机器人足球 第四章 多机器人规划
足球机器人
足球机器人的主要类型
根据足球机器人的自主程度，可以分为全自主足球 机器人和半自主足球机器人
• 全自主足球机器人：完全依赖自身程 序进行决策和控制 • 半自主足球机器人：通过人工干预和 辅助决策进行比赛
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足球机器人：技术、应用与发展趋势
01
足球机器人的基本概念与分类
足球机器人的定义与特点
足球机器人是一种自主或半自主的机器人
• 能够通过编程实现足球比赛中的基本动作 • 具有较高的灵活性和协作性 • 可以在复杂环境中进行比赛
足球机器人的特点
基本策略：包括防守、进攻和防守反击 等
技巧：包括传球、射门、控球等
足球机器人的战术体系与团队配合
战术体系：包括阵型、跑位和协同作战等
团队配合：足球机器人需要与其他机器人进行协同作战，提高比赛胜率
04
足球机器人的发展与应用前景
足球机器人在教育领域的应用
01 教育领域：足球机器人可以作为教学工具，帮助学生学习和理解足球比赛的规则和策略 02 应用前景：足球机器人可以在体育教学、技能培训等方面发挥重要作用
感知与检测技术的实现
• 使用超声波传感器进行距离测量 • 使用红外传感器进行物体检测和定位 • 使用陀螺仪和加速度计等传感器进行 自身状态检测
足球机器人的决策与规划技术
决策与规划技术是足球机器人的大脑，包括策略制 定和动作选择
• 策略制定：根据比赛环境和自身状态， 制定足球机器人的比赛策略 • 动作选择：根据策略和实时环境，选 择足球机器人的动作
四足运动控制课程设计
四足运动控制课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解四足动物的运动原理，掌握四足机器人的基本结构及其功能。
2. 学生能够描述四足运动控制的基本算法，并了解其在实际应用中的优势。
3. 学生能够解释步态生成与调节的基本方法，并分析不同步态对运动性能的影响。
技能目标：1. 学生能够设计并搭建简单的四足机器人模型，进行基本的运动控制实验。
2. 学生通过编程实践，掌握四足运动控制的基本技巧，实现对四足机器人的速度、方向和步态的有效控制。
3. 学生能够运用所学知识，针对特定场景提出四足机器人的优化方案，解决实际问题。
情感态度价值观目标：1. 学生通过课程学习，培养对机器人科技的兴趣和好奇心，激发创新意识。
2. 学生在团队协作中学会沟通与交流，培养合作精神和集体荣誉感。
3. 学生能够认识到四足运动控制在灾害救援、环境监测等领域的应用价值，增强社会责任感。
课程性质：本课程为实践性较强的综合课程，结合了机械、电子、计算机等多学科知识。
学生特点：六年级学生具备一定的逻辑思维能力和动手能力，对新鲜事物充满好奇心。
教学要求：注重理论与实践相结合，关注学生个体差异，提高学生的动手实践能力和创新能力。
通过课程目标的分解与实现，使学生在知识、技能和情感态度价值观方面得到全面提升。
二、教学内容1. 四足动物运动原理：介绍四足动物的运动特点、步态分类及运动学参数。
- 教材章节：第二章“四足动物运动学基础”2. 四足机器人结构与功能：讲解四足机器人的基本结构、驱动方式和传感器应用。
- 教材章节：第三章“四足机器人结构与设计”3. 四足运动控制算法：学习四足运动控制的基本算法，如PID控制、模糊控制等。
- 教材章节：第四章“四足运动控制算法与应用”4. 步态生成与调节：分析四足机器人步态生成与调节的方法，以及不同步态对运动性能的影响。
- 教材章节：第五章“步态生成与优化”5. 编程实践：利用Arduino、Python等编程语言，实现四足机器人的运动控制。
第四章机器人足球比赛规则
第四章机器人足球比赛规则1 前言2对2机器人足球比赛规则经过几次调整，基本达到强调机器人足球比赛中的技术而不是一味比拼速度和力量的目的，对机器人足球的正常发展是有益的。
2 比赛场地和足球2.1 机器人足球赛台的球场区长1220mm、宽1830mm，球场四周有宽度为220mm 的白色边界区。
边界区四周有宽80mm、深15～18mm的沟槽。
沟槽四周为高160mm、厚15～18mm的档板。
边界区及沟槽刷白色亚光漆，档板刷黑色亚光漆。
赛台尺寸如图1所示。
赛台用木工板制成。
2.2 赛台中央的木质底板上覆盖一层喷绘的背胶场地纸。
绿色球场及白色边界区应水平和平整。
图1 比赛场地（mm）2.3 赛台应放置在约400mm高的桌上。
2.4 球门宽度为450mm，深度为80mm。
每个球门在距地面140mm处有一横梁。
球门内有高度为80mm的后壁。
球门内侧涂成天蓝色，地面为白色。
球门外侧面应涂成亚光黑色。
2.5 场上有六个发球点和一个开球点，图2中用白点表示，但在场地纸上并未标记。
图2 发球点、开球点和罚球区2.6 参赛队必须根据场馆的照明和磁场条件调整机器人。
比赛组织者将尽力保持较低的照度，并使赛场远离磁场（比如，地板下的布线和金属物体）。
但是，建议各参赛队应设法让自己的机器人能适应各种照明和磁场干扰情况，并能应对场地表面大约5mm高的轻微起伏。
2.7 比赛采用能发射红外线的直径75～80mm的电子球。
每场开赛前，裁判都要检查足球是否损坏。
本届竞赛用球为Wiltronics制造的MK2红外球，或由日本EK公司制造的RoboSoccer RCJ-04足球。
