基于遗传模糊算法的足球机器人射门动作控制

为了提高足球机器人的射门成功率，给出了一种基于遗传模糊算法的足球机器人射门实现方法。通过建立一个多输入多输出模糊控制器，用一套模糊控制规则控制足球机器人在实时、动态环境中完成射门动作，并采用遗传算法优化模糊规则和隶属度函数，增强了模糊控制系统适应动态变化环境的能力。考虑了轮式移动机器人的运动模型，将更符合实际情况的左右轮速度作为模糊规则内输出。在仿真和全局视觉足球机器人平台上对该算法进行了验证，实验结果证明了方法的正确性。     

仿真机器人足球射门动作研究

为提高机器人足球比赛中射门的成功率，分析了守门员的死角，并用“死角”法求出了射门的高效区，在求出的两个高效区中综合考虑球的运动路径长短和我方机器人转动角度等因素，确定了最佳射门区域．仿真结果表明，用此方法改进射门动作后，射门的成功率和比赛的进球数明显提高．     

基于全局视觉的足球机器人路径规划方法

基于机器人小车运动到定点常用的Turn-Run-Turn啪控制方法,根据机器人小车的物理特性,设计了一种新的切线路径规划方法.该方法把小车在运动过程中受到的物理特性限制抽象为障碍物,加入到环境中,使得算法简单,计算量小,对机器人初始条件没有限制.仿真实验表明,机器人小车能在较高速度下有效避开障碍并按需要的姿态到达目标.     

基于多智能体规划的机器人足球决策模型

利用多智能体规划理论建立了FIRA机器人足球决策系统模型,通过多智能体规划提高了决策系统的效率并增强了系统决策的连贯性．利用多智能体协调提高了决策系统的动态实时性,保证了决策系统获得全局最优结果的能力。     

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.     

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.     

预测模糊控制在足球机器人底层动作优化中的应用

根据足球机器人的运动学模型，考虑到系统的时滞性、非线性等特点，采用预测模糊控制优化机器人的底层动作，详细介绍了足球机器人预测模糊控制系统的设计过程，并通过实验验证了该方法的可行性。     

强化学习在仿真机器人足球踢球动作中的应用

机器人足球中的环境复杂性是对强化学习方法的一大挑战。本文介绍了在科大蓝鹰仿真机器人足球队采用的强化学习技术，将强化学习方法与启发式搜索策略结合后，针对底层动作中的踢球问题提出了一种实际可行的解决方案。     

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Dijkstra算法的足球机器人的一种路径规划方法

Dijkstra算法是典型的最短路算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径,主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直至扩展到终点为止.将该算法应用于足球机器人的路径规划和避障控制中,足球机器人在识别环境的前提下,能够及时判断出最短路径.该算法已经应用于实际的机器人控制中,取得了良好的应用效果.     

基于模糊逻辑的机器人足球比赛策略

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逻辑的决策方法．该方法不要求建立精确的数学模型,能够考虑多方面因素,决策效果好,将角色划分与运动规划结合在一起,运动规划效率高．分别讨论了进攻和防守情况下的角色划分及运动规划问题．实验表明该方法具有良好的决策效果．     

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．     

一种基于遗传模糊算法的足球机器人射门方法

为了提高足球机器人的射门成功率,给出了一种基于遗传模糊算法的足球机器人射门实现方法．通过建立一个多输入多输出模糊控制器,用一套模糊控制规则控制足球机器人在实时、动态环境中完成射门动作,并采用遗传算法优化模糊规则和隶属度函数,增强了模糊控制系统适应动态变化环境的能力．实验结果证明了方法的正确性．     

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．     

Behavior selection strategy for soccer robots

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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．     

机器人足球防守算法研究

为了提高机器人足球的防守成功率,在分析了简单防守不足的基础上,对防守进行了位置的调节,提出了一种改进的双重守门策略和定点守门策略,并在此基础上得出了防守的全策略．仿真模型的测试结果表明,采用以上两种策略后,其球门的“安全率”有很大程度提高．     

基于DSP的ROBOCUP小型机器人设计

介绍了ROBOCUP小型机器人小车子系统的软硬件设计．采用DSP芯片提高了ROBOCUP小型机器人的电机调速精度，同时配合机械装置及光敏传感器控制机器人的击球动作，提高了击球的准确性．     

双足足球机器人行走步态研究

为了研究双足足球机器人行走时步态的连续性和稳定性，首先提出了双足足球机器人的体系结构，然后给出了基本步态算法，增加了行进中步态校正策略，包括动态和静态步伐的校正．解决了动、静态行走时步态的准确性和鲁棒性．试验数据验证了步态方程和步态校正策略能够适应FIRA比赛要求．