基于F2812的足球机器人底层控制

介绍了基于TMS320F2812的Robocup小型组足球机器人底层控制系统。详细阐述了包括系统的组成，主控芯片的性能及使用，指令信息的接收与处理，机器人的运动控制，带球、击球和挑球控制，以及异常预防与处理等。     

基于能量的蛇形机器人蜿蜒运动控制方法的仿真与实验研究

能量作为最基本的物理量之一, 联系着蛇形机器人蜿蜒运动的各个方面. 能量耗散描述了环境交互作用, 能量转换对应着运动的动力学过程, 能量平衡反映了蜿蜒运动的协调性. 提出一种基于能量的蛇形机器人蜿蜒运动控制方法-被动蜿蜒. 通过输出关节力矩控制机器人蜿蜒运动, 由机器人的能量状态调整力矩的大小. 仿真结果显示了被动蜿蜒控制下机器人的构形、角度、力矩、能量状态和转弯特性, 并对控制力矩进行了递归分析. 基于Optotrak运动测量系统构建了被动蜿蜒控制的模拟/物理混合实验系统. 进行了移动实验和拖动实验, 前者改变环境的摩擦特性,后者改变机器人的负载. 仿真和实验验证了蛇形机器人被动蜿蜒控制的有效性和适应性.     

强化学习在RoboCup带球任务中的应用

本文提出了一种基于强化学习的足球机器人带球任务的解决方案,带球方从阶段的开始到结束均尽力去控制足球,对方的队员则尽力从控球方抢夺足球。在本论文中控球方采用SARSA控制算法,防守方采用传统的策略。将这两种策略应用于4V3机器人比赛环境中,实验结果显示,经过多次的学习,在机器人的带球时间上取得了理想的效果。     

基于混合结构的机器人Agent控制结构的研究

该文面向分布Agent多移动机器人系统,提出了一种适合于多移动机器人的机器人Agent分层式体系结构,包括状态监测层、决策规划层、协调控制层和行为控制层,其中状态监测层主要实现整个系统对外部环境的状态监测。决策规划层设定系统的全局目标和单个机器人的局部目标,合理快速地完成任务的分解和分配,实现机器人之间任务级之间的协作。协调控制层完成机器人之间的运动协调。行为控制器主要采用基于行为的方法实现具体的运动控制。该结构应用于RoboCup环境下的分布多机器人系统中,满足复杂的、动态的应用环境和系统要求。     

基于分层学习的四足机器人运动自适应控制模型

针对四足机器人面对腿部损伤无法继续有效自主运作的问题,提出一种基于分层学习的自适应控制模型。该模型结构由上层状态策略控制器(SDC)和下层基础运动控制器(BDC)组成。SDC对机器人腿部及姿态进行决策并选择运动子策略,BDC子运动策略表达该状态下机器人的运动行为。在Unity3D中构建反关节多自由度的四足机器人,训练多种腿部受损状况的BDC子运动策略,BDC成熟后20s周期随机腿部受损并训练SDC。该模型控制流程为SDC监测机器人状态,激活BDC策略,BDC输出期望关节角度,最后由PD控制器进行速度控制。其实现机器人在腿部受损后自我适应继续保持运作。仿真与实验结果表明,该控制模型能在机器人损伤后能自我快速、稳定调整运动策略,并保证运动的连贯性及柔和性。     

TMS320F2812在足球机器人上的应用

介绍了RoboCup小型组足球机器人的结构及其底层控制系统的性能要求,详细阐述了TMS320F2812作为主控芯片在足球机器人底层控制中的地位及其在通讯、电机控制、带球和击挑球控制等方面的具体应用。     

