足球机器人系统的决策推理研究
| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| ·引言 | 第6页 |
| ·机器人的分类 | 第6-7页 |
| ·机器人足球概述 | 第7-9页 |
| ·机器人足球的产生和现有主要组织 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·足球机器人的研究意义 | 第8-9页 |
| ·足球机器人的应用前景 | 第9页 |
| ·论文的选题依据及其研究内容 | 第9-11页 |
| 第二章 足球机器人的系统结构 | 第11-18页 |
| ·足球机器人的分类和实现方案 | 第11-13页 |
| ·足球机器人的分类 | 第11-12页 |
| ·足球机器人的实现方案 | 第12-13页 |
| ·足球机器人的系统结构 | 第13-17页 |
| ·机器人小车子系统 | 第14页 |
| ·视觉子系统 | 第14-15页 |
| ·无线通讯子系统 | 第15-16页 |
| ·决策子系统 | 第16-17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第三章 决策子系统模型研究 | 第18-22页 |
| ·决策子系统模型 | 第18-19页 |
| ·自上而下的分层递阶决策推理模型 | 第19-21页 |
| ·六步推理模型 | 第19-20页 |
| ·推理简化模型 | 第20-21页 |
| ·决策子系统推理框架 | 第21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第四章 决策子系统中推理方法的研究 | 第22-33页 |
| ·决策子系统中的推理方法 | 第22页 |
| ·模糊推理方法介绍 | 第22-25页 |
| ·模糊变换 | 第22-23页 |
| ·模糊推理 | 第23页 |
| ·模糊推理的Mamdani法 | 第23-24页 |
| ·模糊控制器组成 | 第24-25页 |
| ·专家系统 | 第25-28页 |
| ·专家系统的定义和特点 | 第25-26页 |
| ·专家系统的结构 | 第26-27页 |
| ·专家系统的一般开发方法 | 第27-28页 |
| ·神经网络专家系统 | 第28-31页 |
| ·神经网络简介 | 第28页 |
| ·神经网络的形式化描述 | 第28-29页 |
| ·神经网络模型 | 第29页 |
| ·神经网络专家系统的基本原理 | 第29-30页 |
| ·神经网络专家系统的基本结构 | 第30-31页 |
| ·对各个方法的分析评价 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第五章 决策子系统推理模型的设计研究 | 第33-51页 |
| ·决策系统推理模型总体构建 | 第33页 |
| ·基于模糊推理的足球机器人策略性能验证模型 | 第33-40页 |
| ·决策系统的模糊控制器结构 | 第34页 |
| ·比分差和控球时间差等清晰量的模糊化方法 | 第34-36页 |
| ·决策系统的模糊控制规则及其控制算法 | 第36-37页 |
| ·模糊控制算法 | 第37-39页 |
| ·模糊控制表生成 | 第39-40页 |
| ·基于位姿信息的权值选择角色动态变换 | 第40-44页 |
| ·进攻策略下的角色分配方法 | 第41-42页 |
| ·防守策略下的角色分配方法 | 第42-43页 |
| ·策略转换的延续性和连贯性处理 | 第43-44页 |
| ·基于改进势场法的机器人路径规划研究 | 第44-46页 |
| ·人工势场法简介 | 第44-45页 |
| ·改进人工势场法的机器人路径规划实现 | 第45-46页 |
| ·基于神经元的机器人轮速PID控制研究 | 第46-50页 |
| ·机器人轮速的PID控制表示 | 第46-47页 |
| ·单神经元优化轮速参数的PID控制系统方法 | 第47-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第六章 决策推理方法的应用实现 | 第51-61页 |
| ·策略库中策略阵形的变化 | 第51-57页 |
| ·由角色确定的动作 | 第57-59页 |
| ·守门员角色的动作 | 第57-58页 |
| ·进攻角色的动作选择 | 第58-59页 |
| ·防守角色的动作选择 | 第59页 |
| ·实战情况统计 | 第59-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第七章 总结和展望 | 第61-63页 |
| ·研究成果 | 第61页 |
| ·研究展望 | 第61-63页 |
| 附录(在攻读学位期间发表的论文) | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
