| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| Contents | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-21页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第14-16页 |
| ·国内外相关研究现状及分析 | 第16-19页 |
| ·足球运动状态预测的国内外相关研究现状及分析 | 第16-18页 |
| ·守门员控制的国内外相关研究现状及分析 | 第18-19页 |
| ·本文的主要研究内容及章节安排 | 第19-21页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第19-20页 |
| ·本文的章节安排 | 第20-21页 |
| 第二章 RoboCup中型组机器人足球比赛系统简介 | 第21-27页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·比赛系统的组成和工作原理 | 第21-22页 |
| ·比赛系统的组成 | 第21-22页 |
| ·比赛系统的工作原理 | 第22页 |
| ·足球机器人 | 第22-24页 |
| ·机器人守门员 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 足球位置的预测 | 第27-36页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·H~∞滤波和强跟踪滤波简介 | 第27-30页 |
| ·H~∞滤波 | 第27-29页 |
| ·强跟踪滤波(STF) | 第29-30页 |
| ·基于STF和H~∞滤波的足球位置预测算法(STHF) | 第30-31页 |
| ·STHF算法分析 | 第30-31页 |
| ·STHF算法步骤 | 第31页 |
| ·实验及结果分析 | 第31-34页 |
| ·实验环境 | 第31-32页 |
| ·结果分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 守门员的动作控制研究 | 第36-47页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·机器人的运动学模型 | 第36-38页 |
| ·坐标系规定 | 第36-38页 |
| ·运动学模型 | 第38页 |
| ·基于改进PID算法的守门员动作控制 | 第38-46页 |
| ·改进PID控制算法 | 第39-40页 |
| ·守门员的动作控制 | 第40-46页 |
| ·实验及结果分析 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 守门员的防守策略研究 | 第47-56页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·强化学习(RL) | 第47-50页 |
| ·强化学习的基本原理 | 第47-48页 |
| ·Markov决策过程(MDP) | 第48-49页 |
| ·Q学习 | 第49-50页 |
| ·基于Elman网络的强化学习算法(Elman—Q) | 第50-52页 |
| ·Elman-Q算法描述 | 第50-51页 |
| ·Elman-Q算法步骤 | 第51-52页 |
| ·强化学习在守门员防守策略中的应用 | 第52-53页 |
| ·实验及结果分析 | 第53-55页 |
| ·实验环境 | 第53-54页 |
| ·结果分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 总结 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
