RoboCup标准组中仿人机器人的决策系统研究

发布时间：2020-10-24 05:22

　　 RoboCup中的标准组足球比赛是一个结合环境感知、信号处理、无线通信以及群体意识决策等多学科交叉的课题,随着人工智能的不断发展,有关该课题的研究受到了人们的广泛关注。本文首先针对5V5标准组足球比赛系统,设计基于模块设计的层次决策模型,同时为适应复杂多变的比赛环境,提出一种在B_Human系统框架下能够兼顾多个比赛环境信息从而进行阵型选择与切换的控制策略。最后结合分布式控制特点,基于角色设计了能够独立自主执行足球比赛任务的机器人控制系统。其中主要关键技术的设计如下:1.系统分析和基本动作设计。针对NAO和RoboCup比赛环境采用基于模块设计的层次决策模型,并分析了相应的基本动作设计方法。2.路径规划。针对全局动态的比赛环境,选用善于处理复杂几何关系和差分约束问题的双向RRT算法,并使用人工势场进行路径修正。不仅实现动态全局的高速寻径,同时一定程度上解决了RRT算法自身的盲目性和非最优问题,最后在静态和动态环境中实现验证。3.阵型选择策略。阵型选择是一个具有多输入、强非线性且无法精确建模的定性评价问题,本文模拟人类足球教练的决策思维,综合考虑小球位置、双方攻守能力、队伍控球权以及球门威胁度相关的7项指标,采用模糊综合评判方法进行阵型分析。并在Sim Robot和Matlab环境中进行仿真验证。4.角色分配和行为动作策略。本文首先对角色进行定义,并用竞标函数对不同阵型下的进攻角色和防守角色进行动态角色分配。使用符合编程习惯的有限状态机设计针对不同角色的行为选择模型,设计了前锋射门任务以及守门员守门任务的有限状态机,并对状态机的完备性和有效性进行验证。
【学位单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2017
【中图分类】：TP242
【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题背景及研究意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意义
    1.2 足球机器人国内外研究现状
    1.3 RoboCup标准组简介
    1.4 论文的主要工作及章节安排
第2章 足球机器人的系统配置
    2.1 引言
    2.2 NAO机器人
        2.2.1 机器人硬件配置
        2.2.2 机器人软件开发环境
    2.3 足球比赛系统构建
    2.4 决策系统模型
        2.4.1 决策系统框架
        2.4.2 决策系统设计
    2.5 坐标系系统构建与转换
        2.5.1 坐标系构建
        2.5.2 齐次坐标转换
    2.6 NAO足球机器人的动作设计
    2.7 本章小结
第3章 基于改进RRT算法的路径规划
    3.1 引言
    3.2 经典RRT算法
        3.2.1 经典RRT算法原理
        3.2.2 经典RRT算法的优缺点
    3.3 RRT算法的改进
    3.4 改进RRT算法的验证
        3.4.1 MATLAB仿真验证
        3.4.2 SimRobot下进行的仿人机器人验证
    3.5 本章小结
第4章 RoboCup中标准组机器人的模糊阵型决策
    4.1 引言
    4.2 模糊综合评判理论
        4.2.1 模糊综合评判定义
        4.2.2 模糊综合评判的优缺点
    4.3 基于模糊综合评判的阵型决策
        4.3.1 构建因素集和评判集
        4.3.2 因素集模糊化
        4.3.3 构建模糊关系矩阵
        4.3.4 层次分析法确定权重矩阵
        4.3.5 综合评判选择阵型
    4.4 仿真结果分析
    4.5 本章小结
第5章 RoboCup中角色分配与行为动作策略设计
    5.1 引言
    5.2 动态角色分配
        5.2.1 角色定义与分配原则
        5.2.2 市场竞标的动态决策
        5.2.3 角色分配验证
    5.3 基于有限状态机的行为选择模型
    5.4 前锋有限状态机构建
        5.4.1 前锋射门行为选择
        5.4.2 前锋射门子任务设计
        5.4.3 前锋射门任务有效性验证
    5.5 守门员有限状态机构建
        5.5.1 守门员行为选择模型
        5.5.2 守门员防守子任务设计
        5.5.3 守门员守门任务有效性验证
    5.6 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 本文工作总结
    6.2 展望
参考文献
附录
攻读硕士学位期间的研究成果
致谢

【参考文献】

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本文编号：2854074