足球机器人智能决策系统设计实现
机器人智能决策系统的设计与实现
机器人智能决策系统的设计与实现随着人工智能技术的不断发展，机器人智能决策系统也得到了广泛应用。
在许多领域，这种系统已经被应用到人们的日常生活中，例如智能家居、智能医疗等。
那么，机器人智能决策系统是如何设计和实现的呢？一、机器人智能决策系统的基本构成机器人智能决策系统通常由多个部分组成，包括数据采集、数据处理、决策制定等。
其中，数据采集是系统中最重要的步骤之一，因为只有收集到足够的数据才能为机器人提供决策依据。
数据采集可以通过传感器、人机交互、图像识别等多种方式实现。
数据处理是机器人智能决策系统的另一个重要步骤。
数据处理过程中，需要对采集到的数据进行分析和分类，找出其中的规律和趋势。
如果数据量很大，机器人智能决策系统还需要借助于机器学习等技术进行数据处理。
决策制定是机器人智能决策系统的核心部分。
在这一步骤中，机器人需要根据前面采集和处理的数据，进行判断和权衡，并最终做出相应的决策。
常用的决策制定方式包括规则制定、经验库技术、人工神经网络技术等。
二、机器人智能决策系统的设计流程机器人智能决策系统的设计流程通常包括以下几个步骤：1.确定系统需求：在设计机器人智能决策系统之前，需要明确其实际需求。
例如，智能家居系统需要能够自动识别家庭成员的需求，做出相应的决策。
2.采集数据：根据系统需求，需要使用合适的数据采集装置（如传感器、摄像头等）来收集所需的数据。
3.数据处理：通过数据处理技术，对采集到的数据进行分析和分类，以便为机器人决策提供依据。
4.制定决策规则：根据机器人的实际能力和需求，制定决策规则和算法。
5.测试和优化：对机器人智能决策系统进行测试和优化，以获得较好的运行效果。
三、机器人智能决策系统的应用机器人智能决策系统已经被广泛应用到生活中的各个领域。
例如：1.医疗领域：机器人智能决策系统可以帮助医生快速诊断疾病，并制定相应的治疗方案。
2.智能家居：智能家居系统可以通过机器人智能决策系统自动识别用户需求，从而做出相应的决策。
智慧足球系统设计方案
智慧足球系统设计方案一、系统概述智慧足球系统包括球场智能导播系统、球场安全监控系统和数据分析系统三个主要组成部分。
其中，球场智能导播系统通过高清摄像设备、无人机等技术实现对足球比赛的全程直播和精准录像回放；球场安全监控系统则通过监控摄像头、人脸识别等技术全方位保障球场安全；数据分析系统通过对比赛数据的实时采集和分析，提供球队和球迷们的比赛实时数据、分析报告等。
二、球场智能导播系统1.高清摄像设备：在球场各个角度设置高清摄像设备，实现对整个比赛过程的多角度拍摄和全程直播。
2.无人机：通过无人机拍摄，可以实现对比赛整体情况的俯瞰式拍摄，为观众提供更加震撼的观赛体验。
3.实时剪辑系统：利用先进的实时剪辑技术，将多路摄像头的视频信号进行快速、专业的剪辑处理，保证比赛画面的流畅转换和精彩时刻的捕捉。
4.录像回放系统：采用高效压缩技术，对比赛录像进行压缩储存，方便球迷进行比赛回看。
同时，还可以根据比赛数据生成精彩集锦、慢动作回放等功能。
三、球场安全监控系统1.监控摄像头：在球场内外设置多个监控摄像头，全方位对球场进行监控，确保球员和观众的安全。
2.人脸识别技术：结合球场观众数据库，通过人脸识别技术对观众进行身份识别，确保场内观众的安全。
