机器人足球比赛决策及实现
机器人比赛活动策划方案模板
一、活动背景随着科技的发展，机器人技术日益成熟，为激发青少年对机器人技术的兴趣，提高他们的创新能力和实践能力，特举办本次机器人比赛活动。
二、活动主题创新未来，智慧挑战三、活动目标1. 激发青少年对机器人技术的兴趣，培养他们的创新精神和实践能力。
2. 提高我国机器人技术普及率，推动机器人教育的发展。
3. 促进青少年交流与合作，提高团队协作能力。
四、活动时间2023年10月1日至10月5日五、活动地点XX市青少年活动中心六、活动对象全国范围内热爱机器人技术的青少年（年龄在14-18岁之间）七、活动内容1. 竞赛项目（1）机器人足球比赛（2）机器人迷宫挑战赛（3）机器人创意设计比赛2. 活动流程（1）报名阶段：活动前一个月开始，通过官方网站、微信公众号等渠道进行宣传报名。
（2）培训阶段：活动前两周，组织参赛选手进行机器人基础知识培训。
（3）竞赛阶段：活动期间，进行机器人足球比赛、迷宫挑战赛和创意设计比赛。
（4）颁奖典礼：活动结束后，举行颁奖典礼，对获奖选手进行表彰。
八、活动组织1. 主办单位：XX市科学技术协会、XX市教育局2. 承办单位：XX市青少年活动中心3. 协办单位：XX市机器人爱好者协会、XX市各大高校机器人俱乐部九、活动经费1. 活动场地租赁费2. 培训讲师费用3. 竞赛器材费用4. 颁奖典礼费用5. 宣传费用十、活动宣传1. 通过官方网站、微信公众号等渠道发布活动通知。
2. 邀请各大媒体进行宣传报道。
3. 在校园、社区、公共场所张贴海报。
4. 与各大高校、企业合作，共同推广活动。
十一、活动奖励1. 机器人足球比赛：设立一等奖、二等奖、三等奖及优秀奖。
2. 机器人迷宫挑战赛：设立一等奖、二等奖、三等奖及优秀奖。
3. 机器人创意设计比赛：设立一等奖、二等奖、三等奖及优秀奖。
4. 优秀组织奖：对积极参与活动、组织有力的单位或个人进行表彰。
十二、活动总结1. 活动结束后，组织相关人员对活动进行总结，分析活动效果，提出改进意见。
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。
国际机器人足球赛比赛细则
国际机器人足球赛比赛细则比赛方案：1．筛选：报名的参赛队伍需选派一个队员参加筛选赛。
即要获得参赛资格必须通过动作设计比赛——利用声控作为触发点开始机器人的跳舞运动（按照给定节拍，编制程序使机器人“跳舞”）。
按完成情况选择参赛队伍。
2．初赛：使用机器人及其配套积木，传感器完成一个功能机器人。
（假如传感器不够用可再另购买。
在允许使用经费内）决出前六名或四名（视具体情况而定）3．决赛：进行机器人足球比赛决出前几名。
比赛要求：1．筛选：编程使机器人跳舞3～4分钟。
2．正式比赛（初赛）：机器人竞赛任务（1）制作一个机械手，能利用编程控制其捡起指定物品。
（2）机械手与机器人组装整合。
（3）成功走出迷宫。
（4）把捡起地物品放到制定位置。
机器人竞赛的时间：在四十分钟内要完成走出迷宫任务。
比赛规则：（1）各参赛队自备用于程序设计的电脑。
（2）机器人的体积在静态情况下不能超过40×40×50cm（长/宽/高）（3）搭建机器人所需的器材可以使用市场销售的配套器材、自制器材或混合选用器材，使用设备数量和价格不作限制。
（超出可报销费用金额部分自负）（4）尽量使用提供程序的编程语言（VJC），竞赛队伍不可增加、删除、变更或加固机器人原有的软硬件设备。
如有需要，请先咨询有关老师。
（5）参赛队员可以控制机器人的启动，机器人启动后，应让其自动完成任务，参赛队员不得再利用任何形式进行干预。
（6）进入指定区域完成指定动作。
抓取物品，完成迷宫，放下物体。
（7）所有过程限时40分钟。
机器人竞赛评分规则：（1）通过时间：30％（2）运动定位：30%（3）机械手灵活性：10％（4）整体外形：10％（5）其他：20％迷宫如下：3．决赛：按照国际机器人足球赛的规则进行比赛，进球得分多者胜出。
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。
踢球机器人的设计与实现
