| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-14页 |
| 图索引 | 第14-16页 |
| 表索引 | 第16-17页 |
| 第一章 绪论 | 第17-26页 |
| 1．1 课题来源及研究背景意义 | 第17-20页 |
| 1．1．1 本文的研究背景 | 第17-18页 |
| 1．1．2 本文的研究意义 | 第18-20页 |
| 1．2 国内外研究现状 | 第20-21页 |
| 1．3 本文的主要工作与创新点 | 第21-24页 |
| 1．3．1 本文的主要工作 | 第21-23页 |
| 1．3．2 本文的创新点 | 第23-24页 |
| 1．4 本文各部分主要内容 | 第24-26页 |
| 第二章 MiroSot足球机器人系统 | 第26-41页 |
| 2．1 足球机器人系统的分类和实现方案 | 第26-29页 |
| 2．2 MiroSot足球机器人系统组成及相关技术 | 第29-39页 |
| 2．2．1 视觉子系统 | 第31-34页 |
| 2．2．2 机器人子系统 | 第34-35页 |
| 2．2．3 通信子系统 | 第35-36页 |
| 2．2．4 决策子系统 | 第36-39页 |
| 2．3 足球机器人系统研究的热点 | 第39-40页 |
| 2．4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 决策子系统的研究与设计 | 第41-64页 |
| 3．1 引言 | 第41页 |
| 3．2 决策子系统的体系结构与层次结构 | 第41-45页 |
| 3．2．1 体系结构 | 第42-43页 |
| 3．2．2 层次结构 | 第43-45页 |
| 3．3 决策子系统的分层设计 | 第45-47页 |
| 3．3．1 协调层 | 第45-46页 |
| 3．3．2 规划层 | 第46页 |
| 3．3．3 动作层 | 第46-47页 |
| 3．4 赛场态势分析与攻防策略 | 第47-48页 |
| 3．5 队形选择 | 第48-51页 |
| 3．6 角色分配 | 第51-52页 |
| 3．7 模糊理论简介 | 第52-58页 |
| 3．7．1 模糊集合和模糊关系 | 第52-53页 |
| 3．7．2 模糊语言变量和模糊IF-THEN规则 | 第53-54页 |
| 3．7．3 模糊逻辑和近似推理 | 第54-55页 |
| 3．7．4 模糊控制系统 | 第55-58页 |
| 3．8 基于模糊逻辑的射门角色选择策略 | 第58-63页 |
| 3．8．1 模糊输入与输出 | 第58-59页 |
| 3．8．2 模糊逻辑规则 | 第59页 |
| 3．8．3 模糊化 | 第59-60页 |
| 3．8．4 反模糊化 | 第60-61页 |
| 3．8．5 目标产生方法 | 第61-63页 |
| 3．9 本章小结 | 第63-64页 |
| 第四章 动作设计 | 第64-76页 |
| 4．1 动作设计的目的和意义 | 第64-65页 |
| 4．2 足球机器人动作的层次结构 | 第65-66页 |
| 4．3 基本行为 | 第66页 |
| 4．4 基本动作 | 第66-75页 |
| 4．4．1 跑位动作 | 第66-68页 |
| 4．4．2 带球动作 | 第68页 |
| 4．4．3 扫球动作 | 第68-69页 |
| 4．4．4 停止动作 | 第69页 |
| 4．4．5 解围动作 | 第69-70页 |
| 4．4．6 阻挡动作 | 第70-71页 |
| 4．4．7 截球动作 | 第71-72页 |
| 4．4．8 守门员基本动作 | 第72-75页 |
| 4．5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 足球机器人的运动规划和动态避障 | 第76-105页 |
| 5．1 机器人运动规划的目的和意义 | 第76-77页 |
| 5．2 机器人运动规划问题的分类 | 第77-80页 |
| 5．2．1 单机器人运动规划 | 第77-79页 |
| 5．2．2 多机器人运动规划 | 第79页 |
| 5．2．3 动态运动规划与静态运动规划 | 第79-80页 |
| 5．3 机器人运动规划算法的分类 | 第80页 |
| 5．4 足球机器人的运动学模型 | 第80-83页 |
| 5．5 足球机器人运动规划的特点和解决方案 | 第83-85页 |
| 5．6 遗传算法理论简介 | 第85-90页 |
| 5．6．1 遗传算法的工作原理 | 第87页 |
| 5．6．2 遗传算法的组成要素 | 第87-90页 |
| 5．7 基于人工势场法的足球机器人运动规划与动态避障 | 第90-95页 |
| 5．7．1 势场及其势场函数的构造 | 第91-92页 |
| 5．7．2 势场的计算 | 第92-93页 |
| 5．7．3 仿真实验与结果分析 | 第93-95页 |
| 5．8 基于人工势场法和遗传算法的足球机器人运动规划与动态避障 | 第95-104页 |
| 5．8．1 算法步骤 | 第95-98页 |
| 5．8．2 仿真实验与结果分析 | 第98-103页 |
| 5．8．3 APFGA算法优缺点分析 | 第103-104页 |
| 5．9 本章小结 | 第104-105页 |
| 第六章 结论 | 第105-110页 |
| 6．1 本文工作总结 | 第105-108页 |
| 6．2 本文的创新点 | 第108页 |
| 6．3 未来工作展望 | 第108-110页 |
| 参考文献 | 第110-117页 |
| 致谢 | 第117-118页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第118页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第118页 |