3.源自动化报警系统：通过智能算法分析监控摄像头的视频数据，及时发现异常行为，并触发报警，以确保球场的安全。
四、数据分析系统1.实时数据采集：通过传感器和摄像设备对比赛数据进行实时采集，包括球员跑动距离、进球次数、射门次数等数据。
2.数据分析和展示：使用大数据分析技术，对比赛数据进行实时分析，生成可视化报告和实时数据展示，方便球队和球迷进行数据分析和讨论。
3.智能推荐系统：基于对比赛数据的分析和球迷偏好的学习，智能推荐球队和球员，提供用户个性化的比赛观看和分析参考。
五、系统优势1.提升观赛体验：通过高清直播、多角度拍摄和无人机俯瞰拍摄等技术，提升观众的观赛体验，增强沉浸感。
2.提供精准数据：通过实时采集和分析比赛数据，提供精准、实时的比赛数据报告，为球队和球迷提供更多参考和决策依据。
机器人足球系统的智能控制算法研究与优化
机器人足球系统的智能控制算法研究与优化引言：近年来，机器人技术的快速发展使得机器人足球系统成为学术界和工业界的研究热点。
机器人足球比赛是一个涉及多个机器人之间的协作与竞争的复杂系统，其中智能控制算法的研究与优化至关重要。
本文就机器人足球系统的智能控制算法进行探讨，旨在提高机器人足球系统的协作与竞技水平，推动机器人足球技术的进一步发展。
一、现有智能控制算法的研究1. 传统算法传统的机器人足球系统智能控制算法主要包括规则表、有限状态机和行为树等。
这些算法对某些场景下的机器人控制具有一定的效果，但在应对复杂的环境和任务时存在一定的局限性。
传统算法的问题在于其无法对环境的动态变化做出及时响应，缺乏适应性。
2. 机器学习算法近年来，机器学习算法在机器人足球系统的智能控制中得到了广泛应用。
这些算法通过学习和优化来提高机器人的决策能力和控制水平。
主要的机器学习算法包括神经网络、强化学习和遗传算法等。
这些算法通过不断迭代和学习，在大量数据的支持下可以取得较好的控制效果。
二、智能控制算法的优化方向1. 高效决策算法机器人足球系统在比赛中需要根据不同的场景做出高效的决策，因此，需要设计和优化高效的决策算法。
其中包括球队的整体策略、球员的个体策略以及对手行为的预测等。
通过综合考虑多个因素，采用最优的决策策略，可以提高机器人足球系统在比赛中的竞争力。
2. 协作算法在机器人足球系统中，多个机器人需要协作以实现共同的目标。
因此，设计有效的协作算法对于提高机器人足球系统的水平至关重要。
协作算法需要考虑机器人之间的通信、合作和调度等问题，以使所有机器人在比赛中形成良好的协作关系，增强球队的整体实力。
3. 自适应算法机器人足球系统需要在不同的环境和任务下运行，并且需要适应环境的变化。
因此，自适应算法的研究对于机器人足球系统的智能控制至关重要。
自适应算法可以根据不同的环境和任务，在运行过程中实时进行参数调整和决策优化，以提高机器人足球系统的鲁棒性和适应性。
足球机器人原理
足球机器人原理
足球机器人是一种通过技术手段实现足球比赛参与和操作的机器人。
其原理主要包括感知、决策和执行三个方面。
感知方面，足球机器人通过搭载各种传感器获取场地信息，例如摄像头获取图像信息、红外传感器检测距离和位置等。
这些传感器能够将外部环境的信息转化为数字信号，并传递给下一步的决策操作。
决策方面，足球机器人的核心是搭载了人工智能技术，通过对感知到的信息进行处理和分析，制定出相应的策略和决策。
这些策略包括进攻、防守、传球、射门等，使机器人能够根据当前的比赛情况做出最佳的动作选择。