纯方位角目标跟踪及移动平台可观性控制方法

为了解决未知环境下的单目视觉移动机器人目标跟踪问题,提出了一种将目标状态估计与机器人可观性控制相结合的机器人同时定位、地图构建与目标跟踪方法。在状态估计方面,以机器人单目视觉同时定位与地图构建为基础,设计了扩展式卡尔曼滤波框架下的目标跟踪算法;在机器人可观性控制方面,设计了基于目标协方差阵更新最大化的优化控制方法。该方法能够实现机器人在单目视觉条件下对自身状态、环境状态、目标状态的同步估计以及目标跟随。仿真和原型样机实验验证了目标状态估计和机器人控制之间的耦合关系,证明了方法的准确性和有效性,结果表明:机器人将产生螺旋状机动运动轨迹,同时,目标跟踪和机器人定位精度与机器人机动能力成正比例关系。     

Q学习算法在RoboCup带球中的应用

机器人世界杯足球锦标赛(RoboCup)是全球影响力最大的机器人足球比赛之一,而仿真组比赛是其重要的组成部分。鉴于带球技术在仿真组比赛中的重要性,我们将Q学习算法应用于带球技术训练中,使智能体本身具有学习和适应能力,能够自己从环境中获取知识。本文描述了应用Q学习算法在特定场景中进行1vs.1带球技术训练的方法和实验过程,并将训练方法应用于实际球队的训练之中进行了验证。     

基于大数据聚类的移动机器人运动跟踪控制系统设计

目前研究的移动机器人运动跟踪控制系统控制过程易受到外界扰动影响,导致控制稳定性较差,运动跟踪准确性较差,为此,基于大数据聚类算法设计了一种新的移动机器人运动跟踪控制系统。硬件部分主控制器负责远程无线通讯,图像采集的数据传输和舵机驱动连接,驱动控制器为机器人行走提供动能保证;远程控制模块负责数据,图像和指令的传输;舵机控制模块机器人的行走、转向;软件部分首先通过大数据聚类的方法分析机器人移动步态,根据运动超声波传感器原理判定障碍物位置,考虑移动机器人运行状态与足端轨迹,构建机器人行走控制模型。通过髋关节调节机器人姿态,消除外部扰动对机器人姿态和运动速度的影响,得到抗扰动控制模型。实验结果表明,所设计系统在对机器人运动控制的稳定性及对抗外界扰动方法具有较好的性能,能够实现对移动机器人运动的准确跟踪。     

仿真机器鱼双鱼协作过孔策略的研究

水中机器人受到水波动力及水下复杂环境等相关因素的影响,导致行为控制和多机器鱼之间协作完成任务成为难点。针对水中机器人大赛中的双鱼协作过孔项目,从仿真机器鱼控制及协作策略两方面对水中机器人的控制方法进行了研究。水中机器人控制采用基于目标区域的路径规划方法,克服了仿真机器鱼由于水波动干扰而无法准确到达目标点的问题。仿真机器鱼通过不断感知外界环境和自身位置,合理进行角色变换,从而有效地实现了协作带球过孔的任务。该算法在2011中国机器人大赛暨RoboCup公开赛水中机器人双鱼协作过孔项目中获得冠军。对仿真机器鱼控制及协作策略的研究,为日后实体水中机器人的控制研究提供了参考,具有重要意义。     

基于专家PID控制的足球机器人截球的研究

足球机器人截球动作要求具有很高的快速性和准确性。通过对足球机器人截球特性分析,预测球的运动趋势,增加一个绕前速度。再分别对机器人的直线速度和自旋转速度运用专家PID控制,实现了机器人从正面精准截球的目的。该算法也较高地提高了截球效率。     

基于DSP的足球机器人设计

通过对目前国内常用足球机器人性能的分析，以提高机器人足球平台硬件系统性能为目标，设计了一种基于DSP为控制核心，并结合Fuzzy-PID控制算法的足球机器人。实验证明，由于DSP存在运算速度快、接口丰富、功耗低等优点，因此对足球机器人的运动性能、控制精度、实时性都有了极大的改善。     

