机器人足球系统的协作及其控制策略
| 目录 | 第1-5页 |
| 中文摘要 | 第5-6页 |
| 英文摘要 | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| §1．1 背景和意义 | 第7-8页 |
| §1．2 国内外研究现状与发展趋势 | 第8-10页 |
| §1．3 多智能体与多机器人系统研究的主要问题 | 第10-14页 |
| §1．4 本论文的主要工作 | 第14-15页 |
| 第二章 基于多智能体理论的多机器人系统 | 第15-31页 |
| §2．1 智能体与多智能体系统 | 第15-17页 |
| §2．1．1 智能体 | 第15-16页 |
| §2．1．2 多智能体系统 | 第16-17页 |
| §2．2 机器人技术的新进展 | 第17-18页 |
| §2．3 机器人系统控制结构及相关问题 | 第18-24页 |
| §2．3．1 单机器人 | 第18-19页 |
| §2．3．2 多机器人系统及其控制结构 | 第19-22页 |
| §2．3．3 多机器人系统通讯 | 第22页 |
| §2．3．4 多机器人系统资源冲突问题 | 第22-23页 |
| §2．3．5 学习和再励学习 | 第23页 |
| §2．3．6 协作多机器人系统与MAS的内在联系 | 第23-24页 |
| §2．4 机器人运动规划 | 第24-31页 |
| §2．4．1 运动规划问题的分类 | 第24-25页 |
| §2．4．2 运动规划算法的分类 | 第25页 |
| §2．4．3 运动规划的基本问题与步骤 | 第25-27页 |
| §2．4．4 运动规划的基本方法 | 第27-31页 |
| §2．4．4．1 单机器人运动规划 | 第27-29页 |
| §2．4．4．2 多机器人运动规划 | 第29-31页 |
| 第三章 机器人足球系统及其协作策略 | 第31-46页 |
| §3．1 机器人足球系统 | 第32-39页 |
| §3．1．1 机器人足球系统的控制结构 | 第32-33页 |
| §3．1．2 足球机器人基本动作、基本行为设计 | 第33-39页 |
| §3．1．2．1 速控行为 | 第34页 |
| §3．1．2．2 运动行为 | 第34-35页 |
| §3．1．2．3 旋转行为 | 第35页 |
| §3．1．2．4 避障行为 | 第35-36页 |
| §3．1．2．5 射门或传球动作 | 第36-37页 |
| §3．1．2．6 截球动作 | 第37-38页 |
| §3．1．2．7 扫球动作 | 第38页 |
| §3．1．2．8 阻截动作 | 第38-39页 |
| §3．2 机器人足球策略系统设计 | 第39-43页 |
| §3．2．1 机器人足球管理系统 | 第39-40页 |
| §3．2．2 机器人足球控制策略 | 第40-43页 |
| §3．2．2．1 机器人的阵型及状态 | 第41-42页 |
| §3．2．2．2 机器人协作 | 第42-43页 |
| §3．3 机器人足球控制策略性能分析 | 第43-46页 |
| 第四章 预测理论及其在足球比赛中的应用 | 第46-57页 |
| §4．1 状态估计的一般方法 | 第46-48页 |
| §4．1．1 状态估计问题的构成 | 第46-47页 |
| §4．1．2 状态估计的几种方法 | 第47-48页 |
| §4．1．2．1 最小二乘估计 | 第47-48页 |
| §4．1．2．2 极大似然估计 | 第48页 |
| §4．1．2．3 极大后验估计 | 第48页 |
| §4．2 线形滤波 | 第48-50页 |
| §4．2．1 状态估计问题 | 第49页 |
| §4．2．2 离散线形系统的Kalman滤波 | 第49-50页 |
| §4．3 非线形滤波 | 第50-53页 |
| §4．4 目标运动模型 | 第53-54页 |
| §4．4．1 常速度模型 | 第53-54页 |
| §4．4．2 常加速度模型 | 第54页 |
| §4．5 Kalman滤波的应用 | 第54-56页 |
| §4．5．1 状态模型及测量模型 | 第54-56页 |
| §4．5．2 推广Kalman滤波 | 第56页 |
| §4．6 对球位置的预测分析 | 第56-57页 |
| 第五章 机器人足球仿真系统 | 第57-69页 |
| §5．1 MiroSot机器人足球仿真系统 | 第57-69页 |
| §5．1．1 软件结构分析 | 第57-61页 |
| §5．1．2 MiroSot策略仿真系统分析 | 第61-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-72页 |