这两种球均可用于比赛。
MK2红外球外壳较薄，参赛队必须控制机器人的动力，否则，损坏足球后可能会根据规则5.7.2和6.7被罚出场或取消比赛资格。
3 机器人3.1 机器人必须是经参赛队员启动后能够自动运行的机器人，禁止使用任何遥控方式。
为了策略或备份的需要，每支参赛队可携带三台机器人参赛，但在同一场比赛中只能使用两台机器人且不能更换。
第四章,轨迹规划
第4章机器人轨迹规划本章在操作臂运动学和动力学的基础上，讨论在关节空间和笛卡尔空间中机器人运动的轨迹规划和轨迹生成方法。
所谓轨迹，是指操作臂在运动过程中的位移、速度和加速度。
而轨迹规划是根据作业任务的要求，计算出预期的运动轨迹。
首先对机器人的任务，运动路径和轨迹进行描述，轨迹规划器可使编程手续简化，只要求用户输入有关路径和轨迹的若干约束和简单描述，而复杂的细节问题则由规划器解决。
例如，用户只需给出手部的目标位姿，让规划器确定到达该目标的路径点、持续时间、运动速度等轨迹参数。
并且，在计算机内部描述所要求的轨迹，即选择习惯规定及合理的软件数据结构。
最后，对内部描述的轨迹、实时计算机器人运动的位移、速度和加速度，生成运动轨迹。
4.1 机器人轨迹规划概述一、机器人轨迹的概念机器人轨迹泛指工业机器人在运动过程中的运动轨迹，即运动点的位移、速度和加速度。
机器人在作业空间要完成给定的任务，其手部运动必须按一定的轨迹(trajectory)进行。
轨迹的生成一般是先给定轨迹上的若干个点，将其经运动学反解映射到关节空间，对关节空间中的相应点建立运动方程，然后按这些运动方程对关节进行插值，从而实现作业空间的运动要求，这一过程通常称为轨迹规划。
工业机器人轨迹规划属于机器人低层规划，基本上不涉及人工智能的问题，本章仅讨论在关节空间或笛卡尔空间中工业机器人运动的轨迹规划和轨迹生成方法。
机器人运动轨迹的描述一般是对其手部位姿的描述，此位姿值可与关节变量相互转换。
控制轨迹也就是按时间控制手部或工具中心走过的空间路径。
二、轨迹规划的一般性问题通常将操作臂的运动看作是工具坐标系{T}相对于工件坐标系{S}的一系列运动。
这种描述方法既适用于各种操作臂，也适用于同一操作臂上装夹的各种工具。
对于移动工作台(例如传送带)，这种方法同样适用。
这时，工作坐标{ S }位姿随时间而变化。
例如，图4.1所示将销插入工件孔中的作业可以借助工具坐标系的一系图4.1 机器人将销插入工件孔中的作业描述列位姿P i(i=1，2，…，n)来描述。
机器人足球
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谢谢观看
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世界机器人足球锦标赛
• 分为小型机器人足球和大型机器人足球两个类别 • 每两年举办一次，吸引了全球顶尖研究机构和企业的参与
02
机器人足球的关键技术与组件
机器人足球的机械结构设计
机械结构的基本要求
• 稳定性：保证机器人在比赛过程中的稳定运行 • 灵活性：保证机器人能够适应各种比赛环境 • 自适应性：保证机器人能够根据比赛情况调整自身状态
人工智能的研究与应用
• 机器人足球项目为人工智能技术的研究提供了应用场景 • 有助于推动人工智能的创新发展
机器人足球在娱乐产业的潜力与价值
观赏性
• 机器人足球比赛具有高观赏性，吸引了大量观众的关注 • 有助于提高娱乐产业的市场价值
文化价值
• 机器人足球项目传承了足球运动的竞技精神 • 有助于丰富娱乐产业的文化内涵
发展趋势
• 高性能竞技：提高机器人的竞技水平，使其更具观赏性 • 广泛应用：将机器人足球技术应用于教育培训、科研等 领域
未来前景
• 机器人足球技术的不断创新：推动机器人足球技术的研 究与发展 • 机器人足球产业的持续发展：促进机器人足球产品的开 发与应用
04
机器人足球的实际应用与价值
机器人足球在教育培训领域的应用
培养学生的创新能力
• 通过机器人足球项目，提高学生的动手实践能力和问题解决能力 • 培养学生的团队协作精神和沟通交流能力
提高教师的教学水平
• 机器人足球项目为教师提供了实践教学的有力工具 • 有助于提高教师的专业技能和教育教学能力
机器人足球在科研领 机器人足球项目为机器人技术的研究提供了实践平台 • 有助于推动机器人技术的创新发展
《工业机器人》教学课件 第四章 工业机器人的运动轨迹规划
假设机器人的初始位姿是已知的,通过求解逆运动学方程可
以求得机器人期望的手部位姿对应的形位角。若考虑其中某一 关节的运动开始时刻ti的角度为θi, 希望该关节在时刻tf运动到新 的角度θf 。轨迹规划的一种方法是使用多项式函数以使得初始 和末端的边界条件与已知条件相匹配,这些已知条件为θi和θf及机
器人在运动开始和结束时的速度,这些速度通常为0或其他已知
2 过路径点的三次多项式插值
将速度约束条件变为：
(0) 0 (t f )
a0 0
f
(7. (4-4)7)
重新求得三项式的系数：
a1 0 3 2 1 a 2 2 ( f 0 ) 0 f ( 7 .9 ) tf tf tf (4-5) 2 1 a3 3 ( f 0 ) ( 0 f ) tf tf
第4章 工业机器人的运动轨迹规划
4.1 路运动过程中的位移、
