Mirosot足球机器人决策系统的研究

介绍了基于场地分区技术的决策系统在足球机器人比赛中的应用。利用场地分区技术,把比赛场地分成防守区、进攻区、中间区三个大区域,在每个大区域内又细分成多个决策区。由态势分析层-分解任务层-角色分配层-动作执行层构成的决策系统根据比赛场上机器人和球的相关信息,进行场景分析、任务分解、分配角色、执行动作等一系列的决策判断,得到机器人能够识别的指令,完成决策出机器人动作命令的任务。实验结果表明,该系统能快速稳定地指挥机器人进行比赛。     

基于路径开销的机器人足球角色分配设计

小型足球机器人的决策系统是一个多智能体协调控制系统,主要由视觉信息处理、协调策略、角色分配、动作实现等组成.本文对角色分配机制进行研究,提出了一种路径开销组合最优的角色分配算法,实现了Play策略下动态角色分配的整体设计.仿真平台测试表明了机器人的整体配合能力有较大提高.     

基于Play策略的小型足球机器人角色分配设计

小型组足球机器人的决策系统是一个多智能体的协调控制系统，主要由视觉信息处理、协调策略、角色分配、动作实现等组成。文中对角色分配进行研究，提出了一种基于Hay策略并与区域相关的角色分配方案，并阐述了决策系统下角色分配的整体设计。实现了动态灵活的分配机制。     

足球机器人动态角色分配策略仿真研究

研究足球机器人角色分配问题,角色分配是足球机器人决策协调的关键,在比赛中要兼顾最优性与实时性进行角色分配是足球机器人技术的难点.针对足球机器人比赛的特点,提出一种基于市场机制的动态角色分配算法.为了使角色分配接近最优,综合考虑影响角色分配的距离、角度以及其它多种不确定性因素来设计竞标函数;为了保证实时性,系统根据赛场态势,采用分级竞标的策略动态调整机器人角色.实验表明,市场动态算法在最小时间内提供接近最优化的角色分配方案,兼顾了足球机器人角色分配的实时性与最优性.     

基于模糊一致关系的机器人足球角色分配

研究了基于模糊一致关系（FCR）的综合决策方法在机器人足球策略子系统中的应用。指出了比赛现场对球场态势有影响的主要决策因素，选取对角色分配有影响的决策因素作为评价因子，对这些评价因子建立基于FCR的角色分配系统模型，并给出了角色分配算法，最后通过角色分配系统的综合决策建立从角色集合到机器人集合的映射，完成一次角色分配。计算机仿真结果证明了该角色分配系统的可行性与有效性。     

基于仿人智能控制的角色分配模型在机器人足球系统中的运用

角色分配是机器人动作协调过程中必须解决的问题之一.角色分配的数学本质就是一种二部图的匹配问题,仿人智能控制器控制决策的二次映射结构提供了一种具有普适意义的控制结构以解决这类控制问题.以此为基础,提出了由决策分配策略选择器、角色分配策略库、角色冲突协调器以及时序系统构成的基于仿人智能控制的角色分配器结构模型作为角色分配的参考模型,总结了这种角色分配器的设计方法.最后介绍了这种模型在足球机器人系统中的运用实现.在实际足球机器人系统(MiroSot系统)中的成功运用证明了该模型的有效性.     

足球机器人系统中角色分配策略的设计

介绍了足球机器人系统以及决策子系统结构,该结构分为数据信息预处理,角色分配,动作安排.轮速输出。详细说明了基于机器人足球比赛的多智能体协作角色分配问题,提出了一种优化综合指标进行角色分配的方法,并在实际系统中得到验证。     

面向多机器人环境中动态异构任务的细粒度动作分配与调度方法

在多机器人环境中，具有不同能力的机器人相互协作以完成任务需求。现实情况下，这些任务动态发布，且具有不同的目标和紧急程度，因此需要为每个任务分解出的细粒度动作分配和调度合适的机器人来负责执行这些动作。现有的方法大多适用于静态和同构的任务分配场景，而针对动态异构任务的分配则大多采用独占式的分配策略，导致机器人频繁进入等待状态(即机器人处于被分配了任务到真正开始执行任务之间的闲置阶段)。由于任务存在不同的紧急程度和发布时间，这种分配方式将降低对更紧急任务的响应效率，同时导致更多的等待时间和更长的任务完成时间。针对该问题，提出了一种面向多机器人环境中动态异构任务的细粒度动作分配与调度方法。其中，分配与调度的对象是任务所分解出的细粒度的动作，且一个动作能够由机器人的一种能力承担。面对任务分解出的一组细粒度动作集合，本方法借鉴拍卖算法过程，根据机器人能力、状态及任务信息计算出机器人承担特定动作的最优分配方案。另外，在每一次新任务发布或某一机器人执行完动作时执行分配和调度过程，可以将处于普通任务等待状态的机器人调度至紧急任务，以保证紧急任务优先完成，且缩短机器人的总体等待时间。基于本方法，扩展实现了...     

足球机器人决策系统的设计与实现

为了改进由协调层、运动规划层和基本动作层组成的足球机器人决策系统,提出了将基于Bezier曲线的机器人路径选择法、"以小球为中心,守门员为主要执行对象"的防守策略和场地分区法综合地运用到三层递进的决策系统中,并分别给出了每层的实现算法.在此基础之上,建立了机器人和球的动态模型,利用C 编程并导入Middle League SimuroSot(5vs5)仿真环境进行了仿真实验.仿真实验结果表明:所提改进的决策系统具有可行性和有效性,较好地解决了进攻和防守的问题.     

Robocup3D仿真机器人球队决策系统模型研究

基于RoboCup3D仿真机器人足球最新平台,以缩短机器人的个体决策时间、快速收敛球队队形并统一个体决策与全队决策为目的,构建了球队层次化的决策系统模型。在此模型下具体实现了全队的阵形控制、角色位置分配和协作配合。基于矩阵最小调整的思想,实现了一个全局最优且比当前现有算法耗时更少的角色分配算法,为球队的阵形控制提供了最优分配方案。结合对比实验,最终结果显示该模型和算法大幅度减少了机器人的决策时间,球队整体同步性、队形收敛速度提高,机器人之间碰撞次数减少,球队整体作战能力提升。