基于遗传算法的足球机器人避障策略

为利用遗传算法实时、稳定地进行动态路径规划，将复杂的二维路径编码问题简化为一维编码问题，并把动态避障要求和最短路径要求融合为一个简单的适度函数，描述了一种简单、有效的基于遗传算法的机器人寻优路径策略．     

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．     

基于自适应遗传算法的足球机器人策略设计

提出了一个基于自适应遗传算法的足球机器人动作规划算法．定义了一个足球机器人的动作集合,根据赛场的实际情况为足球机器人分配角色与任务,然后利用自适应遗传算法为足球机器人选择合适的动作．算法引入了局部搜索,采用了一种高效的适应性评价方法．实验表明,应用新算法的仿真足球机器人动作准确、效果好．     

微型足球机器人守门员策略研究

提出了一种基于区域的防守方法,对不同区域的防守策略进行了分析,给出了参数计算公式．对危险区域的防守策略进行了重点讨论,分析了可能遇到的各种情况．针对比赛规则对机器人持球能力的限制,提出了一种简单有效的防守办法．     

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．     

机器人足球仿真比赛平台及Agent策略

机器人足球赛通过一个标准的、易于评价的比赛平台,促进DAI(分布式人工智能)和MAS(多智能体系统)的研究与发展.在介绍机器人足球比赛的基础上,以FIRA(Federation of International Robot-soccer Association)仿真机器人足球比赛11VS11为例,阐述仿真机器人足球软件平台的基本结构,对于了解机器人足球比赛以及编写Client端程序参加国际仿真足球比赛、构造动态多智能体系统和多智能体的合作具有重要意义,借此促进机器人足球仿真技术的推广.     

基于Java规则引擎的足球机器人系统决策研究

Java规则引擎是一门新兴的技术，本文探讨了利用Java规则引擎进行足球机器人系统策略部分的开发与维护，在此基础上，通过JNI(Java Native Interface)技术实现Java规则引擎与用VC开发的足球机器人系统无缝连接的软件接口。     

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．     

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．     

基于遗传规划的机器人足球团体协作进化策略

利用基于进化的方法,对机器人足球比赛中的团队协作策略进行设计.论文给出了一种新的强类型的遗传规划算法,它对传统遗传规划方法做出了较大的改进,主要是提出了两种新的计算方法：基于概率的树的生成算法1,和基于概率的树的生成算法2.这两种算法不仅算法简便,又可以让用户对树结构进行控制,从而使其能更好地适应机器人足球系统的实时性和动态要求.     

基于CAN总线的足球机器人通讯系统设计

为了提高足球机器人动作方案选择准确度和实时性,本文提出了一种基于FPGA并移植NIOSII片上系统的CAN总线设计方案,应用于足球机器人内部通讯,连接主机与监控设备、电机、图像采集装置、避障传感器等器件,解决了传统串行通讯方式总线利用率与数据传输速率较低,无容错机制等问题,使机器人的执行能力更加快速、准确、有效。     

关于足球机器人系统的工作模式及通讯机制的探讨

机器人足球比赛融合了实时视觉技术、机器人控制、无线电通讯、多机器人协作等多个领域的技术,是研究多Agent系统的标准实验平台,总结了机器人足球比赛中的关键技术,基于Agent思想,对足球机器人系统的两种主要的工作模式即基于视觉的集中控制模式和基于视觉的半自主控制模式进行了分析和比较,探讨了足球机器人的通信机制和推理过程,这些思想不仅适用于机器人足球比赛系统,而且对其它智能机器人系统同样具有指导意义。     

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.     

基于余弦算法的足球机器人路径规划

在分析基本算法不足的基础上,提出了机器人的路径规划方法,利用余弦曲线具有光滑、可微的特性,实时、有效地解决机器人避开障碍物从给定点到目标点找到一条最优路径规划问题。仿真试验表明：提出的方法具有较强的路径规划能力,计算量非常小,具有较高的实用价值。     

基于位置控制的足球机器人控制方法

为了改进机器人足球比赛中各机器人执行动作的准确性与可靠性,针对目前FIRA足球机器人在驱动方式上的不足,提出了基于位置控制的机器人控制模式,可以避免比赛中由于机器人速度上的不规则变化引起的对象丢失,及对硬件要求较高带来的副作用等问题.经仿真和比赛检验了该方法的有效性.     

基于双圆弧算法的足球机器人路径规划

基于机器人小车到达定点常用Turn-Run-Turn方法及PID方法的不足,利用双圆弧具有满足任意端点及其斜率要求的特性,来解决机器人小车到达目标点位置和姿态的运动过程中遇到障碍物及保持最佳姿态的路径规划问题.该方法简单有效,对机器人初始条件不加限制,计算量非常小,具有较高的实用价值.     

足球机器人仿真比赛中的进攻队形设计及控制研究

为了加强足球机器人仿真5V5比赛前场的进攻,文章以增强进攻队员之间的动态协作配合为出发点,设计了"3+1"的前场进攻队形及其控制算法.该队形以当前小球位置为核心,根据小球位置计算出当前机器人应该抢占的卡位点;通过对每个机器人进行角色分配,进而使机器人在适当时机做出相应的进攻动作.仿真结果表明,加入"3+1"进攻队形控制后的策略在射门成功率、前场截球能力及防守能力上都有了较大改善.     

基于矢量势场法的机器人足球路径规划

基于传统人工势场方法,提出了在适应于障碍物和目标都动态变化的机器人路径规划方法。针对机器人足球的特点,在每个时间周期中,球场上的障碍物和边界对机器人产生排斥的位置矢量,球对机器人产生吸引的位置矢量和角度矢量,机器人在这些矢量的作用下,可以产生下一个时刻的路径点,最终每个时刻的路径点形成了机器人的路径。仿真结果表明,所提出的路径规划方法能够满足机器人在动态环境中实时路径规划的要求