足球专业毕业论文范文基于时间最优的足球机器人路径规划
基于时间最短的足球机器人进攻路径规划
基于时间最短的足球机器人进攻路径规划
柯文德;彭志平
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2008(29)14
【摘要】足球机器人采取基于路径最短的进攻规划的不足之处主要体现在时间上不能满足比赛环境实时性和高度动态性的要求.提出理想的进攻路径曲线应为时间最短的平滑路径,结合足球机器人的运动特点,采用基于Bezier曲线的方法拟合出该曲线.最后通过C++程序代码实现了该方法,并在仿真实验平台FIRA Simurosot5vs5上验证了其可行性和有效性.
【总页数】3页(P3746-3747,3756)
【作者】柯文德;彭志平
【作者单位】茂名学院计算机系,广东茂名525000;茂名学院计算机系,广东茂名525000
【正文语种】中文
【中图分类】TP181
【相关文献】
1.海洋环境下基于量子行为粒子群优化的时间最短路径规划方法 [J], 冯炜;张静远;王众;王新鹏
2.基于配送时间最短的应急物流路径规划 [J], 高鸿鹤;唐辰
3.基于时间最优的足球机器人路径规划 [J], 郭路生;吕维先;杨林权
4.基于Bezier曲线的足球机器人进攻路径规划 [J], 林锐浩;陈珂;柯文德
5.基于配送时间最短的应急物流路径规划 [J], 高鸿鹤;唐辰
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
(运动重点)基于时间最短的足球机器人进攻路径规划
－3746－0引言在足球机器人比赛中，机器人能否有效地抢点目标进攻很大程度上决定着比赛的成败[1-6]，目前这方面的研究一般集中在以实现最短路径为主的规划上[7-9]，在实时性要求不高的环境下是可以接受的，但由于比赛情形瞬息万变，基于最短路径的抢点进攻规划在实际应用上效果并不理想。
本文提出一种基于三次Bezier 曲线的路径规划方法，具有时间最短的特点，并通过仿真实验验证了该方法的可行性和有效性。
1路径最短的抢点进攻规划分析图1所示为以往研究中robot 在对方球门前抢点进攻路径规划，根据ball 的运动方向，可以预测出robot 和ball 的大概相遇范围，作为进攻抢点位置。
抢点进攻路径走法是robot 先原地转一定角度，然后再走直线进攻，从而实现路径最短规划。
但由于该走法经历了两次从零加速过程(转角度和直线)，若考虑到机器人的物理特性、启动时间、惯性等，从零开始加速需要较长的时间周期，所以该路径所需时间并不是最短的，不能很好地满足比赛的要求。
2理想的进攻路径对图1的抢点进攻路径做出修改后，如图2所示。
robot移动过程中改变方向，抢点到与ball 相遇位置，其移动方向与球门成一夹角，避开对方守门员将ball 踢入球门。
另外，考虑到机器人要以尽可能快的速度移动，则所经路径应尽量短而平滑，同时在平滑过程中还需要满足两个条件：①路径起始端点必须与机器人0角度线相切；②路径终点必须与射门路径相切。
根据Bezier 曲线性质，可以采用三次Bezier 曲线以满足这些条件，图3为拟合后的机器人理想进攻路径，为一平滑曲线。
收稿日期：2007-12-21E-mail ：wendeke@基金项目：广东省自然科学基金项目(06029281)；茂名学院科学研究基金项目(203388)。
作者简介：柯文德(1976－)，男，广东茂名人，硕士，讲师，研究方向为软件理论、人工智能、机器人等；彭志平(1969－)，男，福建泉州人，博士，副教授，研究方向为智能计算、软件理论、机器人等。
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。
机器人足球足球机器人的路径规划方法
机器人足球足球机器人的路径规划方法在当今科技飞速发展的时代，机器人足球作为一个充满挑战和创新的领域，吸引了众多研究者的目光。
而在机器人足球比赛中，足球机器人的路径规划方法至关重要，它直接影响着机器人的表现和比赛的胜负。
路径规划，简单来说，就是为足球机器人找到一条从当前位置到目标位置的最优或可行路径。
这可不是一件容易的事情，因为比赛场上情况复杂多变，充满了各种不确定因素。
要理解足球机器人的路径规划，首先得考虑比赛场地的环境。
想象一下，一个标准的机器人足球场地，有边界、球门、其他机器人等各种障碍物。