速度和加速度。 路径是机器人位姿的一定序列,而不考虑机器 人位姿参数随时间变化的因素。如图4-1所示,如果有关机器人 从A点运动到B点, 再到C点, 那么这中间位姿序列就构成了一条 路径。而轨迹则与何时到达路径中的每个部分有关, 强调的是
令t=2th，由式9，10得
2 tb ttb ( f 0 ) 0
(7.15 (4-11) )
t：所要求的运动持续时间
4 用抛物线过渡的线性插值
任意给定 f， 0和 t ，选择相应的 和 t b ，得到 路径曲线。通常的做法是先选择加速度 的值，然 后按上式算出相应的 t b
4 用抛物线过渡的线性插值
将线性函数与两段抛物线函数平滑地衔接在一 起形成一段轨迹。
机器人足球(资料)
1999 年 4 月，中国机器人足球 FIRA 分会正式成立。1999 年 6 月，经国际 RoboCup 联合会授权，我国清华大学和中国科技大学共同发起成立了国际 RoboCup 联合会中国分会 筹备委员会。FIRA 与 RoboCup 的最大区别在于 FIRA 主要是集中控制，而 RoboCup 是分布 式控制。国内在机器人硬件方面的研究基本上都属于 FIRA 系列，最早着手开发的是东北大 学，其他还有哈尔滨工业大学、中南大学、国防科大等等。RoboCup 系列以清华大学和中 国科技大学为主，但主要限于仿真方面和四足索尼机器狗。
机器人世界杯足球赛的比赛项目主要有以下五种： ●计算机仿真足球赛（Simulation league） 计算机模拟足球比赛的框架程序（Server 软件）由组委会编制。参赛双方提供决 策对策软件（即 Client 软件）。通过策略软件指挥屏幕上的运动员进行比赛。在这种 比赛中没有实际的机器人参入，参赛双方各派 11 个自主的软件智能体（autonomous software agents）进行比赛。 ●小型机器人足球赛（Small-size robot league） 比赛有两支球队参加，每队的参入的机器人数目不能超过 5 个。机器人的尺寸就 在一个直径为 18cm 的圆柱体范围内，并且高度最大为 22.5cm，场地大小为 2.9m× 2.4m。 ●中型机器人足球赛（Middle-size robot league） 要求参加比赛机器人的直径限制在 60cm×60cm,高度必须在 30cm 与 80cm 之间， 机器人的重量不能超过 80kg。 ●四腿机器人足球赛（Four-legged robot league） 四腿机器人足球赛用 SONY 的爱宝机器人进行比赛。 ●拟人机器人足球赛（Humanoid league）
机器人足球比赛中的策略分析与设计
机器人足球比赛中的策略分析与设计一、引言机器人足球比赛是一项高度技术化的竞赛，旨在展示机器人和人类之间的协作和竞争。
机器人足球比赛的策略设计和执行是与技术水平、战术、队员能力和实时竞争环境密切相关的。
本文将对机器人足球比赛的策略分析和设计进行探讨。
二、机器人足球比赛的基本规则机器人足球比赛的基本规则多样且变化多端，但是它们通常包括六个机器人队伍、一个球和一场比赛。
场地上的机器人通过特定的通信协议来协调其活动。
机器人可以分为两种类型：足球运动员和门将。
足球运动员旨在进球，而门将则旨在守住自己的球门。
三、机器人足球比赛的战术机器人足球比赛的策略设计与现实足球十分相似。
战术需要根据场上情况来灵活调整，以取得胜利。
下面是几种机器人足球比赛常见的战术。
1.全压战术全压战术是机器人足球比赛中最常见的战术之一，主要目的是将足球尽量推向对方球门。
这种战术需要有一定的球员配合和默契度。
通常这种战术可以通过在场上保持高强度的围攻压迫来实现。
2.快速反击战术快速反击战术是机器人足球比赛中的颠覆性战术，其核心原则是尽快使球进入对方半场。
这种战术通常有很高的效率，但是需要衡量实时比赛情形的特点，而且需要优秀的控球技巧和高技术水平。
3.固守防线战术固守防线战术是机器人足球比赛中的一种守势型战术，基于主动防御，目标是保持固守球门，让对手一次进攻不能成功。
这种战术需要有高强度的防守和突出的门卫能力。
四、机器人足球比赛中的策略设计方法1.基于阵型的策略设计基于阵型的策略设计是指根据球场上的情况来选择合适的机器人组合，从而适应不同的比赛策略和对手挑战。
这种设计方法需要考虑到机器人的特点、能力和相互间的默契。
2.基于概率论的策略设计机器人足球比赛中，可以经常看到机器人运动轨迹受到误差影响的情况。
基于概率论的策略设计可以很好地解决这种情况。
使用概率计算可以确定机器人在不同时间段内到达不同位置的概率，并设计出最优的位置选择和运动路径。
3.基于反馈的策略设计机器人足球比赛中，场上情况变化比较快，很可能导致策略的失误。
足球机器人教程4
四、比赛规则
• 见附件。
比赛演示
• 演示比赛……
• 传中射门… • 门前盘带…
五、方法与模式举例
• 1.信息获取与存储
信息获取、积累、预测
• 信息获取：感觉、查询、解析。 • 信息积累：保存必要的信息。
• 信息预测：①非常重要、困难；②空间大， 要有针对性；
球的位置预测
• • • • 考虑因素： 速度衰减（建立速度正常衰减模型） 边界反弹与衰减（建立边界反弹模型） 队员干扰（建立对手干扰模型）
• 设计模型2问题： • 世界模型单一； • 规则的使用不连续；
前锋
后卫
守门员
足球机器人系统四层决策推理模型示意图
•设计模型3：
队形确定 及 队形变换 队形
队形1 队形m
既定队形
...