执行方面，足球机器人根据决策生成的指令，通过驱动装置进行具体动作执行。
例如，机器人可以通过电机控制轮子的运动来实现移动，通过电磁继电器控制摄像头云台的转动等。
这样，机器人就能够在场地上完成各种动作，并参与到足球比赛中。
整个足球机器人的原理基于感知、决策和执行的闭环过程，通过感知场地信息、决策策略和执行动作，使机器人能够模拟人类参与足球比赛的能力。
这种技术的应用不仅可以提高足球比赛的趣味性，还可以促进机器人技术的研究和发展。
基于人工智能的机器人足球比赛策略研究
基于人工智能的机器人足球比赛策略研究人工智能（Artificial Intelligence，AI）的飞速发展使得机器人在各个领域的应用愈加广泛，其中包括机器人足球比赛。
机器人足球比赛是一项由具备自主决策和行动能力的机器人参与的高科技竞技体育运动。
本文将探讨基于人工智能的机器人足球比赛策略，并研究如何通过不断优化策略提升机器人球队的竞技水平。
一、研究背景随着人工智能的突破性发展，机器人在足球比赛中的应用逐渐取得突破性进展。
与传统足球比赛相比，机器人足球比赛更加注重技术和策略的创新。
利用人工智能技术，机器人足球比赛能够实现自主决策、自主协调和自主执行动作，进而提高球队的整体实力。
二、机器人足球比赛的技术挑战在机器人足球比赛中，机器人需要具备一系列技术来完成比赛任务。
其中，视觉感知、路径规划和动作执行是关键技术挑战。
1. 视觉感知机器人足球比赛中，机器人需要通过视觉感知来获取比赛场地和其他机器人的信息。
这要求机器人能够准确地识别球场上的目标物体，包括球和其他球员。
视觉感知技术需要具备高速、高精度和鲁棒性，以应对复杂的比赛环境。
2. 路径规划路径规划是指机器人在比赛场地中找到最佳的路径以达到特定目标。
机器人需要根据比赛的实时情况，如球的位置和其他机器人的位置，动态调整路径和速度。
路径规划技术需要综合考虑机器人的动力学特性、环境约束和比赛目标，以实现高效的移动。
3. 动作执行机器人足球比赛中，机器人需要准确执行各种动作，如传球、射门和防守等。
动作执行技术需要具备高精度的运动控制和灵活的协调能力，以实现精准的球场操作。
三、基于人工智能的机器人足球比赛策略研究基于人工智能的机器人足球比赛策略研究主要涉及以下几个方面：1. 智能决策机器人足球比赛中，每个机器人需要根据比赛的实时信息做出智能决策。
智能决策需要综合考虑多个因素，如球的位置、队友和对手的位置，以及比赛的战术要求。
机器人通过智能决策来选择最佳的行动策略，以达到比赛目标。
一种足球机器人的AI决策系统设计
是进行 决策 的基本 依据 。 息处 理的 内容 信 （ ） 讯 层— — 保 证 ＭＡＳ系 统 中 的 子 包括 计算球 和各 个球 员 的距离 、 １通 球所 在 的 是 目前 世 界 上 规 模 最 大 的 机 器 人 足 球 比 Ａｇｎ 之 间的通讯 ， 于传 达指令 数据 。 ｅｔ 用 根 责任 区 ｚ 行状 态描述 ｆ 体 坐标如 图 １ 具 所 Ｒ ｂ ｕ 。 器人世界杯 足球锦杯赛 ， ｏ ｃ ｐ 即机
人 工智 能和机 器人 领域 的研究 热 点之 一 。 素 。 机 器 人足 球 既是 一 个 典 型 的智 能 机 器 人 （） ２ ， 为 研 究 发 展 多 智 能 系 统 、 机 器 状 态 描 述 的基本 思 想 是 把 赛 场上 的态 势 又 多
