基于MAS的多机器人足球仿真平台的实现与协作战术策略的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·选题的背景和意义 | 第8-10页 |
| ·多机器人系统 | 第8页 |
| ·基于多Agent的多机器人系统 | 第8-9页 |
| ·多机器人足球系统 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文结构 | 第11-12页 |
| 2 机器人足球比赛中的Agent | 第12-17页 |
| ·机器人球员Agent | 第12-14页 |
| ·Agent的基本概念 | 第12页 |
| ·Agent与环境 | 第12-13页 |
| ·Agent的结构模型 | 第13页 |
| ·球员Agent结构模型 | 第13-14页 |
| ·实用推理Agent | 第14-16页 |
| ·慎思型Agent | 第14页 |
| ·手段—目的推理 | 第14-15页 |
| ·信念—愿望—意图(BDI)模型 | 第15-16页 |
| ·反应式和混合式Agent | 第16-17页 |
| ·反应式Agent | 第16页 |
| ·混合式Agent | 第16-17页 |
| 3 球员Agent的幸存行为设计 | 第17-26页 |
| ·机器人球员的Emerge行为设计及分类： | 第17页 |
| ·目标追踪 | 第17-18页 |
| ·球员的移动 | 第17-18页 |
| ·仿真环境下的目标追踪的设计 | 第18页 |
| ·机器人球员的路径规划 | 第18-20页 |
| ·路径规划的定义 | 第18-19页 |
| ·机器人足球比赛中障碍物的分类及特点 | 第19页 |
| ·全局路径规划方法的简单介绍 | 第19-20页 |
| ·球员的局部路径规划 | 第20-25页 |
| ·人工势场法 | 第20-21页 |
| ·人工势场法的介绍 | 第20-21页 |
| ·人工势场法的局限性 | 第21页 |
| ·几何最短切线算法 | 第21-25页 |
| ·几何最短切线算法原理 | 第22-23页 |
| ·最短切线法在足球比赛避障中的运用 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 4 球员Agent的策略行为设计 | 第26-44页 |
| ·球员的策略行为 | 第26页 |
| ·球员的传球决策算法 | 第26-30页 |
| ·判断是否必须传球 | 第27-28页 |
| ·选取传球对象 | 第28-30页 |
| ·传球动作的设计 | 第30页 |
| ·球员的射门决策算法 | 第30-32页 |
| ·射门环境的分析 | 第30-32页 |
| ·射门动作的设计 | 第32页 |
| ·球员的拦截决策算法 | 第32页 |
| ·守门员的防守决策算法 | 第32-35页 |
| ·球员的角色设计 | 第35-37页 |
| ·引入角色概念的目的 | 第35-36页 |
| ·球员角色的部署 | 第36-37页 |
| ·面向对象的球员Agent的设计 | 第37-39页 |
| ·Agent与对象的区别 | 第37页 |
| ·面向对象的球员Agent设计 | 第37-38页 |
| ·动态决议与多态 | 第38-39页 |
| ·球员的行为选择机制 | 第39-41页 |
| ·行为选择机制的引入 | 第39页 |
| ·行为选择机制的设计 | 第39-41页 |
| ·球员的决策推理子系统 | 第41-43页 |
| ·球员决策推理子系统的分层控制结构 | 第41-42页 |
| ·球员决策推理前环境信息的表示 | 第42页 |
| ·守门员GK的决策推理 | 第42页 |
| ·前锋ST的决策推理 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 5 机器人足球比赛中的多Agent协作 | 第44-54页 |
| ·多Agent系统概述 | 第44页 |
| ·多机器人足球系统的结构分析 | 第44-46页 |
| ·足球机器人系统的体系结构模型 | 第44-45页 |
| ·主Agent的分析 | 第45-46页 |
| ·多机器人球员Agent的协作 | 第46-48页 |
| ·多Agent协作的概念和目的 | 第46页 |
| ·多机器人球员的协作类型 | 第46-47页 |
| ·多机器人球员的协作模型——黑板模型 | 第47-48页 |
| ·多机器人球员Agent的冲突 | 第48-49页 |
| ·多Agent系统中间的冲突 | 第48页 |
| ·机器人足球比赛中减少冲突的方法 | 第48-49页 |
| ·机器人足球比赛中的两种协作行为 | 第49-50页 |
| ·球员之间的协作 | 第49页 |
| ·基于球员的协作机制 | 第49-50页 |
| ·基于教练员的协作机制 | 第50页 |
| ·多机器人足球系统编织模型设计 | 第50-52页 |
| ·多机器人足球系统组织模型的设计原则 | 第50-51页 |
| ·负责协作的主Agent的设计 | 第51-52页 |
| ·机器人足球赛中的死锁 | 第52-53页 |
| ·造成死锁的原因 | 第52页 |
| ·死锁的解决 | 第52-53页 |
| ·死锁的预防 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 6 球队战术策略设计及改进 | 第54-65页 |
| ·战术行为的研究 | 第54页 |
| ·全局战术 | 第54页 |
| ·局部战术 | 第54页 |
| ·机器人足球系统的战术策略 | 第54-55页 |
| ·攻守平衡的战术策略 | 第55页 |
| ·全攻全守的战术策略 | 第55-59页 |
| ·全攻全守策略的映射规则 | 第55-56页 |
| ·全攻全守策略中的进攻策略 | 第56-57页 |
| ·全攻全守策略中的防守策略 | 第57页 |
| ·全攻全守策略不足 | 第57-59页 |
| ·改进后的全攻全守战术策略 | 第59-63页 |
| ·球员站位间的三角定律 | 第59-61页 |
| ·基于三角站位的全攻全守的映射规则 | 第61页 |
| ·基于三角站位的全攻全守策略中的防守策略 | 第61-62页 |
| ·基于三角站位的全攻全守策略中的进攻策略 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 7 仿真平台的实现与实验结果分析 | 第65-73页 |
| ·多机器人足球仿真平台的实现 | 第65-66页 |
| ·仿真平台介绍 | 第65页 |
| ·程序说明 | 第65-66页 |
| ·实验结果对比与分析 | 第66-71页 |
| ·结论 | 第71-73页 |
| 结束语 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