足球机器人需要在不碰撞这些障碍物的前提下，快速准确地到达指定位置。
这就要求路径规划算法能够对场地环境进行精确的建模和分析。
一种常见的路径规划方法是基于栅格法。
把比赛场地划分成一个个小栅格，每个栅格代表一个可能的位置。
通过给不同的栅格赋予不同的属性，比如可通行、不可通行等，来构建场地的模型。
然后，利用搜索算法，比如 A算法，在这个栅格地图上寻找最优路径。
A算法通过综合考虑路径的长度和预估的代价，能够有效地找到一条较优的路径。
但这种方法的缺点是，当场地较大或者栅格划分较细时，计算量会非常大，可能导致实时性不好。
另一种方法是基于人工势场法。
把比赛场地想象成一个充满了力场的空间，目标位置对机器人产生吸引力，障碍物对机器人产生排斥力。
机器人在这些力的作用下运动，从而找到一条避开障碍物到达目标的路径。
这种方法的优点是计算简单，实时性好，但也存在容易陷入局部最优解的问题，就是机器人可能会被困在某个局部区域，找不到全局最优的路径。
还有一种叫做动态窗口法的路径规划方法。
它考虑了机器人的运动学和动力学约束，通过在机器人的速度空间中进行采样和评估，找到一组在当前环境下可行且最优的速度，从而控制机器人的运动。
这种方法适用于机器人需要快速响应环境变化的情况，但对于复杂的环境建模可能不够精确。
为了提高路径规划的效果，还可以结合多种方法。
微型足球机器人位姿辨识与群智能路径规划技术
团队协作
多个微型足球机器人需协 同作战，通过相互配合实 现战术目标。
技术要求
对机器人的定位、控制、 通信等技术要求较高，需 保证比赛的公平性和观赏 性。
微型足球机器人的发展历程
技术起源
微型足球机器人的技术起 源于20世纪80年代，最初 主要用于教育和科研领域 。
技术发展
随着微电子、传感器、通 信等技术的不断发展，微 型足球机器人的性能得到 不断提升。
微型足球机器人位姿辨识与 群智能路径规划技术
汇报人： 2024-01-03
目录
• 微型足球机器人概述 • 位姿辨识技术 • 群智能路径规划技术 • 微型足球机器人位姿辨识与群
智能路径规划技术的结合应用 • 技术挑战与未来展望 • 相关文献与参考资料
01
微型足球机器人概述
微型足球机器人的定义与特点
• 可靠性高：多种传感器融合可以降低单一传感器失效对位 姿辨识的影响。
位姿辨识技术的优缺点分析
成本较高
需要多种传感器和高级算法支持，导 致硬件和软件开发成本较高。
需要不断校准和维护
由于传感器漂移和环境变化等因素， 需要定期校准和维护位姿辨识系统。
对环境要求较高
在某些复杂或动态环境中，传感器可 能受到干扰或失效，影响位姿辨识的 准确性。
优点
能够处理复杂环境和不确定性因素，具有较强的鲁棒性和适应性；能够实现多机 器人协同路径规划，提高整体性能。
缺点
计算复杂度高，需要较长的计算时间和较大的存储空间；对于特定问题可能需要 针对具体情况进行算法调整和优化。
04
微型足球机器人位姿辨识与群 智能路径规划技术的结合应用
结合应用的意义与价值
提高足球机器人整体性能
基于人工智能的机器人足球比赛策略优化研究
基于人工智能的机器人足球比赛策略优化研究人工智能（AI）作为一项重要的技术革新，已经深入各行各业，包括体育竞技领域。
本文旨在研究基于人工智能的机器人足球比赛策略优化，探讨如何利用AI提高机器人足球比赛的竞争力。
一、引言机器人足球比赛是一项结合了机械工程、电子技术以及计算机科学的全新领域。
比赛中，机器人选手通过感知、决策和执行这几个环节来参与比赛。
而人工智能技术的应用可以提高机器人的感知能力、决策能力以及执行能力，并将其运用于比赛策略的优化中。
二、感知能力的优化在机器人足球比赛中，机器人需要通过传感器获取比赛场地的信息，如球的位置、队友和对手的位置等。
为了提高感知能力，可以利用深度学习技术对图像、声音等传感器数据进行处理和分析，以便更准确地获取信息。
三、决策能力的优化在机器人足球比赛中，机器人需要根据当前的比赛状态做出决策，如传球、射门等。
传统的策略是基于规则和经验制定的，但人工智能可以通过训练机器学习模型，将大量的比赛数据作为输入，学习并预测最佳的决策。
这种基于机器学习的方法可以适应不同的比赛场景，提高机器人的决策能力和适应性。
四、执行能力的优化在机器人足球比赛中，机器人需要将决策转化为具体的动作执行，如精确控制脚部动作、移动位置等。