环境感知模型 角色集1 传感器信息融合 信息预处理 特征状态提取 角色1
...
角色分配 及 角色转换
角色集m
• 5。完成！
Strategy (…) 函数
• • • • • • • • • • • • • void Strategy ( Environment *env ) { switch (env->gameState) { case 0: MoonFollowOpponent ( &env->home [1], &env->opponent [2] ); MoonFollowOpponent ( &env->home [2], &env->opponent [3] ); MoonFollowOpponent ( &env->home [3], &env->opponent [4] ); MoonAttack ( &env->home [4], env ); Goalie ( &env->home [0], env ); break; case FREE_BALL:
机器人足球比赛中策略与系统设计
机器人足球比赛中策略与系统设计机器人足球比赛是一项正在不断发展的领域，它结合了机器人技术和足球运动，旨在提高机器人的智能水平和协作能力。
在机器人足球比赛中，策略与系统设计是关键的因素，它们决定了机器人团队的表现和竞争力。
本文将讨论机器人足球比赛中策略与系统设计的重要性，并提出一些有效的方法和原则。
首先，策略是指在比赛中制定的策略和战术，包括进攻和防守的策略。
机器人足球比赛中，每个机器人必须能够识别场上的球和其他机器人，并做出相应的决策。
例如，在进攻时，机器人需要根据球的位置和速度来确定最佳的射门角度和力度；在防守时，机器人需要及时跟踪对手的动作并封堵传球路线。
因此，策略的设计必须考虑到机器人的感知和决策能力，以及团队之间的协作。
在策略设计过程中，系统设计是不可或缺的一部分。
系统设计包括机器人的硬件和软件架构，以及其与其他机器人和外部环境的交互方式。
机器人足球比赛中，机器人必须具备足够的感知能力，包括通过摄像头、激光雷达等传感器获取环境信息，并将其处理和解析成有用的数据。
同时，机器人的控制系统必须能够实时地响应和调整机器人的动作，以适应比赛中不断变化的情况。
为了有效设计机器人足球比赛的策略和系统，以下几个因素需要被考虑：首先，合理分工。
在机器人足球比赛中，通常会有多个机器人组成一个团队。
合理的分工能够提高机器人团队的协作效率和比赛表现。
例如，可以将机器人分为进攻型和防守型，进攻型机器人负责寻找射门机会，而防守型机器人负责保护球门和封堵对手的进攻线路。
另外，可以根据机器人的特点和能力对其进行进一步分工，以最大程度地发挥每个机器人的潜力。
其次，优化决策算法。
机器人足球比赛中，决策是机器人进行战术执行的基础。
优化决策算法能够提高机器人的智能水平和反应速度。
例如，可以使用强化学习算法来训练机器人学习最佳的行动策略，以适应不同的比赛场景和对手动作。
此外，还可以利用预测模型来预测球的轨迹和对手的动作，以提前做出相应的决策。
机器人足球竞赛策划方案
机器人足球竞赛策划方案在当今科技高速发展的时代，机器人技术越来越普及和成熟。
机器人足球竞赛作为一种结合了机器人与足球运动的创新竞技体育项目，在全球范围内越来越受到关注和欢迎。
本文将提出一个机器人足球竞赛的策划方案，以推动该项目的发展和推广。
一、竞赛目标和意义机器人足球竞赛的目标是通过竞技比赛促进机器人领域的科研和技术革新，推动人工智能与机器人工程的发展，并为参与者提供一个交流合作、切磋技艺的平台。
此外，该竞赛还有助于培养青少年的团队协作精神、创新能力和科学素养，提高他们在科学技术领域的综合素质。
二、竞赛组织形式1.参赛队伍组成机器人足球竞赛将分为多个不同级别的组别，包括业余组、学生组和职业组。
参赛队伍由学校、科研机构、企事业单位或机器人爱好者自愿组成，每个队伍可以有一名指导老师或者导师进行指导和支持。
2.比赛规则机器人足球竞赛将按照国际通行的规则进行，包括机器人尺寸、比赛场地、机器人数量、角色设置、得分规则等。
比赛过程中将设有裁判执行规则，确保比赛的公平、公正，对违规行为进行处罚。
3.赛事筹办为了丰富竞赛内容，赛事筹办方将邀请专业的组委会负责比赛规则的制定、场地布置、设备调试等工作。
同时，还需要组建项目组，负责赞助商的联系、宣传推广、志愿者招募、奖杯设立和颁发等事项。
三、竞赛内容机器人足球竞赛主要包括以下几个方面的内容：1.机器人设计与制作参赛队伍需要根据比赛规则设计与制作机器人，包括外观设计、结构设计、动力设计和控制系统设计等。
机器人的关节灵活性、速度和稳定性都是竞技成功的重要因素。
2.智能控制与算法机器人足球竞赛注重机器人的智能控制和算法优化，队伍需要开发出适应比赛需求的运动控制算法和决策策略。
这些算法和策略需要能够实时感知比赛场地、敌方机器人和足球位置，并做出相应的动作和反应。
3.团队协作和战术策略机器人足球竞赛强调团队合作和战术策略的制定。
参赛队伍需要培养队员之间的默契和配合，制定出有效的战术策略。
机器人足球比赛中的算法与模型
机器人足球比赛中的算法与模型机器人足球比赛是一项充满激情和挑战性的体育运动。
在这项运动中，机器人球员通过算法和模型的支持来进行比赛。
算法和模型是机器人足球比赛中最为重要的组成部分，它们决定了机器人球员的行为和动作。
如何设计和优化算法和模型已成为机器人足球比赛的关键问题。
1. 机器人足球比赛的算法机器人足球比赛中的算法有多种类型，包括路径规划、目标识别、动作规划和数据处理等。
这些算法通过计算机编程实现，在机器人球员中嵌入后，可以指导机器人球员执行与足球比赛相关的任务。
路径规划是机器人足球比赛中最常用的算法之一。
它为机器人球员规划最短路径，使机器人球员能够快速移动并避免碰撞。
在机器人足球比赛中，路径规划算法一般结合了感知技术和运动控制算法，实时处理机器人球员的运动轨迹，以达到最佳效果。
