足球机器人底层运动控制研究

足球机器人底层运动控制在足球机器人比赛中起着至关重要的作用 .首先通过一系列试验 ,利用函数拟合的方法构造足球机器人的基本运动模型 ,然后在此基础上对足球机器人底层运动控制进行了较深入的分析 .试验结果和实际比赛证明该方法有助于改善足球机器人的运动控制 ,并且可以为更高层次的基本动作和整体决策子系统的研究奠定良好的基础 .     

智能算法在足球机器人定向运动中的应用

实时决策和运动精确控制是机器人足球赛中最为重要的能力,为了优化传统的机器人运动控制能力,提出了一种基于智能算法的运动控制方式,将粒子群算法融入到足球机器人定向运动的控制中去;仿真结果显示,此方法相比于传统的运动控制方法,在保证较高的控制精度的前提下,大大提高了实时决策和运动控制的速度;研究结果表明:此新型的运动控制算法可以使足球机器人速度更快,对抗能力提高。     

基于新规则足球机器人的研究

针对2008年中型组自主足球机器人比赛规则的变化,研究改进符合新规则且更加先进的足球机器人,主要在机器人的底盘转向、踢球机构、运动控制、视觉系统进行优化,特别是用先进的白点定位、卡尔曼滤波算法提高了定位精度,经过多次试验、比赛能够达到预期效果.     

基于模糊自适应PID控制的机器人运动控制仿真研究

通过对机器人运动控制的研究,确立机器人控制系统的运动模型,将运动控制系统的动力特性和控制特性相结合,给出了基于模糊自适应PID控制的机器人控制方法,使机器人能够精确地实现点到点以及任意转角的运动控制。利用Matlab进行仿真实验,结果表明本文所研究的运动控制方法切实可行,能够满足机器人运动控制方面的设计需求,同时也能提高对机器人控制的精度和准确性。     

多智能足球机器人系统的关键技术

以NEWNEU参加机器人足球世界杯赛(FIRARWC99)的基于视觉型微型足球机器人系统MIROSOT为背景,详细介绍了机器人足球的关键应用技术·采用模糊神经网络和自学习专家系统的分层智能控制系统是当前机器人足球系统的研究方向·具有人工智能的自主型步行足球机器人是足球机器人的长远发展目标·     

机器人足球学习机制的研究现状与发展

对机器人足球球员如何实现复杂任务中的行为学习理论、方法、技术和应用进行评述,指出其存在的局限性,以及在机器人足球领域的学习策略.机器人足球系统作为多智能体系统研究的测试床,许多研究者从不同的侧面对该项技术进行了研究并取得了一定的成果.对机器人足球系统的研究,目前包括足球机器人体系结构、多机器人的协作、动态环境下的推理和行动、传感器数据融合、复杂任务中的行为学习、对手建模等内容.     

足球机器人系统仿真中的数学模型

讨论了机器人足球比赛现实世界中各个实体的运行规律,建立了受非完整约束的移动机器人以及球的运动模型,并提出采用几何方法求解机器人运动模型精确解,以提高仿真精度,减少计算量·给出了机器人之间以及机器人与场地围墙、小球之间的碰撞模型,并分析了2个机器人之间的碰撞过程·为构建和开发足球机器人系统仿真平台与机器人的运动控制提供了模型基础     

机器人足球学习机制的研究现状与发展

对机器人足球球员如何实现复杂任务中的行为学习理论、方法、技术和应用进行评述，指出其存在的局限性，以及在机器人足球领域的学习策略．机器人足球系统作为多智能体系统研究的测试床，许多研究者从不同的侧面对该项技术进行了研究并取得了一定的成果．对机器人足球系统的研究，目前包括足球机器人体系结构、多机器人的协作、动态环境下的推理和行动、传感器数据融合、复杂任务中的行为学习、对手建模等内容。     

微型机器人足球系统研究

文章对系统中的足球机器人小车子系统、无线通讯子系统等关键技术进行了细致阐述。机器人足球系统作 为一个多学科交叉研究结合点为综合科学技术研究提供了一个优秀的测试平台。     

一种基于足球机器人踢球动作的运动规划

在足球机器人的比赛中,合理的运动规划是非常重要的.本文提出了一种简单而且有效的轨迹生成方法.这种方法仅使用直线和圆弧,结合考虑机器人、球以及目标点的位置,规划出了基于机器人踢球动作的运行轨迹,并给出了运动控制的方法.     

基于神经网络和模糊推理的移动机器人行为决策与控制

以足球机器人系统为实验平台 ,针对移动机器人智能决策中的实际问题 ,提出了一种基于径向基函数神经网络的机器人行为决策方法 ,通过神经元学习和训练以及自身的泛化能力 ,可以很好地利用多源信息进行机器人行为决策 ,以提高行为决策的有效性 .同时为了保证行为决策的实施效果 ,将模糊推理技术与传统的PID控制相结合 ,既保证了移动机器人系统运动控制的准确性和稳定性 ,又缩短了动态调整时间 ,取得了较好的控制效果 .     