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机器人足球比赛系统设计与实现
机器人足球比赛系统设计与实现机器人足球比赛是一项由各国高校生产的项目，旨在通过设计和制造参与比赛的小型机器人，提高学生们的机械设计和编程技能，同时也有利于促进国际交流。
本文将从机器人设计、调试、通信、算法等方面，介绍机器人足球比赛系统的构建过程。
一、机器人设计机器人设计是机器人足球比赛的“起点”。
设计师需要有全面的机械设计和电子技术知识，包括机身结构、传感器使用和控制算法等。
机身结构的设计用来保证机器人能够在预定的场地内正常使用。
机器人需要有肢体和轮子，以便在场地上移动，并携带所需的传感器、电池和通信设备。
传感器是机器人足球比赛中非常重要的组成部分，可以让机器人感知场地、球和对手的位置。
常用的传感器有红外线、超声波、相机等。
通过处理传感器收集的数据，机器人就可以做出响应和决策。
除此之外，机器人还需要一定的通信设备，方便和其它机器人进行通讯和协作。
常用的通信设备有蓝牙、Wi-Fi等无线设备，也有信号传输较为稳定的有线设备。
二、调试当机器人设计完成后，需要进行调试才能够运作。
调试是机器人足球比赛的要点，可以确保机器人在比赛时顺利运行。
首先，需要检查机器人的电路、电机是否连接正常，各个传感器计算数据是否准确。
这一步是重点和基础，如果出现问题，机器人将无法正常运行。
其次，需要测试机器人与其它机器人的通讯机制，同时在不同环境下测试机器人对于灯光、声音、障碍等方面的反应。
最后，需要利用场地模拟比赛，并对机器人的运动进行优化，确保机器人有足够的速度和敏锐的反应速度。
三、通信机器人足球比赛的灵魂之一就是通信。
在比赛中，机器人之间的通信可以让他们共同制定策略，并参加足球比赛。
一般来说，机器人与基站没有直接的连接，其通过无线网络和其它机器人进行通讯。
通信的方式有许多种，包括 ZigBee、无线局域网、蓝牙等。
不同的通信方式具有不同的优点和缺点。
比如，ZigBee通信路径较远，并且具有低耗能，但不适合实时应用；而无线局域网的优点是通讯速度快，但需要相对的大量电力。
机器人足球中的智能控制系统研究
机器人足球中的智能控制系统研究随着人工智能技术的不断发展，机器人技术在各个领域得到了广泛应用。
其中，机器人足球是人工智能技术在体育运动领域的一次创新尝试。
机器人足球是指通过人工智能技术实现的机器人版足球比赛，比赛过程中机器人需要自主思考、行动和协作，达到足球比赛的目的。
在机器人足球比赛中，智能控制系统是实现机器人自主思考和行动的关键技术。
本文就机器人足球中的智能控制系统进行探究和研究。
一、机器人足球的基本原理机器人足球是通过安装在机器人上的传感器和执行器来实现的。
传感器可以感知环境中的信息，如光、声、温度等等；执行器可以控制机器人的运动和动作，如移动、停止、旋转、射门等等。
机器人足球比赛通常分为两个阵营，每个阵营有多个机器人，比赛场地通常为室内，场地较小。
机器人足球比赛的目的是让机器人分别代表不同阵营，通过传球、运动和射门等方式，完成进球和防守等动作，达到足球比赛的目的。
机器人足球的基本原理就是借助控制系统实现机器人的自主思考和行动，从而达到参与足球比赛的目的。
智能控制系统就是实现机器人自主思考和行动的关键技术。