踢球机器人的设计与实现一、介绍踢球机器人是一种可以自动辨别并截取足球的机器人系统。
随着科技的不断进步，踢球机器人的设计和实现愈加精密，并已经被广泛应用到各个领域。
本文将介绍踢球机器人的设计和实现，包括机器人的硬件设计、运动控制系统和图像处理系统等。
二、机器人的硬件设计一个完整的踢球机器人必须包含多个部件，包括结构和运动系统、传感器系统和电控系统。
首先，结构和运动系统是踢球机器人的核心部分。
机器人需要能够自由地移动以及迅速截取足球。
因此，机器人需要具备较好的机动性和运动控制能力。
通常，机器人需要包含轮子、电机、传动机构等基本部分，因此机器人的机身尺寸、轮胎的尺寸和数量、结构等都会影响机器人的性能。
根据实际需要，机器人主体的构造可以采用2轮或3轮的结构，也可以采用更多的轮子，但轮子的数量越多，越难保持平衡，所以需要更强大的控制机构。
其次，踢球机器人需要搭载一种传感器系统，这样机器人才能够获得周围环境的信息，如足球位置、光线、压力等。
这些信息十分重要，因为它们能够通过电控系统来得出机器人行动的决策，同时，还能精确地控制机器人的速度和方向。
最后，电控系统是踢球机器人的基本组成部分。
电控系统由一些微型电子零件和电路板等组成，这些器件能够控制各个执行机构的运动，确定机器人的行动轨迹，从而使机器人能够更精确地运动和响应。
同时，计算机编程技术也非常重要，它可以被用来指定机器人的行动规则，并将指令传递给执行机构。
三、运动控制系统对于一个踢球机器人的运动控制系统，包括机械结构和电控系统。
结构是运动系统的基础，因此机械的设计需要符合力学原理，在遇到外界力和力矩的情况下，能够保持稳定的姿势，这样才能保证机器人的速度和截取效果。
电控系统则需要根据机器人的运动状态来控制各种执行机构的运动。
运动控制系统需要有基于PID的闭环控制算法，这种算法依靠传感器反馈的数据来调整机器人运动方向和速度。
一个典型的运动控制系统可以包括控制卡，称为运动控制板（MCU），该板可以根据运动学和动力学模型执行启发式控制，并处理传感器的数据来实现控制目标。
基于人工智能的智能机器人足球比赛策略研究
基于人工智能的智能机器人足球比赛策略研究近年来，随着人工智能技术的快速发展，智能机器人足球比赛成为科技与体育的完美结合之一。
通过人工智能技术，机器人能够模拟人类的感知、决策和行动能力，为足球比赛注入了新的活力和挑战。
本文将基于人工智能技术，深入研究智能机器人足球比赛的策略，并对其进行探讨和分析。
智能机器人足球比赛的策略研究可以从多个角度进行，如进攻、防守、战术安排等。
其中，进攻策略是智能机器人足球比赛中最重要的因素之一。
智能机器人足球队需要能够准确评估对手的防守水平和弱点，寻找到进攻的突破口，通过传球和配合实现进攻目标。
在研究进攻策略时，可以采用深度学习和强化学习等人工智能技术，通过大量的训练数据和优化算法，提高机器人足球队的进攻能力和效果。
除了进攻策略，防守策略也是智能机器人足球比赛中至关重要的一环。
智能机器人足球队需要能够迅速判断对手的进攻意图和动作，采取适当的防守策略进行干扰和封堵。
在研究防守策略时，可以利用计算机视觉和深度学习等技术，实时分析比赛画面和球员动作，通过智能机器人足球队的协同作战，提高防守效果和反击机会，增加胜利的可能性。
此外，战术安排也是智能机器人足球比赛中的关键因素之一。
战术安排需要综合考虑球队的整体实力、对手的特点、比赛环境等多种因素，制定出合理的战术方案。
在研究战术安排时，可以借助数据分析和模拟仿真技术，通过大量的实验和仿真测试，找出最佳的战术组合，并进行实时调整和优化。
通过智能机器人足球队的整体战术配合和个体技能发挥，提高比赛的胜率和娱乐性。
此外，智能机器人足球比赛策略的研究还可以从其他方面展开。
例如，提高机器人足球队的感知能力，使其能够更准确地感知场上的比赛局势和对手的动作。
还可以研究如何进行集体智能决策，使机器人足球队能够在复杂的比赛环境中做出快速而正确的决策。
此外，还可以通过机器学习和模仿学习等技术，提高机器人足球队的个体技能和团队配合能力。
总之，智能机器人足球比赛策略的研究是一个复杂而有挑战性的课题。
机器人足球比赛中的策略分析与设计
