仿真机器人足球赛进攻策略的研究与实现
摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-11页 |
1 绪论 | 第11-16页 |
·机器人足球比赛起源与发展 | 第11-12页 |
·FIRA简介 | 第11页 |
·RoboCup简介 | 第11-12页 |
·足球机器人简介 | 第12-13页 |
·足球机器人涉及领域 | 第12-13页 |
·足球机器人系统分类 | 第13页 |
·研究足球机器人的目的与意义 | 第13-14页 |
·机器人足球比赛的目的与意义 | 第13页 |
·进攻策略研究目的与意义 | 第13-14页 |
·国内外研究现状 | 第14-15页 |
·本文研究主要内容 | 第15-16页 |
2 足球机器人系统 | 第16-22页 |
·微型足球机器人系统结构 | 第16-17页 |
·机器人(小车)子系统 | 第16页 |
·通信子系统 | 第16-17页 |
·视觉子系统 | 第17页 |
·决策子系统 | 第17页 |
·足球机器人仿真系统 | 第17-18页 |
·研究仿真足球机器人系统的重要性 | 第18页 |
·仿真足球机器人系统的环境模型 | 第18-22页 |
·球场模型 | 第18-19页 |
·机器人模型 | 第19-21页 |
·球的运动学模型 | 第21-22页 |
3 系统决策模型 | 第22-29页 |
·典型决策模型分析 | 第22-25页 |
·六步推理模型简介 | 第22-23页 |
·四层决策结构 | 第23-24页 |
·三层决策模型 | 第24-25页 |
·本系统的进攻决策模型 | 第25-29页 |
·系统决策模型的提出 | 第26页 |
·系统决策模型的分析 | 第26-29页 |
4 战略层策略的研究 | 第29-31页 |
·战略层场地分区 | 第29-30页 |
·节拍定义 | 第30页 |
·战略层策略的具体实现方法 | 第30-31页 |
5 战术层队形与角色分配研究 | 第31-44页 |
·队形确定与角色分配基本方法 | 第31-35页 |
·基本队形确定 | 第31-33页 |
·动态角色分配 | 第33-35页 |
·粒子群优化算法简介 | 第35-36页 |
·粒子群优化算法基本原理 | 第36-37页 |
·粒子群优化算法的数学描述 | 第37-39页 |
·粒子群优化算法的程序框架 | 第39-40页 |
·粒子群优化算法收敛性改进 | 第40-41页 |
·粒子群优化算法在机器人足球赛中的应用模型 | 第41页 |
·粒子群优化算法在机器人足球赛中的具体实现策略 | 第41-44页 |
·战术层进攻策略的场地分区 | 第41-42页 |
·战术层抢球策略 | 第42-43页 |
·战术层传中策略 | 第43页 |
·规则限制区域策略 | 第43-44页 |
6 路径规划与避障研究 | 第44-52页 |
·栅格建模法 | 第44-45页 |
·栅格法简介 | 第44页 |
·利用栅格法进行路径规划 | 第44-45页 |
·人工势场法 | 第45-47页 |
·人工势场法介绍 | 第45-46页 |
·斥力势函数的选取 | 第46-47页 |
·引力势函数的选取 | 第47页 |
·本课题中使用的路径规划与避障算法 | 第47-52页 |
·障碍物定义 | 第48页 |
·基于最短切线法的路径规划与避障算法 | 第48-52页 |
7 足球机器人进攻动作层设计与实现方法 | 第52-65页 |
·机器人基本动作 | 第52-54页 |
·到定点动作的实现方法 | 第52-53页 |
·移动动作的实现方法 | 第53-54页 |
·转角动作的实现方法 | 第54页 |
·进攻踢球动作 | 第54-59页 |
·中分线踢球法 | 第54-55页 |
·切入圆法 | 第55-57页 |
·矢量域踢球法 | 第57-59页 |
·K分线踢球法 | 第59页 |
·机器人射门方法 | 第59-61页 |
·基本射门方法 | 第59页 |
·死角法射门 | 第59-60页 |
·简化的死角射门法 | 第60-61页 |
·机器学习在点球自由球中的应用 | 第61-65页 |
·机器学习简介 | 第61页 |
·点球分析与实现方法 | 第61-63页 |
·自由球简介 | 第63页 |
·自由球分析与实现方法 | 第63-65页 |
8 系统实验与测试 | 第65-69页 |
·点球试验 | 第65-66页 |
·传球实验 | 第66-69页 |
9 结论 | 第69-70页 |
参考文献 | 第70-73页 |
在学研究成果 | 第73-74页 |
致谢 | 第74页 |