二、机器人足球中的智能控制系统智能控制系统是指通过算法和硬件设备实现机器人自主思考和行动的技术。
在机器人足球中，智能控制系统的主要作用是实现机器人的决策、规划、控制和协作等过程。
（一）机器人足球中的决策系统机器人足球中的决策系统是实现机器人自主思考和判断的关键技术。
在机器人足球中，决策系统需要完成以下任务：1. 实时感知环境信息，包括球的位置、机器人位置、对方机器人位置等信息；2. 判断当前情况，如空门、有进攻机会或需要防守等；3. 基于当前情况做出决策，如传球、盘带、射门、防守等。
机器人足球中的决策系统需要具备较高的智能化和实时性。
智能化体现在机器人需要基于环境信息进行分析、归纳、推理等过程，实现自主判断和决策；实时性则是指决策系统需要在短时间内做出正确的决策，以应对快速变化的比赛场面。
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第１７卷第４期北京机械工业学院学报Ｊｕｏｍ￣ｏｅｉｎｔｕｅｏｃｉｅｙｆｉｎＩｓｉｔｆＭａｈｎｒＢｊｇｔＶ０．７ＮＯ．１１４Ｄｅ．０２ｃ２０２００２年１２月文章编号：０８—１５（０２０１０６８２０）４—０４００—０４足球机器人智能决策系统设计实现南建辉，贾永乐（京机械工业学院北计算机及自动化系．北京１ｏ８）ｏｏ５摘要：球机器人系统为人工智能特别是多智能体的研究提供了一个标足准的试验平台。
系统的核心是“”决策系统；分层递阶决策的基础上，取模块脑即在采化设计；细介绍了决策系统各个模块包括视觉模块、策模块和控制模块等，提详决并出了一系列新的实现方法。
关键词：球机器人；能决策；块足智模文献标识码：Ａ中图分类号：Ｐ１Ｔ８机器人足球比赛兴起于９０年代。
是自动化及机器人领域最具有前瞻性的研究之一。
足它球机器人系统是一个典型的多智能体系统和分布式人工智能系统，及机器人学、算机视觉涉计和模式识别、智能体系统、工神经网络等领域。
而且它为人工智能理论研究及多种技术的多人集成应用提供了良好的实验平台【ｌ。
１２】由于上述特征。
足球机器人研究受到国内外广泛关注。
目前比较有影响的足球机器人比赛组织有Ｒｏｕ（器人足球世界杯）ＦＲＡ（ｅｅａｉｎｏｎｅｔｎｌｂｔｏｃｒｓｌＰ机ｍＣ和ＩＦｄｒｔｆｔｍａｉａＲｏｏ—Ｓｃｅ．ｏＩｏＡｓｃｔｎ。
ｏｉｉ）分别由日本和韩国的学者发起。
ＲｂＣｐ的比赛。
ａｏｏｏｕ目前分为４组：真组、１０、仿Ｆ８组Ｆ００组和有腿Ｓ２０ＯＮＹ机器人组…３。
近年来，于足球机器人的研究在国内发展较快，其是ＦＩ关尤ＲＡ组的ｍｉｓｔ器人组；ｒｏ机ｏ而Ｒｏｏｐ组只是从２０ｂＣｕ００年以来才开始普及，进行的一般都是仿真组的比赛．关Ｒｏｏｕ且有ｂＣＰ实际机器人组的比赛２００２年才开始在上海进行了第一次比赛。
本文在分层递阶控制系统…基础上。
新对决策进行分层；且在具体实现过程中实１的重并现了程序模块化。
加了系统的可靠性。
低了系统开发的难度。
增降１足球机器人系统结构足球机器人系统是一个相当复杂的控制系统。
ｂＣｕＲｏｏｐ的Ｆ８１０组足球机器人系统。
般可分为４部分。
觉系统、一视智能决策系统、线通讯系统和机器人无小车系统［引．图１所示。
如从控制的角度看（图１。
觉系如）视统可以看作整个系统的输入反馈部分；图１足球机器人系统收稿日期：０２—１２００—１０作者简介：建辉（９８一）男。
南１７。
山西运城人．北京机搬工业学院计算机及自动化系硕士研究生。
主要从事智能控制在自动化中的应用方面的研究。