机器人足球比赛中的策略分析与设计一、引言机器人足球比赛是一项高度技术化的竞赛，旨在展示机器人和人类之间的协作和竞争。
机器人足球比赛的策略设计和执行是与技术水平、战术、队员能力和实时竞争环境密切相关的。
本文将对机器人足球比赛的策略分析和设计进行探讨。
二、机器人足球比赛的基本规则机器人足球比赛的基本规则多样且变化多端，但是它们通常包括六个机器人队伍、一个球和一场比赛。
场地上的机器人通过特定的通信协议来协调其活动。
机器人可以分为两种类型：足球运动员和门将。
足球运动员旨在进球，而门将则旨在守住自己的球门。
三、机器人足球比赛的战术机器人足球比赛的策略设计与现实足球十分相似。
战术需要根据场上情况来灵活调整，以取得胜利。
下面是几种机器人足球比赛常见的战术。
1.全压战术全压战术是机器人足球比赛中最常见的战术之一，主要目的是将足球尽量推向对方球门。
这种战术需要有一定的球员配合和默契度。
通常这种战术可以通过在场上保持高强度的围攻压迫来实现。
2.快速反击战术快速反击战术是机器人足球比赛中的颠覆性战术，其核心原则是尽快使球进入对方半场。
这种战术通常有很高的效率，但是需要衡量实时比赛情形的特点，而且需要优秀的控球技巧和高技术水平。
3.固守防线战术固守防线战术是机器人足球比赛中的一种守势型战术，基于主动防御，目标是保持固守球门，让对手一次进攻不能成功。
这种战术需要有高强度的防守和突出的门卫能力。
四、机器人足球比赛中的策略设计方法1.基于阵型的策略设计基于阵型的策略设计是指根据球场上的情况来选择合适的机器人组合，从而适应不同的比赛策略和对手挑战。
这种设计方法需要考虑到机器人的特点、能力和相互间的默契。
2.基于概率论的策略设计机器人足球比赛中，可以经常看到机器人运动轨迹受到误差影响的情况。
基于概率论的策略设计可以很好地解决这种情况。
使用概率计算可以确定机器人在不同时间段内到达不同位置的概率，并设计出最优的位置选择和运动路径。
3.基于反馈的策略设计机器人足球比赛中，场上情况变化比较快，很可能导致策略的失误。
机器人足球实验报告
计算机与信息学院机器人足球实验报告计算机科学与技术实验一一、实验目的掌握RoboCup仿真机器人足球比赛相关知识点，具体内容如下：（1）Linux操作系统的熟悉及了解其基本操作。
（2）掌握Linux下如何进行C++编程，了解gcc编译器以及一些简单编辑工具，如：vi、emacs、gedit、Anjuta、Kdevelope等。
（3）启动RoboCup仿真（2D）足球队的比赛。
二、实验设备硬件环境：PC机软件环境：操作系统linux三、实验内容(1)掌握Linux 一些常用的命令a)如何找到用户主目录的绝对路径名?在自己的系统上,用户主目录的绝对路径名是什么?pwd /home/student(2)将当前工作目录从/home/UV A 转到/home/Tsinghua 需要使用什么命令?如何显示当前目录?cd /home/Tsinghua(3)如何在当前目录下建立子目录RoboCup?mkdir Robcup(4)如何删除子目录RoboCup?rmdir Robcup(5)如何查看当前目录下的内容?ls(6)如何将文件start.sh 的权限设定为:start.sh 属于可读、可写、可执行? chmod 777 start.sh(7)如何将当前目录包括所有子目录全部做备份文件,备份文件名为first.tar?tar xvf dir1 first.tar(8)如何将目录/home 下每一个文件压缩成.gz 文件?tar -zcwf store.tar(9)如何把上例中每个压缩的文件解压,并列出详细的信息?tar xvf store.tarLs -lg实验二1、实验目的（1）了解Demeer5的工作原理（2）学会对Demeer5进行简单的修改二、实验设备硬件环境：PC软件环境：Linux三、实验内容（1）如果可踢球就用最大力踢球else if( WM->isBallKickable()) // 如果球已知，而且当前球在我脚下(可踢){VecPosition pos=( PITCH_LENGTH/2.0,(-1 + 