机器人足球决策系统研究与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-13页 |
| 1 绪论 | 第13-27页 |
| 1．1 课题来源及意义 | 第13-18页 |
| 1．1．1 机器人足球的基本概念 | 第13-15页 |
| 1．1．2 研究机器人足球的意义 | 第15-18页 |
| 1．2 机器人足球研究现状与发展趋势 | 第18-25页 |
| 1．2．1 研究现状 | 第18-24页 |
| 1．2．2 发展趋势 | 第24-25页 |
| 1．3 论文结构及主要研究内容 | 第25-27页 |
| 2 足球机器人系统概述 | 第27-42页 |
| 2．1 足球机器人基本类型及组成原理 | 第27-33页 |
| 2．1．1 分析人类足球比赛 | 第27-28页 |
| 2．1．2 足球机器人分类及实现方案 | 第28-31页 |
| 2．1．3 基于全局视觉遥控足球机器人系统 | 第31-33页 |
| 2．2 MIROSOT足球机器人系统 | 第33-35页 |
| 2．2．1 系统组成 | 第33-34页 |
| 2．2．2 结构框架 | 第34页 |
| 2．2．3 系统关键问题 | 第34-35页 |
| 2．3 足球机器人仿真系统 | 第35-38页 |
| 2．3．1 机器人足球仿真比赛 | 第35-36页 |
| 2．3．2 仿真系统简介 | 第36-38页 |
| 2．4 集控式足球机器人决策系统分析 | 第38-42页 |
| 2．4．1 决策系统分析 | 第38-39页 |
| 2．4．2 决策系统特点与要求 | 第39页 |
| 2．4．3 决策结构分析 | 第39-42页 |
| 3 足球机器人运动建模及控制 | 第42-59页 |
| 3．1 坐标系定义 | 第42-44页 |
| 3．1．1 坐标系基本定义 | 第42-43页 |
| 3．1．2 齐次坐标变换 | 第43-44页 |
| 3．2 移动机器人建运动模 | 第44-50页 |
| 3．2．1 运动约束 | 第44-45页 |
| 3．2．2 WMR移动机构 | 第45-47页 |
| 3．2．3 运动学模型 | 第47-48页 |
| 3．2．4 动力学模型 | 第48-50页 |
| 3．3 足球机器人运动控制 | 第50-55页 |
| 3．3．1 微型足球机器人闭环控制分析 | 第50-51页 |
| 3．3．2 简化的点镇定控制 | 第51-53页 |
| 3．3．3 几种实用的运动控制的方法 | 第53-55页 |
| 3．4 点镇定控制的参数设计 | 第55-59页 |
| 3．4．1 参数选择的评价指标 | 第55-57页 |
| 3．4．2 网格优化方法 | 第57-59页 |
| 4 基于团队的足球机器人协作框架 | 第59-67页 |
| 4．1 多机器人协作系统 | 第59-61页 |
| 4．1．1 足球机器人—典型的多机协作系统 | 第59-60页 |
| 4．1．2 协作形式 | 第60-61页 |
| 4．2 基于团队的协作结构 | 第61-65页 |
| 4．2．2 角色 | 第61-63页 |
| 4．2．3 队形 | 第63-65页 |
| 4．3 团队的一致性 | 第65-67页 |
| 5 足球机器人路径规划及动作设计 | 第67-93页 |
| 5．1 两种常用的足球机器人路径规划方法 | 第67-72页 |
| 5．1．1 基于人工势场法的路径规划 | 第68-71页 |
| 5．1．2 B-Spline法 | 第71-72页 |
| 5．2 基于遗传算法的路径规划 | 第72-81页 |
| 5．2．1 遗传算法简介 | 第73-74页 |
| 5．2．2 对固定目标的路径规划 | 第74-78页 |
| 5．2．3 对移动目标的路径规划 | 第78-81页 |
| 5．3 足球机器人的动作设计分析 | 第81-84页 |
| 5．3．1 动作设计的目的意义 | 第81-82页 |
| 5．3．2 足球机器人动作特点分析 | 第82-83页 |
| 5．3．3 动作的层次关系 | 第83-84页 |
| 5．4 基于遗传模糊算法的动作设计 | 第84-90页 |
| 5．4．1 射门动作设计 | 第84-89页 |
| 5．4．2 解围动作设计 | 第89-90页 |
| 5．5 其他典型动作设计 | 第90-93页 |
| 5．5．1 基于中分线的射门方法 | 第90-91页 |
| 5．5．2 基于人工势场的射门方法 | 第91页 |
| 5．5．3 基于遗传算法的盯人防守动作设计 | 第91-92页 |
| 5．5．4 底线传中射门动作 | 第92-93页 |
| 6 足球机器人决策模型 | 第93-113页 |
| 6．1 多机器人决策模型 | 第94-100页 |
| 6．1．1 队形变换 | 第94-95页 |
| 6．1．2 角色分配 | 第95-97页 |
| 6．1．3 动作选择 | 第97-100页 |
| 6．2 基于模糊评判的多机器人足球比赛策略 | 第100-107页 |
| 6．2．1 球场态势分析 | 第101页 |
| 6．2．2 队形的模糊评判 | 第101-105页 |
| 6．2．3 角色规划算法 | 第105-107页 |
| 6．2．4 实验结果 | 第107页 |
| 6．3 足球机器人传球路径搜索 | 第107-113页 |
| 6．3．1 足球机器人的机动圆 | 第108页 |
| 6．3．2 问题描述及遗传算法的实现 | 第108-112页 |
| 6．3．3 实验结果 | 第112-113页 |
| 7 集控式足球机器人决策软件设计与实现 | 第113-123页 |
| 7．1 软件设计分析 | 第113-118页 |
| 7．1．1 微足球机器人系统分析 | 第113-115页 |
| 7．1．2 软件结构分析 | 第115-118页 |
| 7．2 基于任务管理器的感知／决策／动作模型 | 第118-120页 |
| 7．3 面向对象的软件设计 | 第120-123页 |
| 7．3．1 感知层和决策层设计 | 第121页 |
| 7．3．2 任务管理器和动作层设计 | 第121-123页 |
| 8 结论 | 第123-128页 |
| 8．1 主要研究结论 | 第123-125页 |
| 8．2 论文的主要创新工作 | 第125-126页 |
| 8．3 进一步的研究工作 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-135页 |
| 作者攻读博士期间发表论文情况 | 第135-136页 |
| 攻读博士期间参加和完成的科研工作及成果 | 第136-137页 |
| 声明 | 第137-138页 |
| 致谢 | 第138页 |