为了提高机器人的执行能力，可以运用强化学习算法进行训练，建立机器人与环境的交互模型，通过与环境不断交互获取反馈，逐渐优化执行动作的准确性和效率。
五、机器人足球比赛策略优化的挑战尽管基于人工智能的机器人足球比赛策略优化带来了诸多好处，但也面临一些挑战。
首先，机器人感知和决策的速度需要更快，以适应比赛的高节奏。
其次，机器人在比赛中需要与其他机器人和球员进行协调合作，这需要进一步优化算法和通信机制。
最后，机器人足球比赛中存在着较高的不确定性和复杂性，如对手的策略变化等，需要机器人具备适应和调整策略的能力。
六、结论基于人工智能的机器人足球比赛策略优化是一个具有挑战性但有着广阔前景的研究领域。
基于时间最优的足球机器人路径规划
基于时间最优的足球机器人路径规划郭路生吕维先杨林权中国地质大学信息工程学院人工智能研究所,湖北武汉430074摘要：首次提出了一种基于时间最优的足球机器人的路径规划的方法。
该方法用平滑的Bezier曲线代替传统的折线作为路径的描述，能满足移动机器人的非完整性约束方程，并能使机器人获得较大的运动速度，然后用遗传算法对代表路径的Bezier曲线控制点进行时间寻优。
遗传算法的适应值函数充分考虑了影响机器人运动时间的三个因素：路径的安全性、长度和平滑度。
仿真结果和实际比赛表明了该方法的有效性。
关键字：时间最优路径规划Bezier曲线遗传算法A path planning approach to soccer robot based on time optimization Abstract: This paper presents a path planning approach to soccer robot based on time optimization for the first time. In order to improve the speed of robot’s movement, the path is described with a smooth Bezier curve instead of traditional broken lines, then the control points of Bezier curve presenting the path is optimized by genetic algorithm. The fitness function of the genetic algorithm takes full consideration of three factors which affect the time of robot’s movement: security, length and smoothness of the path. Results of the experiments and real match show the efficiency of the method.Key word: time optimization; path planning; Bezier curve; genetic algorithm1 引言足球机器人系统是一个典型的且非常具有挑战性的多智能体系统[1],是一个实时、动态的复杂环境。
足球机器人之策略及路径设计
最後可得到：
PPT文档演模板
Robotic Interaction Learning Lab
足球机器人之策略及路径设计
支援向量機修正機器人速度 6/6
•圖9：使用SVM得到的速度
PPT文档演模板
Robotic Interaction Learning Lab
•圖10：使用一般FLC得到的速 度
足球机器人之策略及路径设计
n 最後加入廣義預測控制來幫助我方機器人預估目標下 一次的位置或動作來幫助整個策略更加完善。
PPT文档演模板
Robotic Interaction Learning Lab
足球机器人之策略及路径设计
前言
n 在生產製造業裡，單一機器人可以取代人力是無庸置 疑，但是在複雜的工作環境下，多重式機器人合作工 作方式會比單一機器人來操控所有的工作來的有效率 但也較為複雜，例如在系統架構中如何決定角色分配， 當系統不理想時如何調整角色分配。
n 多重式機器人系統近年來為許多科學家所深入討論以 及研究，足球機器人就是多重式機器人的一種，所涉 及領域包含控制理論、影像處理、人工智慧、感測訊 號等。
