摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第一章 绪论 | 第9-16页 |
1.1 RoboCup 的研究背景 | 第9-10页 |
1.1.1 RoboCup 的起源 | 第9-10页 |
1.1.2 RoboCup 的研究意义 | 第10页 |
1.2 研究现状 | 第10-15页 |
1.2.1 仿人机器人的研究现状 | 第10-12页 |
1.2.2 RoboCup3D 足球机器人的研究现状 | 第12-13页 |
1.2.3 RoboCup3D 足球机器人的运动规划与协作机制的研究现状 | 第13-15页 |
1.3 论文的主要工作及章节安排 | 第15-16页 |
第二章 基于CMAC的仿人机器人闭环控制全向行走 | 第16-30页 |
2.1 引言 | 第16页 |
2.2 闭环控制的仿人机器人全向行走 | 第16-23页 |
2.2.1 足部规划器 | 第17-18页 |
2.2.2 基于 ZMP 预测控制的双线性倒立摆 | 第18-19页 |
2.2.3 足部轨迹 | 第19-20页 |
2.2.4 逆运动学 | 第20-22页 |
2.2.5 反馈控制 | 第22-23页 |
2.3 基于 CMAC 优化和权值修正方法 | 第23-25页 |
2.3.1 CMAC 概述 | 第23-24页 |
2.3.2 CMAC 优化与权值修正 | 第24-25页 |
2.4 仿真验证 | 第25-29页 |
2.4.1 实验一:训练前后关节变化对比验证 | 第26-27页 |
2.4.2 实验二:全向行走和步态模型验证 | 第27-28页 |
2.4.3 实验三:SimSpark 仿真全向行走对比验证 | 第28-29页 |
2.5 本章小结 | 第29-30页 |
第三章 基于CMA-ES渐进积累的机器人踢球方法 | 第30-43页 |
3.1 引言 | 第30页 |
3.2 协方差自适应矩阵进化策略(CMA-ES)优化算法概述 | 第30-32页 |
3.3 基于 CMA-ES 渐进积累的机器人踢球方法 | 第32-37页 |
3.3.1 灵活踢球的积累学习 | 第32-34页 |
3.3.2 稳定踢球的积累学习 | 第34-36页 |
3.3.3 精准踢球的积累学习 | 第36-37页 |
3.4 仿真验证 | 第37-42页 |
3.4.1 实验一:踢球轨迹曲线及优化误差对比验证 | 第37-38页 |
3.4.2 实验二:优化前后踢球关节位姿对比验证 | 第38-39页 |
3.4.3 实验三:基于远踢效果对比验证 | 第39-40页 |
3.4.4 实验四:各种踢球方式下的对比验证 | 第40-42页 |
3.5 本章小结 | 第42-43页 |
第四章 基于分层决策机制的多智能体协作策略 | 第43-56页 |
4.1 引言 | 第43页 |
4.2 分层决策机制概述 | 第43-49页 |
4.2.1 投票通信系统 | 第44-45页 |
4.2.2 阵型选择 | 第45-46页 |
4.2.3 角色分配函数 yr | 第46-47页 |
4.2.4 理想的行为预测模型 | 第47-49页 |
4.3 基于分层决策的动态规划优化方法 | 第49-50页 |
4.4 仿真验证 | 第50-55页 |
4.4.1 实验一:不同比赛模式下的阵型占位 | 第50-52页 |
4.4.2 实验二:角色轮换和 IOBPM 模型验证 | 第52-53页 |
4.4.3 实验三:守门员角色轮换验证 | 第53-55页 |
4.4.4 实验四:与各球队比赛情况 | 第55页 |
4.5 本章小结 | 第55-56页 |
第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
5.1 全文总结 | 第56-57页 |
5.2 工作展望 | 第57-58页 |
参考文献 | 第58-62页 |
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第62-63页 |
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第63-64页 |
附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第64-65页 |
附录4 攻读硕士学位期间参加比赛所获荣誉 | 第65-66页 |
致谢 | 第66页 |