第４期南建辉等：球机器人智能决策系统设计实现足４１机器人是整个系统的“行机构”智能决策控制系统就是足球机器人系统的控制器部分；以执；可看出决策部分是控制系统的决定因素。
２智能决策系统２１智能决策控制系统结构．如图２所示，能决策控制智系统可分成３部分，觉模块，视决策模块和控制模块，控制模块而又可以分为路径规划模块和无线通讯模块。
视觉模块从视觉系统中得到图２智能决策控制系统结构图原始数据，括两队机器人和球的位置坐标，向角，度以及各种状态数据等；始数据经过包朝速原卡尔曼滤波之后，线性预测法预测下一步机器人、的位置，度等；波后的数据和预测的用球速滤数据作为决策模块的输入，过分析这些数据，断场上状态，而决定各个机器人的动作、通判进目标点及速度等。
路径规划模块根据决策系统做出的判断，划路径，算各个机器人的期望速规计度，后由无线通讯模块通过通讯系统传递给场上机器人。
最２２视觉模块．由于足球机器人系统实时性要求较高，求图像辨识速度达到每秒２要５帧以上。
别是由特于比赛场地灯光不均匀，以误辨识和噪声不可避免。
例如．于误辨识引起辨识出来的机器所由人的数据发生位置跳变等。
为了更好地控制机器人，用扩展Ｋａｍａ—ｕｙ滤波法［进行滤波，ｌｎＢｕｙ滤波采ｌｎＢｃ】Ｋａｍａ—ｃ法如下。
问题可以归结为：已知观测向量ｚ，２……，＾求ｉ均方意义下的最优估计，１ｚ，ｚ，的系统方程和观测向量的观测方程式可以表示为：ｘ＝ｋ：（ｘｆｋ－ｔ，ｕ’Ｊ一）＾ｔ＾１”（）１＾＝＾（＾，＾）＾＾＝＾（，ｚ是第ｋ步时的观测值，＾是ｋ步时的输入，和是期望为０的高斯白噪声，协方差＾“叫其分别为Ｑ和Ｒ。
在下面的讨论中二表示的状态估计值。
扩展ＫａｎＢｃｌ－ｕｙ滤波法具体操ｍａ作起来分为两步进行：２２１根据系统动态模型更新状态估计值及其协方差．．ｆ＝ｆ（一，＾０＾１“，）‘一一（）２Ｐ＾＝Ａｋ＾１Ｐ一Ａｌ＋Ｑ＾１ｌ一ｗＰ＾二是＾的协方差，Ａ＾和是第ｋ步厂（）于状态估计及噪声序列叫的雅可比行列式。
关Ｋ＾＝Ｐｆ（．［＋Ｖ＾）１ＨＨ￣ＨＴＰ－－＾＾＋Ｋｋ一ｈ（＝（＾，）０）（）３２２２把实际系统的观测值复合到状态估计中．．Ｐ＝（一Ｋｄ／）ｋ１’ｋＰｆ－是第步ｈ（）于状态观测和噪声序列的雅可比行列式。
关４２北京机械工业学院学报第１７卷通过设置不同的状态变量。
以分别用上述公式对有关机器人和球的数据分别进行滤波可估计。
数据进行滤波后。
单地用线性预测法预测下一帧机器人和球的位置信息和速度信息简等。
２３决策模块．决策模块完成文献［］层结构决策２中协调层和运动规划层的任务。
决策模块根据场上形势（球方。
分等）取不同的控比采模式。
攻模式还是防守模式。
且根据模进并式采取不同的阵形。
后动态分配角色。
然前锋、卫、门员分别采取不同的控制策后守略。
通用的机器人控制流程图可以简单描述如图３所示。
２４控制模块．图３机器人选择动作流程图控制模块包括２个子模块。
径规划和无线通讯。
路径规划根据决策模块的输出。
划机路规器人动作的路径。
无线通讯模块在路径规划完毕后。
每个机器人的期望速度通过无线通讯将系统传给场上机器人。
２４１路径规划模块．．．路径规划模块属于基本动作层的内容【。
全的路径规划控制【］图４所示。
径规划完１如路器根据视觉模块的预测数据以及决策模块提供的期望的位置和速度。
机器人的路径进行规对划。
●图４（）ａ目标为（．．ｚ’Ｙ。
）的路径规划图。