目标识别是另一种重要的算法。
在机器人足球比赛中，它用于识别并定位足球和其他机器人球员。
识别足球是机器人足球比赛中的一项基本任务，它可以为机器人球员提供定位和控制的依据。
如果机器人球员能够识别其他机器人球员的位置，它们就可以避免碰撞并在比赛中更好的配合。
动作规划算法可以实现机器人球员的动作规划和控制。
例如，机器人球员想要射门，就需要实现动作规划，计算出射门的力度和方向等参数。
这些参数将用于机器人球员的运动控制和执行。
数据处理是机器人足球比赛中的另一个关键算法。
它可以帮助机器人球员对传感数据和其他信息进行处理和分析。
这包括对环境信息和球员位置等数据进行分析，以帮助机器人球员做出更加明智的决策。
2. 机器人足球比赛的模型模型是机器人足球比赛中另一个重要的组成部分。
模型是对机器人球员行为和动作的描述，它们用于指导机器人球员执行比赛任务。
机器人足球比赛中最常用的两种模型是机器人模型和球场模型。
机器人模型是机器人足球比赛中最为基本的模型之一。
它描述了机器人球员的运动和行为，在路径规划、动作规划和运动控制中起着至关重要的作用。
机器人模型通常由机械结构模型、电气模型和传感器模型等组成。
机器人足球比赛决策及实现
文献综述研究课题：机器人足球决策系统研究组员（班级及学号）：熊汇韬(3班10)罗运真(3班15)赵大帅(2班24)彭晗(2班23)唐昊(2班21)游斌(2班19)杨荃月(2班28)摘要机器人足球比赛是近年来在国际上迅速开展起来的国际对抗活动。
它是人工智能领域与机器人研究领域的基础研究课程，是一个极富挑战性的研究项目。
机器人足球比赛对研究多智能体的合作与竞争理论具有重要的实践与指导意义。
而在机器人足球比赛中, 决策系统根据视觉系统提供的机器人位姿和足球位置信息, 进行快速准确的决策, 是取得胜利的关键。
本文以机器人系统的核心子系统决策子系统的开发为背景，主要介绍ROBOCUP（机器人足球世界杯比赛）机器人足球赛仿真技术，关于机器人的基本动作、路径规划、决策能力的研究，研究行之有效的决策推理方法。
对目前决策系统问题主要是实时性、准确性、适应性和稳定性。
针对上述问题, 开发了面向RoboCup 小型组机器人足球比赛的决策系统, 重点解决了算法设计与系统特性之间的矛盾。
关键词:机器人足球; 可视化编程; 算法；决策；目录一. 介绍： (4)二. 系统分级 (6)1. 视觉子系统： (7)2. 决策子系统： (8)3. 通讯子系统： (9)决策六步经典方法推理模型 (9)三. 系统核心------决策模块 (10)1. 机器人足球比赛系统决策子系统的一般结构： (10)2. 产生式推理模型： (11)3. 决策编程的可视化 (12)4. 决策系统各模块分析 (13)预处理模块 (14)态势分析与策略选择模块 (14)队型确定与角色分配模块 (14)目标位置确定模块 (14)运动轨迹规划模块 (14)动作选择模块 (15)5. 决策系统各模块设计 (15)输入信息预处理模块 (15)态势分析与策略选择模块 (16)队型确定与角色分配模块 (16)目标位置确定模块 (17)运动轨迹规划模块 (18)动作选择模块 (19)四．决策层中KICK的智能算法 (20)1. 基于倒脚踢球策略的模糊逻辑算法 (20)2 .基于多次踢球策略的遗传算法 (21)五．机器人路径规划典型方法 (22)1. 栅格法： (22)2. 人工势场法： (24)六．论述 (25)七．总结： (26)参考文献 (27)一. 介绍：近年来，随着计算机技术的发展，分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence, DAI）已经成为人工智能领域的重要研究方向之一。
足球小车机器人课程设计
足球小车机器人课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能够理解并掌握足球小车机器人的基本结构和原理；2. 学生能够了解并描述足球小车机器人的编程控制方法；3. 学生能够掌握与足球小车机器人相关的传感器及其作用。
技能目标：1. 学生能够运用所学知识，设计并搭建一个简易的足球小车机器人；2. 学生能够运用编程软件，编写程序控制足球小车机器人的基本动作；3. 学生能够运用传感器，实现足球小车机器人的自动避障和寻迹功能。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对足球小车机器人及科技创新的兴趣，激发学生的探究欲望；2. 培养学生的团队合作意识，学会与他人共同解决问题；3. 培养学生面对挑战时的坚持和毅力，形成积极向上的学习态度。
课程性质：本课程为实践性较强的课程，结合课本知识，让学生动手操作，提高学生的实际操作能力和创新能力。
学生特点：六年级学生具备一定的动手能力和逻辑思维能力，对新鲜事物充满好奇心，善于合作与分享。
教学要求：注重理论与实践相结合，关注学生的个体差异，鼓励学生积极参与，充分调动学生的主观能动性。
将课程目标分解为具体的学习成果，便于教学设计和评估。
二、教学内容1. 足球小车机器人基础知识：- 介绍足球小车机器人的基本结构，包括驱动系统、控制系统、传感器等；- 分析足球小车机器人的工作原理及在各领域的应用。
2. 足球小车机器人搭建与编程：- 教授如何搭建一个简易的足球小车机器人，包括选择合适的材料、组装过程等；- 介绍编程软件的使用，指导学生编写程序，实现足球小车机器人的基本动作控制。
3. 传感器及其应用：- 讲解传感器的基本原理，如红外传感器、超声波传感器等；- 指导学生如何利用传感器实现足球小车机器人的自动避障和寻迹功能。
4. 教学大纲：- 第一课时：足球小车机器人基础知识学习；- 第二课时：足球小车机器人搭建；- 第三课时：足球小车机器人编程；- 第四课时：传感器在足球小车机器人中的应用；- 第五课时：综合实践，进行足球小车机器人比赛。