2*(WM->getCurrentCycle()%2)) *0.4 * SS->getGoalWidth() );soc=kickTo(pos,SS->getBallSpeedMax());ACT->putCommandInQueue( soc ); // 放入命令队列ACT->putCommandInQueue( turnNeckToObject( OBJECT_BALL, soc ));}（2）如果球不可踢且我是队友中最快到达球的队员，则去截球else if( WM->getFastestInSetTo( OBJECT_SET_TEAMMATES, OBJECT_BALL, &iTmp )== WM->getAgentObjectType() && !WM->isDeadBallThem() ) // 如果球不在我的控制范围下，但是当前能最快抢到球的是我，那我就去执行抢球动作{Log.log( 100, "I am fastest to ball; can get there in %d cycles", iTmp );soc = intercept( false );ACT->putCommandInQueue( soc );ACT->putCommandInQueue( turnNeckToObject( OBJECT_BALL, soc ));（3）其他情况按战略点跑位else if( posAgent.getDistanceTo(WM->getStrategicPosition()) >1.5 + fabs(posAgent.getX()-posBall.getX())/10.0) // 到了这里就是其他距离球相对远一点的人了，如果离自己的阵形点太远，就跑回自己的阵形点去。
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文献综述研究课题：机器人足球决策系统研究组员（班级及学号）：熊汇韬(3班10)罗运真(3班15)赵大帅(2班24)彭晗(2班23)唐昊(2班21)游斌(2班19)杨荃月(2班28)摘要机器人足球比赛是近年来在国际上迅速开展起来的国际对抗活动。
它是人工智能领域与机器人研究领域的基础研究课程，是一个极富挑战性的研究项目。
机器人足球比赛对研究多智能体的合作与竞争理论具有重要的实践与指导意义。
而在机器人足球比赛中, 决策系统根据视觉系统提供的机器人位姿和足球位置信息, 进行快速准确的决策, 是取得胜利的关键。
本文以机器人系统的核心子系统决策子系统的开发为背景，主要介绍ROBOCUP（机器人足球世界杯比赛）机器人足球赛仿真技术，关于机器人的基本动作、路径规划、决策能力的研究，研究行之有效的决策推理方法。
对目前决策系统问题主要是实时性、准确性、适应性和稳定性。
针对上述问题, 开发了面向RoboCup 小型组机器人足球比赛的决策系统, 重点解决了算法设计与系统特性之间的矛盾。
关键词:机器人足球; 可视化编程; 算法；决策；目录一. 介绍： (4)二. 系统分级 (6)1. 视觉子系统： (7)2. 决策子系统： (8)3. 通讯子系统： (9)决策六步经典方法推理模型 (9)三. 系统核心------决策模块 (10)1. 机器人足球比赛系统决策子系统的一般结构： (10)2. 产生式推理模型： (11)3. 决策编程的可视化 (12)4. 决策系统各模块分析 (13)预处理模块 (14)态势分析与策略选择模块 (14)队型确定与角色分配模块 (14)目标位置确定模块 (14)运动轨迹规划模块 (14)动作选择模块 (15)5. 决策系统各模块设计 (15)输入信息预处理模块 (15)态势分析与策略选择模块 (16)队型确定与角色分配模块 (16)目标位置确定模块 (17)运动轨迹规划模块 (18)动作选择模块 (19)四．决策层中KICK的智能算法 (20)1. 基于倒脚踢球策略的模糊逻辑算法 (20)2 .基于多次踢球策略的遗传算法 (21)五．机器人路径规划典型方法 (22)1. 栅格法： (22)2. 人工势场法： (24)六．论述 (25)七．总结： (26)参考文献 (27)一. 介绍：近年来，随着计算机技术的发展，分布式人工智能（Distributed Artificial Intelligence, DAI）已经成为人工智能领域的重要研究方向之一。
