适应度不同情况下变异概率自适应调整的一个改进算法,利用多目标遗传算法(MOGA)对NDAPF。方法进行寻优．在一个移动机器人仿真平台中分别对传统的静态势场(TAPF)方法、无参数优化NDAPF和利用MOGA参数优化的NDAPF方法(MOGANDAPF)进行仿真实验,实验结果证明,MOGANDAPF方法可进一步应用于足球机器人避碰模型研究中．     

机器人足球中的动态任务分配

针对多智能体静态任务分配存在的不足,提出了一种足球机器人动态任务分配算法．通过场上信息来决定各个队员相对于各个动作(角色)的权,进而通过权值之间的比较求出最佳的动作(角色)实现者．     

足球机器人进攻路径及踢球位姿递推算法

在动态环境中实时、准确地预测和规划足球机器人进攻路径和踢球位姿难度极大．为此,提出一个简捷递推算法,用于规划足球机器人进攻路径和调整踢球位姿．FIRA SimuroSot仿真比赛的实践证明该算法是行之有效的．     

基于蚁群算法的足球机器人避障方法

将蚁群算法用于针对运动目标的足球机器人动态避障路径规划,采用自适应更新策略的方法规划最佳避障路径,建立了严谨、简洁的选择概率函数和聚度函数,以达到对足球机器人避障路径的最优化。大量仿真实验表明,该方法可行有效。     

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.     

一种机器人足球策略的层次化体系结构

提出并建立了一个机器人足球系统的层次化的策略体系结构，包括底层监控策略、中层动作策略和高层全局比赛策略等层次．在机器人足球系统中实现了一套完整的比赛策略，并且能够在比赛过程中，应用各层次提供的功能，使比赛不间断地进行，取得较好的比赛能力．     

微型足球机器人底层控制系统研究

对微型足球机器人低层控制系统进行了研究，给出了一种以87C196KC为核心辅以LM629运动控制器构成的双闭环微型足球机器人低层控制系统．由于采用了集成运动控制芯片，不仅简化了系统软硬件设计，提高了系统可靠性，减轻了设计工作量，而且显著提高了系统性能，反应快，控制精度高，伺服刚度大，还具有一定的自适应能力．堵转等问题也得到了较好的解决．该系统不仅可满足微型机器人控制需要，适当增加功能后还可方便地改造成Robocup小型足球机器人低层控制系统．     

仿真机器人足球平台中一种改进的碰撞检测算法

以机器人足球仿真平台的设计开发为背景，提出丁基于碰撞群及链表的快速碰撞检测算法，并将其应用于所开发的仿真平台系统中。初步的算法分析与实验表明该算法在碰撞检测速度和可靠性方面具有优越性。     

机器人足球仿真平台中碰撞检测算法研究

以机器人足球仿真平台的设计开发为背景,提出了基于递归分群的快速碰撞检测算法RDCCD,并将其应用于所开发的仿真平台系统中．初步的算法分析与实验表明该算法在碰撞检测速度和可靠性方面具有优越性．     

Behavior selection strategy for soccer robots

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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．     

足球机器人守门员的动作设计与研究

以FIRA仿真足球机器人为研究目标,以守门员的动作策略为主要研究对象,基于FIRA仿真平台SimuroSot,对守门员的动作进行设计,并以防守状态为重点,提出了一种将“盯球”和“盯人”相结合的优化算法,实验结果表明,该策略可提高守门员的防守能力.     

基于分层强化学习的多移动机器人避障算法

介绍了一种基于分层思想的强化学习方法,即将机器人的复杂行为分解为一系列简单的行为进行离线独立学习,并分别设计了每个层次的结构、参数及函数。这种学习方法能够减小状态空间并简化强化函数的设计,从而提高了学习的速率以及学习结果的准确性,并使学习过程实现了决策的逐步求精。最后以多机器人避障为任务模型,将避障问题分解为躲避静态和动态障碍物以及向目标点靠近3个子行为分别进行学习,实现了机器人的自适应行为融合,并利用仿真实验对其有效性进行了验证。