基于DSP的足球机器人控制系统的设计

对微型足球机器人底层控制系统进行了研究,分析了用普通单片机控制的足球机器人在比赛中的利弊,给出了一种基于DSP的足球机器人控制系统的实现方案。采用DSP芯片构造足球机器人后,不仅简化了系统外围设备,降低了系统的损耗,而且提高了系统的准确性和实时性,获得更好的控制效果。详细描述了基于DSP的足球机器人控制系统组成的各个模块的硬件实现,并给出了相应的软件设计方案。最后通过机器人左右轮设定速度与测量转速关系曲线证明了设计方案的有效性。     

基于ARM的足球机器人控制系统的研究与设计

设计和实现了基于32位ARM7微处理器LPC2104的足球机器人控制系统。利用nRF2401与上位机通信,利用芯片L298驱动两个直流电机,使足球机器人的控制系统具有快速性、灵活性和准确性。在FIRA微型足球机器人上验证了该方案的可行性和有效性。     

基于Fuzzy-PID的移动机器人运动控制

移动机器人涉及到许多研究方向,运动控制是其中的基础。通过对移动机器人运动学模型进行分析,以足球机器人系统为实验平台,论证了Fuzzy-PID技术应用于移动机器人运动控制的可行性。将传统的PID控制与模糊控制相结合,通过PID控制实现控制的准确性,利用模糊控制提高控制的快速性。针对移动机器人运动控制中的实际问题,着重提出了基于误差分区的PID控制器和模糊控制器的设计方法。实验证明该方法不仅增强了控制器的调节能力,还在一定程度上简化了控制器的设计。     

Simulation of football based on PID controller and BP neural network

Wheel robot soccer speed control system using a ball object detection method and PID controller. A control system is based on the object detection system's behavior based on the robot position's orientation to the target position. PIDs are instruments, pressure, speed, and other operational factors used in control, temperature adjustment flow, and industrial control applications. The PID controller uses control loop feedback dynamics to control functional variables and is the most accurate and stable controller. The robot position is held by placing the ball vertically. When the robot's work is perpendicular to the ball, the robot moves with a certain speed controlled by the PIT controller based on the robot's distance and the ball. Standard conditions (standard ball) test results show that the robot can detect the ball material while in the vertical position, whether on the robot's right or left. In the random test that changes direction, the robot can move more dynamically as the ball's change in place.     

基于神经网络模糊PID的足球机器人控制算法研究

通过对足球机器人运动学模型进行分析,以足球机器人系统为实验平台,论证了神经网络模糊PID控制技术应用于足球机器人运动控制的可行性。将传统的PID控制与神经网络模糊控制相结合,通过PID算法实现控制的准确性,利用神经网络模糊控制提高控制的快速性与自适应性。针对足球机器人运动控制中的实际问题,着重提出了基于神经网络和模糊控制相结合动态调整PID控制器的三个参数KP,KI,KD的设计方法。实验证明该方法增强了控制器的调节能力和简化了控制器设计,同时本方法对模型和环境具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。     

色标设计与辨识算法研究

在人工智能领域，足球机器人系统是一个非常好的应用与研究平台，它是一个由计算机视觉闭环的反馈控制系统，在足球机器人视觉子系统中，色标的设计是关系到系统辩识精度，实时性和抗干扰性的一个重要因素。通过对3种典型色标设计进行比较和分析，确定在一种比较合理的设计方案，并针对这种方案提出了一种快速准确的补偿逼近算法，取得了良好的辨识结果，该算法为基于视觉的集中控制式足球机器人系统的研究与开发提供了有力的保障。     

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。     

RoboCup小型机器人仿真系统

通过对机器人硬件进行仿真,可以有效地提高控制软件的开发效率,并降低硬件的损耗。该文实现了一个RoboCup小型机器人仿真系统,该系统的仿真对象是机器人足球比赛中的所有硬件要素,包括机器人的运动学特性、击球和带球装置、视觉系统的噪声和盲区、以及无线通讯系统的延迟等。该文还分析了真实系统中各仿真对象的物理特性及其实现难点,给出了仿真系统的软件架构和接口定义,描述了各仿真功能的具体实现。通过分析仿真结果表明此系统达到了比较理想的效果,可以为其它相似系统提供有益的参考。