分布式人工智能一般分为分布式问题求解和多Agent 系统（multi-agent system,简称MAS）。
其中，多Agent 系统是分布式人工智能的一个重要领域。
1.Agent:2. MAS:如上图，通常足球机器人系统可以划分为机器人本体子系统、通信子系统、视觉子系统和决策子系统四个部分, 通过计算机视觉子系统闭环而构成智能决策和控制系统。
视觉子系统负责识别球和机器人, 得到现场信息; 通信子系统负责传送现场获得的信息和发送机器人车体的运动指令; 机器人车体系统负责接收指令并驱动机器人车体运动; 决策子系统则根据现场信息推理计算从而得到机器人运动控制指令，由决策子系统组织机器人协作, 做出适当的战术配合, 是取得胜利的关键。
足球机器人主要需要完成的基本行为有：原地旋转，直线运动，曲线运动。
基本动作有：跑位和转角、截球、踢球、射门、守门。
当然,仿真平台除了要提供和智能体相关这两类接口外,还需要充当裁判功能,还必须提供相应的接口和监视器连接,以支持对比赛场地及场上所有参赛者的虚拟。
另外,为了能够更好的提供离线训练和在线学习的功能,仿真平台还提供了教练接口(包括在线教练和离线教练)。
一个完整的仿真比赛以CS/方式进行,如下图2一2所示。
二. 系统分级1. 视觉子系统：实时采集足球场地图像，实时处理并辨识这些图像，获取场上己方队员，对方队员及足球位置信息传给决策系统。
2. 决策子系统：根据感知子系统获得场上各类信息，利用智能体协作及对策理论，做出本组机器人行动决策，控制个机器人行为。
机器人决策系统中，推理模型占有重要地位，为足球机器人决策系统设计提供整体思路指导。
3. 通讯子系统：完成小车子系统、决策子系统、感知子系统间的信息交换。
决策六步经典方法推理模型第一步：场上信息预处理。
第二步：攻守姿态分析和策略选择。
第三步：机器人的阵型确定和角色分配。
第四步：目标位置确定和动作选择。
第五步：机器人运动轨迹规划。
第六步：机器人左右轮速确定。
三. 系统核心------决策模块1. 机器人足球比赛系统决策子系统的一般结构：机器人足球控制决策系统中普遍采用了分层控制的结构[6]。
东北大学提出由信息预处理、态势分析和策略选择、队形确定、角色分配、目标位姿确定和左右轮速确定等六个步骤组成的决策推理系统, 并运用到足球机器人决策系统设计中;中南大学提出过由协调层、运动规划层和动作层组成的三层决策模型[7]。
图 1 是M irosot 机器人足球比赛决策子系统的一般结构。
现场信息是视觉子系统对现场某周期信息识别的结果,包括球与双方队员的位姿等信息。
推理模块是根据视觉子系统传递来的现场信息, 对场上的形式进行判断和推理, 并根据比赛决策库产生相应的下一周期的比赛决策。
比赛决策确定了本方球员在下一周期的角色、任务以及执行任务的位置。
角色分配模块确定每个队员在某种策略下, 下个周期的角色。
动作模块是根据每个机器人当前周期的角色与任务确定相应的动作。
基本的动作为踢球、射门、拦截、守门、避碍等。
2. 产生式推理模型：产生式推理与决策：首先选定某个策略, 然后在此策略的基础上, 生成一系列决策, 从而形成决策库。
为方便推理, 决策由前件与后件组成。
前件也称为产生式推理的条件,后件也称为产生式推理的结果。
决策的前件即产生式推理的条件由球的位置Ball_ location、本方球门受威胁程度Danger、对方球员位置Opponent_ location 构成; 决策的后件即产生式推理的结果由本方球员的角色Role、任务Task以及执行任务的位置Location 构成。
用户决策集与基础决策集：由于决策库中的决策很多, 用户编制的决策库可能不能包含全部的729条决策。
当进行推理时, 可能没有相匹配的决策, 此时会出现某个周期的推理中断, 影响比赛。
为了避免种情况的发生, 我们编写了基本决策集。
当进行推理时, 先在用户决策集中进行, 当在用户决策集中未找到相应的决策时,再在基本决策集中推理。