机器人足球实验报告
引言概述：足球是一种结合了机械工程、电子工程、计算机科学和等多个领域的综合性研究课题，它旨在通过开发智能，实现在足球比赛中与人类球员对抗的目标。
本实验报告将对足球进行详细分析和阐述，包括足球的背景、系统架构、技术挑战以及未来发展方向等方面。
一、足球的背景1.1足球的起源和发展历史1.2足球的意义和作用1.3国内外足球发展现状二、足球系统架构2.1足球的硬件组成2.2足球的软件系统2.3足球的通信系统三、技术挑战及解决方案3.1运动控制与路径规划3.1.1足球运动控制的基本原理3.1.2足球路径规划的算法与方法3.1.3足球的运动学建模3.2视觉感知与目标识别3.2.1足球的视觉感知技术3.2.2足球图像处理与分析3.2.3足球目标识别的算法3.3协同与策略3.3.1足球的协同控制策略3.3.2足球的团队协作策略3.3.3足球的智能决策算法四、足球的应用领域4.1教育领域的足球应用4.2工业和制造领域的足球应用4.3娱乐和娱体领域的足球应用五、足球的未来发展方向5.1足球竞赛的推广与普及5.2足球的技术突破与创新5.3足球与的结合总结：在本文中，我们对足球进行了全面的分析和阐述。
从足球的背景和起源开始，我们介绍了足球的系统架构，详细探讨了足球所面临的技术挑战，并给出了相应的解决方案。
我们还介绍了足球在教育、工业和娱乐等领域的应用，并展望了未来足球的发展方向。
通过本文的阐述，我们可以看到足球在实际应用中的重要性和潜力，相信在未来会有更多的技术突破和创新，在领域发挥更大的作用。
机器人足球培训计划
机器人足球培训计划一、培训目的和意义足球是一项团队合作的运动，对身体素质、技术水平和心理素质都有着较高的要求。
而现今的足球比赛中，机器人足球已经逐渐成为一种新的趋势。
机器人足球培训计划的目的在于通过专业的培训，提高学员的足球技术，增强其团队合作能力，培养其团队精神，提升其身体素质和心理素质，从而为未来的机器人足球比赛做好准备。
二、培训对象本培训计划主要面向机器人足球爱好者、学生和相关领域的科研人员。
培训对象的年龄范围为8岁-25岁，性别不限。
三、培训内容1.基本足球技能- 传球、盘带、射门、头球等基本足球技能的训练- 双脚技术训练- 控球和传球的训练2.团队合作- 球队协作演练- 分工合作训练- 防守和进攻的配合训练3.身体素质训练- 足球运动员必备的体能训练- 身体柔韧度和力量的提升- 耐力和爆发力的训练4.心理素质培养- 压力适应训练- 战术意识培养- 毅力和自信心的培养5.机器人足球比赛规则讲解和实战训练四、培训方式1.理论授课- 通过足球训练视频、篇章和实战案例，讲解足球技术和战术等相关知识。
2.技能训练- 专业足球教练进行现场指导和实际操作，通过集中训练和个人辅导，提高学员的足球技术水平。
3.团队合作训练- 组织足球比赛、集体训练和分组活动，提高学员的团队协作能力。
4.实战演练- 在真实的比赛场地和条件下，让学员进行实战演练，提高学员的比赛经验和战术意识。
五、培训时间和地点本培训计划将在校园足球场、体育馆和相关青少年训练基地进行。
培训时间为每周6天，每天2小时，持续培训3个月。
六、培训目标1. 培养学员的足球技术，提高其球技水平。
2. 增强学员的团队合作意识，提高其团队协作能力。
3. 提升学员的身体素质和心理素质，培养其比赛意识和毅力。
4. 培养机器人足球比赛的参赛选手，提高学员在比赛中的表现和成绩。
七、培训效果评价1. 足球比赛成绩- 组织校内足球比赛，通过比赛成绩来评价学员的足球技术和团队合作能力。
第四章-工业机器人精选全文
从模仿能力意义上来看，也可以把机械手、操作机和工 业机器人统称为“工业机器人”。
目前世界各国对机器人还没有一个统一的定义。 我国国家标准GB／T12643—90将工业机器人定义为“是
一种能自动控制、可重复编程、多功能、多自由度的操 作机，能搬运材料、工件或操持工具，用以完成各种作 业”。
将操作机定义为“具有和人手臂相似的动作功能，可在 空间抓放物体或进行其它操作的机械装置”
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3．总体评价
• 总体设计阶段所得的设计结果是各构件及关节的概略 形状及尺寸，通过详细设计将其细化了，而且总体设 计阶段尚未考虑的细节也具体化了，因此各部分尺寸 会有一些变化，需要对设计进行总体评价，检测其是 否能满足所需设计指标的要求。
4.2 工业机器人运动功能设计
一、工业机器人的位姿描述 二、工业机器人运动方程 三、工业机器人的运动功能设计 四、工业机器人的工作空间解释 五、工业机器人的轨迹解析
4.1.4工业机器人的特性表示方法
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3.1 群体规模(Collective Size)
SIZE-ALONE: 单机器人系统 SIZE-PAIR:双机器人系统 SIZE-LIM:多机器人系统.成员数目n相对于任 务规模来看比较小. SIZE-INF:规模无限的机器人系统. 问题: SIZE-LIM型群体和SIZE-INF型群体执行 搜索任务时,哪个完成任务的可能性更大?我们 总能使用SIZE-INF型群体么?
这类系统的缺点
群体成员未感知到的任务不会被完成
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2.3 本质上由单Agent完成的任务
在单个地点上的单任务 这些任务的解决不宜采用多Agent群体
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2.4 用多Agent系统解决的效果可能比单 Agent更好的任务