微型机器人足球系统研究

章对系统中的足球机器人小车子系统、无线通讯子系统等关键技术进行了细致阐述。机器人足球系统作为一个多学科交叉研究结合点为综合科学技术研究提供了一个优秀的测试平台。     

嵌入式足球机器人视觉系统的硬件设计

为实现足球机器人设计不受Pc机或PCI04软硬件限制的视觉系统，实现FIRA(国际足球机器人联合会)比赛系统的视觉功能。综合运用了FPGA、FIFO和DSP等实现足球机器人的硬件，利用VHDL语言和汇编语言实现软件编制。足球机器人视觉系统包括CCD摄像头、sAA7113、AIA22B、EPM7128及TMS320VC5402，该系统不涉及软硬件版权问题，而体积只有PCI04系统的五分之一。实验表明系统很好实现了FIRA的ROBOSOT(自主式足球机器人)视觉系统的功能。     

全向移动机器人运动控制系统的研究与实现

利用数字信号处理器为核心控制芯片，以足球机器人为应用对象，进行了三轴全向移动机器人运动控制系统的设计与实现。通过运动学分析，对平移、原地旋转、边平移边转身3种运动方式进行了研究和建模；采用上位机、无线模块、DSP控制模块、指南针等硬件设备搭建硬件系统，实现了各种运动模式。经联机调试，系统运动灵活，定位和姿态精确，可为其他全向移动平台的设计提供理论与实践的借鉴，也可为控制算法的研究提供硬件条件。     

机器人足球的最终目标及其实现途径

要论述了机器人足球的由来、最终目标及其实现途径 ,即按照半自主型、全自主型、类人型顺序发展机器人足球 ,在每一步研究过程中都需要研究比赛策略开发用的仿真型机器人足球 ,最后还提出了机器人足球的典型应用例子 ,即群机器人的追捕目标问题 .     

足球机器人控制系统的设计与实现

足球机器人小车是机器人足球比赛的执行机构,介绍了一种基于DSP的足球机器人控制系统的实现方案。描述了系统组成各个模块的硬件实现,并给出了相应的软件设计方案。实验证明,该系统不仅简化了系统的外围设备,降低了系统的损耗,而且提高了机器人的稳定性和实时性,获得了更好的控制效果。     

基于STEP-NC的切削加工机器人后置处理方法

为了解决当前切削加工机器人控制系统中存在的开放性、智能化和集成化程度低的问题，将STEP-NC标准引入机器人加工领域，构建了基于STEP-NC的切削加工机器人后置处理系统.基于ST-Developer软件开发了高效的信息提取类库STNCLib，提出了基于等照度线的复杂曲面分区刀具轨迹规划方法.在此基础上研究了机器人运动控制程序的自动生成方法，并最终生成机器人运动控制程序，实现机器人控制系统的信息集成.采用软件编程和仿真的方法对所提方法的正确性和有效性进行了验证，结果表明所提方法是合理和可行的.     

基于免疫机理的足球机器人协作控制研究

针对Robocup中型组全自主足球机器人自主协作任务,基于人工免疫机理对机器人个体及群体体系结构进行优化,采用个体混合式体系结构与群体分布式体系提高系统性能。构建适用于比赛环境的足球机器人免疫系统模型,充分考虑模型中抗体与抗原及其他抗体间的激励和抑制作用,给出在动态环境下面临复杂协作任务时的足球机器人协调控制算法及流程,改善多足球机器人冲突的混乱局面,增强足球机器人策略行为的有效性,提高足球机器人系统的智能协作性。实验结果验证:该算法可以有效的增强足球机器人的协作能力,提高规定时间内的平均成功进功率与平均成功进球率。     

基于人工免疫机理的赛场态势评估模型

伴随着足球机器人比赛水平的不断提高,对足球机器人赛场的态势做出实时、客观、准确的评估已经成为足球机器人态势评估系统亟待解决的重要问题。在已有相关的研究基础上,运用人工免疫机理对足球机器人赛场态势进行评估建模和研究,提出算法。仿真实验表明,基于人工免疫机理所建立的赛场态势评估模型与传统的态势评估模型相比较,具有实时、定量、自适应等特点;模型能够实时,量化评估赛场上的态势变化,从而为及时地提出对应的策略提供了准确而强有力的依据。     

基于改进HSIC控制器的全向足球机器人运动研究

RoboCup比赛对足球机器人实时、准确、稳定等性能要求较高,而全向机器人由于自身特性导致在比赛中高速运动时难以实时、准确地跟踪路径规划程序生成的轨迹.针对这一情况,采用改进仿人智能控制(HSIC)算法对机器人的运动进行控制,较好地解决了这一问题.仿真实验结果表明,与常规PID控制相比,该算法能使全向机器人克服振动等扰动影响,准确高效地实现机器人的运动控制.