| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 图表索引 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| ·RoboCup简介 | 第9-10页 |
| ·RoboCup的提出 | 第9-10页 |
| ·机器人足球的最终目标 | 第10页 |
| ·RoboCup历届比赛情况 | 第10-12页 |
| ·机器人足球的研究意义 | 第12-15页 |
| ·主要研究工作 | 第15-16页 |
| 第二章 RoboCup仿真环境模型 | 第16-28页 |
| ·仿真环境结构 | 第16页 |
| ·SoccerServer介绍 | 第16-17页 |
| ·比赛规则 | 第17-18页 |
| ·比赛过程 | 第18页 |
| ·感知模型 | 第18-23页 |
| ·视觉模型 | 第18-22页 |
| ·听觉模型 | 第22页 |
| ·身体状态信息模型 | 第22-23页 |
| ·动作模型 | 第23-25页 |
| ·体力模型 | 第25-26页 |
| ·裁判模型 | 第26-27页 |
| ·教练模型 | 第27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 RoboCup仿真系统客户程序的设计 | 第28-42页 |
| ·开发环境 | 第28页 |
| ·客户程序的整体结构 | 第28-29页 |
| ·客户程序的数据结构 | 第29-32页 |
| ·物体类(Object)的作用和继承关系 | 第29-31页 |
| ·状态信息类(Information)的作用和继承关系 | 第31-32页 |
| ·客户程序的控制结构 | 第32-33页 |
| ·Client技能的设计 | 第33-38页 |
| ·Kick | 第33-34页 |
| ·Dash | 第34-35页 |
| ·Move | 第35-36页 |
| ·Turn | 第36页 |
| ·Turn_neck | 第36-37页 |
| ·Catch | 第37-38页 |
| ·Say | 第38页 |
| ·守门员的设计 | 第38-40页 |
| ·点球程序的设计 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第四章 仿真系统的教练模型 | 第42-70页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·教练的分类 | 第43-44页 |
| ·教练的连接方法 | 第44-45页 |
| ·离线教练的连接方法 | 第44页 |
| ·在线教练的连接方法 | 第44-45页 |
| ·教练的指令 | 第45-50页 |
| ·仅仅能由trainer执行的命令 | 第45-47页 |
| ·能被trainer执行,也能被online coach限制地执行地命令 | 第47-49页 |
| ·能被trainer和online coach执行的命令 | 第49-50页 |
| ·离线教练 | 第50-59页 |
| ·离线教练的介绍 | 第50-51页 |
| ·离线教练的框架设计 | 第51-52页 |
| ·利用BP神经网络进行截球的训练 | 第52-57页 |
| ·仿真实验 | 第57-59页 |
| ·在线教练 | 第59-69页 |
| ·在线教练的介绍 | 第59-61页 |
| ·在线教练的设计 | 第61-62页 |
| ·异构球员 | 第62-64页 |
| ·异构智能体的选择 | 第64-66页 |
| ·异构智能体的辨识 | 第66-67页 |
| ·仿真实验 | 第67-69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 第五章 基于势能场理论的路径规划 | 第70-78页 |
| ·人工势场法 | 第70-72页 |
| ·局部极小 | 第72-73页 |
| ·基于"沿边行为"的方法 | 第73-77页 |
| ·激活和推出条件 | 第73-74页 |
| ·方法的描述 | 第74-75页 |
| ·仿真实验 | 第75-77页 |
| ·小结 | 第77-78页 |
| 第六章 总结与展望 | 第78-79页 |
| ·结论 | 第78页 |
| ·今后的工作 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-82页 |
| 致谢 | 第82-83页 |
| 研究生期间主要科研工作及成果 | 第83页 |