例1:在一个有限区域寻找一个特定物体的任 务,群体{ri}比单个机器人R完成任务的速度 速度可 速度 能更快 但是,{ri}完成任务的速度不一定比R更快.取 决于两个因素:群体成员之间的通信和单个成 员与R的能力的接近程度.
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3.6 成员的处理能力
(Processing ability of each collective unit) 群体中的每个成员具有不同的计算模型. 有的成员的计算模型可能比图灵机弱一些, 比如,有穷状态自动机.但是,即使单个 成员的计算模型简单,整个群体的计算能 力可能是很强的.
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3.6 成员的处理能力
第四章 多机器人规 划
内容提纲
为什么需要多个机器人完成任务? 多机器人系统的分类 多机器人系统的路径规划思想
2
1. 多机器人系统的必要性
通过群体行为完成某种任务在自然界中无 处不在.
如,蜂群,蚁群,菌群
虽然有的任务中只需要单个机器人,但是 有的任务需要多个机器人.比如,探索一 个未知的星球,推动物体,清理有毒垃圾.
例如:出于左侧的Agent首先运动
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�
3
多机器人系统相对单机器人系统的优势
在某些情况下,使用多个小的,简单的机器人 比使用一个大的,复杂的机器人完成任务具有 更高的效率 设计者可以选择一些折衷的设计方案 更加经济,可扩展,具有更好的抗失败能力
简单机器人比复杂机器人的造价低 多机器人系统可包含不同数量的简单机器人 多个简单机器人执行任务失败的概率比单个复杂机 器人执行任务失败的概率低
NEGOTIABLE
NONNEGOTIABLE
SCHEDULED
UNSCHEDULED
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4.2 多Agent系统的规划方法
集中式(Centralised Approaches) 分散式(Decoupled Approaches) 组合式(Combined Techniques)
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4.2.1 多Agent系统的集中式路径规 划方法
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单Agent路径规划方法不能用于求解多 Agent规划问题,原因包括:
成员之间要避免碰撞 成员之间要避免死锁
多Agent规划系统的难点包括:
计算代价 信息交换策略 通信代价
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4.1 对障碍物的分类
OBSTACLES
STATIC
MOBILE
Usually other agents are modelled as unscheduled, non-negotiable, mobile obstacles in MASPPs. Category of Obstacles from Arai et. al. (89)
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注:两个Agent只有通过通信才能完成以上 任务
执行任务的初始时,通过同步时钟,然后约定 在某个时刻同时旋转钥匙 在一个Agent旋转钥匙的同时,发信号给另一 个Agent
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2.2 传统上,由多个Agent完成的任务
现代运输,工业生产(流水线),农业,渔业 这类任务的特点:
执行任务之初,Agent相互通信用于分配任务 每个成员单独执行任务,忽略其他成员的存在
机器人成员在功能上不存在依赖性, 机器人成员在功能上不存在依赖性,也不存在 持久的物理连接
由单个机器人构成的系统为单机器人系统 单机器人系统, 单机器对任务的分类
2.1 本质上需要多Agent才能完成的任务
两把距离遥远的钥匙, 两把距离遥远的钥匙,必须被同时旋转才能打 开某一扇门(需要多个Agent) 开某一扇门(需要多个Agent) 两把距离较近的钥匙,必须被同时旋转才能打 开某一扇门(需要一个Agent) 两把距离遥远的钥匙,必须在一段时间内均被 旋转才能打开某一扇门(需要一个飞速的 Agent)
例如:蜂群中,蜜蜂通过跳八字舞进行通信.传递的 信息与跳舞的运动代价成正比
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BAND-LOW:通信代价高.远远高出将一 个机器人丛一个位置移动到另一个位置的 代价 BAND-ZERO:无通信,任何成员无法感知 到其他成员
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3.5 群体的可重配置程度 (Collective Recongurability)
使用一个方法对所有的Agent的路径进行规划 优点:
可以找到最优解 使用系统的全部信息
缺点:
计算复杂度随着Agent的数目呈指数级别增长 对一个Agent的规划失败,则无法继续对其他Agent进 行规划
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4.2.2 多Agent系统的分散式路径规 划方法
该方法首先为每个机器人Ri计算一条相应的规划解Plani,然后处理这 些解之间的路径冲突,如果解决冲突成功则将规划解作为每个机器人 的路径规划解,否则返回"无解". 优点:
