基于光电传感器的移动机器人局部定位系统

移动机器人的定位是实现智能控制的基础,目前常用的方法有里程计定位和视觉定位等。视觉定位常常不能判断物体的准确位置,而里程计定位则存在轮子打滑情况。因此,常遇到因惯性滑动导致定位不准的情况,以致对轮转的测量数据不能作为判断机器人实际运行情况的依据。本文提出一种利用光电传感器实现局部精确定位的方法,它和视觉定位配合可实现Robocup足球机器人的大范围精确定位。     

基于多智能体强化学习的新强化函数设计

为了提高强化学习算法在多智能体系统中的性能表现,针对典型的多智能体系统一Keepaway平台总是以失败告终的特点,受与之有相同特点的单智能体系统杆平衡系统所采用强化函数的启发,重新设计一种新的惩罚式的强化函数.新的强化函数在系统成功状态时设零值奖赏,失败状态时给与负值惩罚.基于新设计的强化函数的Sarsa(A)算法成功应用在Keepaway平台上.仿真结果表明,新设计的强化函数在一定参数条件下有效提高了强化学习算法栽Keepaway平台的性能表现.其最终的学习效果更好.     

关于高校开展机器人足球比赛的思考

在介绍机器人世界杯足球比赛的相关知识及仿真比赛的规则的基础上,对高校开展机器人足球赛的意义、途径和方法及其发展趋势进行研究探讨。     

基于影响图的Agent建模及其在Robocup中的应用

讨论了用影响图对多Agents环境建模的方法.Robocup是一个典型的多Agents系统,其中的球和球员都可以看作是Agent.以Robocup仿真比赛为例,给出单Agent和多Agents模型,并给出传球问题的决策实现过程.