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足球机器人局部传球与战术配合

摘要第4-5页
Abstract第5页
专用术语注释表第8-9页
第一章 绪论第9-16页
    1.1 研究背景第9-11页
        1.1.1 机器人足球比赛的起源第9-10页
        1.1.2 RoboCup3D的背景第10页
        1.1.3 RoboCup的研究意义第10-11页
    1.2 研究现状第11-14页
        1.2.1 仿人机器人的研究现状第11-12页
        1.2.2 RoboCup3D竞赛研究现状第12-13页
        1.2.3 RoboCup3D足球机器人的研究现状第13-14页
    1.3 论文的主要工作及章节安排第14-16页
第二章 RoboCup仿真机器人模型介绍第16-24页
    2.1 机器人的视觉模型第16-18页
    2.2 Nao仿人机器人模型第18-21页
        2.2.1 Nao仿人机器人关节模型第18-20页
        2.2.2 Nao仿人机器人连杆的设计第20-21页
    2.3 机器人状态描述第21-24页
第三章 基于CMAES逐层学习的机器人传球动作设计第24-35页
    3.1 CMAES算法简介第24-25页
    3.2 基于CMAES多层学习的机器人传球方法第25-31页
        3.2.1 灵活传球的分层学习第26-28页
        3.2.2 稳定传球的分层学习第28-30页
        3.2.3 精准传球的分层学习第30-31页
    3.3 仿真验证第31-34页
        3.3.1 实验一:摆动腿轨迹及机器人位置状态误差分析第31-32页
        3.3.2 实验二:传球动作中的关节位姿第32-33页
        3.3.3 实验三:长传球距离实验第33页
        3.3.4 实验四:各种传球方式下的对比验证第33-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第四章 基于Keepaway算法的局部传球战术配合第35-47页
    4.1 Keepaway训练模型第35-36页
    4.2 线性函数近似的Sarsa( l )学习算法第36-38页
    4.3 基于Keepaway机器人局部传球战术第38-43页
        4.3.1 Robocup3D仿真中Keepaway3 vs 2 训练场景第38页
        4.3.2 局部协作与对抗的强化学习第38-41页
        4.3.3 学习PASS和GETOPEN第41-43页
    4.4 仿真验证第43-46页
        4.4.1 不同策略下的Keepaway训练比较第43-44页
        4.4.2 RoboCup3D仿真平台传球战术实验第44-45页
        4.4.3 Pass Challenge比赛模式下的传球实验第45-46页
    4.5 本章小结第46-47页
第五章 机器人足球比赛团队战术设计第47-58页
    5.1 阵型设计第47-49页
        5.1.1 队形设计第47-49页
    5.2 角色分配第49-50页
        5.2.1 前提条件第49页
        5.2.2 角色分配第49-50页
    5.3 分层决策机制第50-52页
        5.3.1 并行投票系统第50-51页
        5.3.2 动态规划优化第51-52页
    5.4 仿真实验第52-57页
        5.4.1 固定占位实验第52-54页
        5.4.2 角色轮换实验第54页
        5.4.3 攻防测试第54-55页
        5.4.4 与各球队实际比赛情况第55-57页
    5.5 本章小结第57-58页
第六章 总结与展望第58-60页
    6.1 全文总结第58页
    6.2 未来展望第58-60页
参考文献第60-63页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第63-64页
附录2 攻读硕士学位期间所获荣誉第64-73页
致谢第73页

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