(Processing ability of each collective unit)
PROC-SUM:成员的计算模型是一个非线性求和 单元.例如,神经网络中的神经元. PROC-FSA:成员的计算模型是一个有穷状态自 动机. PROC-PDA:成员的计算模型是一个下推自动机 PROC-TME:成员的计算模型是一个图灵机
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如果群体成员不通信,可能发生什么情况? 如果群体成员的能力比R的能力弱,可能发生 什么情况? 例2:排雷,清除航空母舰甲板上的异物.使 用群体{ri}比单个机器人R,更加可靠 可靠
成员很容易被损伤 单个成员的失败不会导致任务执行的失败,而R的 失败必然导致任务执行的失败
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在2.4这类任务中,群体成员之间的通信对 群体完成任务的性能具有重要的影响 通信的方式有两种:直接的,间接的
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3.7 群体的构成
群体成员可能在物理构成上是异构的.即 使使用相同的物理部件,也可能在软件上 是异构的. CMP-IDENT:群体的成员均具有相同的硬 件和软件 CMP-HET:群体成员具有不同的硬件,导 致软件也不相同
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3.8 群体系统的案例
研究者成功设计了多个具有相对优势的群 体机器人系统 案例1:成员具有有穷状态自动机的计算模 型,而群体的计算能力与图灵机接近 案例2:对于搜索任务,群体系统比单独一 个移动的,能做标记的机器人更高效
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Thinking Globally
对于一个Agent,计算从其从当前位置到目的 位置的完整路径 使用A*算法完成
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Act Locally:
为了避开障碍物,采用反应式的规划方法,基 于局部信息进行路径规划 优点是:
不需要环境的全部信息; 制定决策的过程快速
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反应式避障规划的思想
根据成员的优先级进行反应(Priority assignment assignment) 根据规则进行反应(Rule-Based methods)
直接通信:成员带有一个专门的通信管道 间接通信:一个成员使用感知器观测其他成员 的行为
问题:成员间通信的量越大,则系统的性 能就越高么?
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3. 机器人群体系统的分类角度
Dudek等人提出了以上 个角度,用于分类多 等人提出了以上7个角度 用于分类多Agent系统. 系统. 等人提出了以上 个角度, 系统
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群体机器人系统的两个极端
一个群体可以由完全自治的机器人组成,它们 两两之间可以通信. 另一个群体由受远程控制的多个附属物组成, 而整个群体可以看成是一个具有分布式执行器 的单机器人系统.
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多机器人系统称为群体机器人系统 群体机器人系统 (Collective of Robots),或者叫蜂群 (Swarm),表示为{ri}
拓扑空间距离的例子:军队中的士兵由树形的结构组织
COM-INF:一个机器人成员可以与其它任意机器人通信
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3.3 通信的拓扑结构 (Communication Topology)
广播式通信 按地址通信 树形通信 网状通信
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3.4 通信带宽 (Communication Bandwidth)
通信影响群体的性能:如果成员具有专用的通信 通道,则处理通信的时间很短;如果成员在通信 时不能进行其他动作,那么通信代价就高. BAND-INF:在这种群体中,通信是无代价的. BAND-INF BAND-MOTION:通信代价与移动成员的代价成 正比.
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4.2.3 多Agent系统的组合式路径规 划方法
Use cumulative information for global path planning, use local information for local planning(使用累积的信息对单个Agent的 全局路径进行规划,使用本地信息对该 Agent局部的路径进行规划) "Think Global Act Local"
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3.2 通信范围 (Communication Range)
COM-NONE:机器人成员不能直接与其他机器人通信, 智能通过感知器观测到对方的存在,不存在和行为.成员 之间也不可以互发信号 COM-NEAR:机器人成员只能与其附近 附近的机器人通信 附近 (距离可以物理空间上的距离也可以是拓扑空间上的距离)