PPT文档演模板
Robotic Interaction Learning Lab
足球机器人之策略及路径设计
研究動機與目的
n 機器人足球賽的構想起源於加拿大哥倫比亞大學Alan Mackworth教授發表的一篇”On Seeing Robots”[1]的論 文，之後受到學者熱烈的迴響，認為足球機器人比賽 跨多種學術領域整合了機器人學、通訊與電腦技術、 決策與對策，模糊神經網路、人工智慧控制等。
足球机器人之策略及路 径设计
PPT文档演模板
2020/12/18
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于时间最优的足球机器人路径规划摘要：路径规划一直是足球机器人研究的热点问题。
足球机器人的路径规划是基于传感器所获得信息来决策符合机器人运动约束和其他运动性能要求的行为，所以一直是机器人研究的难点。
目前用于路径规划的方法很多，比如人工势场法、栅格法、可视图法及各种人工智能方法如：遗传算法、神经网络算法、蚁群算法等等。
本论文在足球机器人系统平台上，针对机器人路径规划问题,主要研究了遗传算法，并利用行之有效的方法来解决实际中基于时间最优的路径规划问题。
关键词：足球机器人；路径规划；遗传算法1.引言足球机器人是人工智能和机器人学主动融入社会的一种非常巧妙、非常有吸引力的新形式、新手段。
机器人足球带来的社会效益和经济效益将来自多主体系统研究的进展以及在工业、商业和军事等方面的成功运用[1]。
其次，机器人足球提供了一种素质教育和创新教育与前沿科学相结合的生动形式。
国外的一些大学已经开设了机器人足球的本科生课程，中国科技大学也在国内率先进行了教学实验[2]。
实践表明，机器人足球课程是素质教育、创新教育与前沿研究相结合的一条可行途径。
2.遗传算法的一般算法如图1-1所示。
图1-1遗传算法运行基本3.障碍物的描述与检测我们的问题是从机器人的当前点到目标点寻求一条无碰撞的时间最优的Bezier曲线路径。
由于机器人足球系统是一个实时动态的复杂环境，为了缩小搜索空间，提高搜索速度，搜索范围确定为:目标点为G，避障机器人[3]R，R到G的距离为L，以L为长，以UZ为宽做一矩形，在矩形范围内的任何机器人俘除外)都视为是障碍，那么比赛场地中就存在一个障碍物的有限集合(由对方机器人ER以及我方的除避障机器人以外的另两个机器人R组成，用0表示)0:{ORI，0R2……ORq}其中q为搜索范围内的障碍物个数.障碍物的表示oRi(x(i)，y(i))oR*(x(i)，y(i))任。
，i0，l，2……q;中:为避障区域，如图1-2所示。
为方便起见，我们对球场坐标进行转换，把机器人的当前位置作为新的原点，把当前位置到目标位置的连线作的X轴，建立新的直角坐标[4]。
在此坐标系下，障碍物的检测变得异常简单即:横坐标在(0，L)之间且纵坐标在(一UZ，U2)之间的所有机器的都认为是障碍物[5]。
图1-2 障碍物描述示意图3.1路径控制参数的编码在遗传算法中，首先必须把待优化问题的元素编码成染色体的形式。
因此这里首先要把路径参数编码，对n次Bezeir曲线而言，由Bezeir曲线的性质知起点位置矢量PO和终点位置矢量[6]Pn都已经确定，因此控制该曲线的点就是Pl，…，Pn-1，所以我们的目的就是对这些控制点进行编码。
这里选择直接对控制点Pi的直角坐标[xl，y]i分别进行编码，这样每确定一条n次Bezeir曲线，需要对2(n-1)个参数编码。
3.2适应度函数由于遗传算法的每种操作都是根据适应值的信息对群体进行遗传操作和逐代更新的，因此适应值函数的选取将直接影响到遗传算法收敛速度的快慢和算法的成败，此外适应值函数的选择还应该考虑到具体问题的特征，即时间最优并且能够避开障碍物，由v=s/t 知要想时间最优必须路径最短和速度最大，而在机器人的机械性能一定的情况下主要受路径平滑度的影响，平滑度越好速度的可能值越大，因此我们的适应度函数应该由三部分组成。
(1)路径长度适应度函数用来描述路径的长度。
我们只要对Bezeir;曲线[7]进行曲线积分即可。
⎰⎰⎰∑+====102`2`1)()()(1dt t t p fit y x B p t t i t n i i （1-1）图1-3障碍物区域图 (2)路径安全性适应度函数描述机器人的避障程度。
一般认为如果路径穿越了障碍就不能到达目标点，在这种情况下，个体的适应值应该为0。