（）虑避障时的调整。
时；ｂ考已知初始位置（０Ｙ。
）ｚ。
０以及目标位置（。
Ｙ。
根据下列公式计算２个机器人。
，）可轮子速度。
０ｍ（．ｎ（）＋ｉ口ａ号）ｎｔＡ＝一（，）ｃｓｆｒ＝（。
２△＊ｓｎｃｓ）ｓ２ｇ（ｏ／。
ｉＡ＊ｓｎｓ△）Ｘｎｇ（ｉ）ｎｌ（—ｒ＝ｚ）＝，（）４（＋ｒｚ）是机器人到目标点（，）ｚ。
Ｙ。
的方向。
是机器人的方向。
是期望的速度，是到目ｄ第４期南建辉等：球机器人智能决策系统设计实现足４３标点的距离，ｃ是清除参数，和ｒ是控制机器人运动方向的中间变量，机器人绕到’，ｔ当时这个参数保持机器人到目标点的距离为ｃ见图４ａ。
，（）当规划的路径前面有障碍物时，应该考虑避障；障算法集成在运动控制中，避通过基于路径上突然出现的障碍物来调整目标的方向。
这种调节如图（）示。
ｂ所如果目标的方向太靠近障碍物。
方向的调节是通过预置的障碍物的清除参数的切线。
由于运动控制算法是连续运行，障分析一直不断地重新规划无障路径。
避２４２无线通讯模块．．无线通讯模块主要的任务是把期望的机器人速度通过Ｐ的ＩＯ口传送给无线电发射Ｃ／板。
最主要的问题就是选择串口还是并口通讯，于以下几个原因，们选择了串口：基我①现在所用操作系统是ｗｉ２０，果用并口，须写相应的驱动程序，加了开发的难度。
ｎ００如必增②串口开发起来比并口更容易，单直接。
可以直接使用系统提供的Ａ简ＰＩ函数，可以使用也一些由别人免费提供的串口类【。
７】③至于通讯速率，Ｃ机提供的串口速率完全可以满足足球机器人系统的实时性要求。
Ｐ３总结多智能体的研究是现在人工智能科学研究的一个热点，ＲｏＣｐ组织虽然没有明确提出ｏｂｕ在Ｆ８Ｉ０组必须采用分布式控制，为了更好地研究多智能体，用集中视觉分布式控制也就但采成了趋势所在，原本驻留在主机上的决策系统下载到车载单片机中。
这就对机器人小车的即软硬件配置提出了更高的要求，是我们正在研究的方向。
也参考文献：【】ＭａｕｌＶｅｏｏ１ｎｅａｌｓ，ＭｉａｌＢｗｌｇｏｉｃｉｃｅｏｉ，ＳｒＡｈｍ，ｅａ．ＣＵｎｔｄ一９：Ｒｏｏｕｈｎｎｔ１Ｍｉｅ８ｂＣｐ一９８ｓｌｒｂｔｗｏｌｈｍｐｏｅｍ［］ｍａｌｏｏｒｃａｉｎｔａＪ．ＡＩｇｚｎ，００２（）２—ｄａｉｅ２０．１１：９—３．Ｍａ６［］陈鑫，２吴敏，车迅．球机器人决策子系统设计与分析［】计算技术与自动化。
足Ｊ．２０，０（）４—５．０１２３：８２［］ＲｂＣｐＲｅｕａｉｎａｄＲｕｅ［ＢＯＬ］ｈｔ：／３ｏｕ．ｇｌｏｎｌＥ／ｏｔｓ．ｔ／ｗｗｗ．ｏｃｐｏｇｒｇｌｔｎ／．ｔ。
ｐｒｂｕ．ｒ／ｅｕａｉｓ４ｈｍｌｏｏ１８．９９［］ＡｎｒａＲａｆｅｏＤ，ｅｉｏ，ｆｎＡｎｒｗ。
ｔ１ＢｇＲｄＴｈｏｎｌＳｌＬａｕ４ｄｅｆｌＬｅｎＷｏＨｏｆｄｅｅａ．ｉｅ：ｅＣｒｅｌｍａｌｅｇｅａｌＪｍａＲｏｔＳｃｅａ．ＩｂＣｕｏｂｏｃｒＴｅｍｎＲｏｏｐ一９８：ＲｏｏｏｃｒＷｏｌｐｍ。
ｐｉｇｒＶｅａ２０ｂｔＳｃｅｒｄＣｕＳｒｎｅｄｇ．００．［］ＷｅｈＧ，ｉｏＡｎｒｄｃｉｏｔｅＫａｍａｉｅ，Ｔ９５ｌＢｓｐＧ．ｎＩｔｕｔｎｔｈｌｎＦｌｒＲ５—０１Ｒ］Ｕｎｖｒｉｆｃｈｏｏｔ４［，ｉｅｓｙｏｔＮｏｔｒｌｎｒｈＣａｏｉａ，ＮＣ，ＵＳＡ。
２００１．［６］ＢｅｔＢｏｎｎ，ＭｉａｌＢｗｌｇＭａｕｌＶｅｓ．ＩｒｂｂｌｙＦｌｒｇｆｒＲｅｃｉｇｒｔｒｗｉｇｃｅｏｉ。
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