机器人足球比赛决策及实现

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。