因此, 我们把决策子系统的推理模型，修改为图2 所示。
3. 决策编程的可视化在客户程序中定义了两个结构体类型: struct decision_ result{unsignesd role;unsigned task;unsigned location_ x;unsigned location_ y;}struct decisiontype{unsigned ball_ location_ x;unsigned ball_ location_ y;unsigned danger;unsigned opponent_ location;struct decision_ result role[ 3];}利用struct decisiontype 结构体类型的变量, 可以存储界面中输入的决策数据, 从而把决策存储于决策库中。
在进行比赛时, 打开用户决策库, 从决策库中传入决策进行推理。
当用户决策库没有对应的决策时, 从基本决策库选择相应的决策进行推理。
可视化程序, 可以实现新建决策集、打开决策集、关闭决策集、添加决策、删除决策、显示某条或全部决策、删除决策集等功能。
只要理解输入界面中各个因素中的数字代码的含义就可以编制覆盖各个决策的决策库。
比赛时, 将此决策库与客户程序的决策子系统连接, 就能够进行比赛了。
决策系统推理模型采用六步推理模型。
按照推理步骤, 依次为信息预处理、态势分析与决策、队型确定与角色分配、目标位置确定、运动轨迹规划和动作选择。
该决策推理模型的输入是视觉系统获得的机器人位姿和足球位置信息, 输出是本队机器人的控制信息。
4. 决策系统各模块分析4.1预处理模块对视觉系统输入的机器人位姿信息、足球位置信息和比赛信息进行预处理, 计算出决策使用的目标相对距离、角度信息和比赛参考信息。
4.2态势分析与策略选择模块根据预处理模块输出的信息, 判断进攻防守态势, 判断依据可以是足球的位置、持球方、机器人的位姿。
根据已经判断的信息, 结合比赛信息, 例如比分、剩余时间, 对手强弱等, 从策略库中选取进攻防守策略, 例如全攻全守策略、区域进攻防守策略、强攻强守策略等。
4.3队型确定与角色分配模块根据选择的策略, 在队型库中选取进攻防守队型, 例如1-3-1、1-2-2、1-1-3 等。
在确定队型后, 可以对应队型进行角色分配。
一般角色定义有守门员、主攻、副攻、主守、副守。
4.4目标位置确定模块机器人足球是在动态环境下完成, 机器人必须能够确定下一个目标位置, 来完成指定的动作。
4.5运动轨迹规划模块机器人运动到目标位置的路径有很多种, 或者在运动过程中会遇到障碍, 选择一个最优路径则属于路径规划。
4.6动作选择模块根据决策信息, 在不同层次动作库中选择动作, 按照一定的动作命令格式, 构造成命令, 命令包括机器人左右轮速、动作方向、动作角度、动作距离等参数信息。
通过通信系统发送到机器人的控制系统, 控制系统完成命令解释, 控制机器人按照上层决策完成动作。
5. 决策系统各模块设计5.1输入信息预处理模块输入信息预处理模块采用向量计算的方法, 所有的输入信息是以向量的形式描述的, 定义一个向量计算类完成所有需要的向量计算。
定义1 维和2 维结构数组保存计算结果, 结构包括距离和角度域。
为提高计算速度和减少计算量, 提出基于数组对称性的存储访问方法和基于按需的首次访问计算方法。
基于数组对称性的存储访问方法思想: 因为数组下标为机器人编号, 所以必然造成数据的对称性,对于距离方向无关量是一致, 对于例如角度方向相关量是相反的。
在存储上选择左下角或者右上角, 访问上根据数组下标判断正负符号。
基于按需的首次访问计算方法思想: 如果全部计算所有数据, 计算量过大, 实际也并不需要那么多数据, 这样影响系统效率。
可以根据需要, 如果没有计算过, 则先计算, 再访问, 否则直接访问, 这样可以大大降低计算量, 提高系统效率。
5.2态势分析与策略选择模块在态势分析与策略选择模块采用决策树和多参考因素系数加权求和的分析方法, 其思想为: 决策条件为持球方、机器人对足球位姿最优、足球所在区域、比赛信息等, 决策判断优先级可以静态设置, 也可以动态调整。