但是在遗传进化过程中，当适应值完全变成O 时，该个体的所有信息(包括有用的和无用的)都将被丢掉，且不能遗传到下一代，这样在迭代繁殖后代操作的过程中就丢失了一些有用的信息，从而会降低收敛速度。
因此需要建立一个新的考虑穿越障碍物的路径的避障适应度函数。
为了求解的方便，我们把避障机器人缩小为质点，相应把障碍物进行放大，并设定一个安全半径R ，安全半径应大于打D(D 为机器人的边长)。
当路径穿越障碍物时给予一定的惩罚，罚值描述如下:当一条路径穿越一个障碍物区域进时，将该区域分成两个小区域，将其中较小的区域定义为S1并把整个障碍物区域定义为S 图。
(如图1-3)我们构造的适应度函数如下:R S S S fit 21121212π-=-= （1-2） 罚值函数表述表明了当路径越靠近禁止区域的中心穿越，罚值越大，适应值越小。
在实际的计算一中，由于要求解Bzier 曲线与障碍物相交而分割的面积是比较因难的。
在机器人足球系统中，由于障碍物区域比较小，我们可以近似认为穿越障碍物是一直线，这样我们只要弓形的面积即可。
(3)平滑度适应度函数描述曲线的平滑度。
在机器人由当前点运动目标点的过程中，我们认为机器的是一直向前运动的。
如果出现向相反方向运动，显然是与我们的意愿相违背的，这时的曲线也必然出现拐点。
在Bezeir 曲线中只要保证控制点序列是前向性的就可以保证Bezeir 曲线是光滑的。
可以如下表示:⎩⎨⎧><=++)(0)(1311i i i i p p p p fit （1-3） (4)综合适应度函数综合适应度函数应该是能够避障，这是主要的，在此基础上应该让路径的长度较短，同时还要考虑路径的平滑度，以便获得较大的速度，这样才能保证时间最优。
可表示如下: 3211321fit k fit k fit k fit ++= （1-4）K1、K2、K3分别是适应度函数三个部分的权值，调节Kl ，K2，K3就可分别调节路径长度影响度、避障程度和路径的平滑度。
4.路径规划流程图本章主要是运用遗传算法，针对静态的足球机器人防守环境，进行路径规划。
在遗传算法中加入了删除算子、简化算子和修正算子，有利于提高算法收敛速度。
单目标路径规划流程图如下图1-4所示：图1-4 单目标路程路径规划5.仿真结果及分析5.1仿真环境基于遗传算法足球机器人的路径规划我是用MA TLAB7.0编写而成，运行在WINDOWS XP操作系统下。
之所以用MATLAB7.0来编写仿真程序，是因为MA TLAB这个软件简单易用，并且MATLAB在处理矩阵运算方面提供了大量的函数，给遗传操作的编程带来很大的方便。
当然MATLAB的缺点是程序执行效率低。
为了便于测试本课题所提出的基于遗传算法的路径规划方法，并分析遗传算法中一些参数对算法性能的影响，在这里定义了四种工作环境，它们分别是11V11两种情况，有这不同的站位。
5V5有两种情况，他们都有不同防守体系。
如下图所示：图1-5 5V5 足球机器人对抗仿真图 图1-6 11V11足球机器人对抗仿真图 5.2种群规模对算法性能的影响种群规模是遗传算法中的一个较重要的参数。
随着种群规模的增大，得到更优路径的可能性也随之增加。
但遗传算法将会需要更大的存储空间以及需要更长的运行时间，算法的复杂性也增加了。
因此需要在解的质量和求解复杂程度行之间寻求一个协调点。
通常种群的大小随问题的不同而不同，在大多数情况下，它与问题的规模有关，问题规模越大，种群规模也须相应增大。
在仿真过程中随着种群规模的增大运行的时间也随之增大，从仿真结果可以看到，种群规模对解的质量的影响与对运行时间的影响是不一样的。
对于特定的环境，当种群规模增大到一定程度后，解的质量不再有明显的改善，而求解时间却随种群规模的增加而增加。
5.3仿真下面给出4种不同环境下仿真的结果，设定机器人的起始点为S=（9，0.1），目标点为T=（20，9）（在现实中，这是一个模糊数字，因为球门有一定的范围）图1-7（a）11V11足球机器人对抗仿真图图1-7（b）11V11足球机器人对抗仿真图最短路径为22.3137 最短路径为23.9706 由以上两图可知，此阵行是典型的4321金字塔防守反击阵型，第一图的最优距离23.9706，第二图的最优距离为22.3137，可见第二图的路径较好，可以认为最优长度为22.3137.图1-8 （a）11V11足球机器人对抗仿真图图1-8（b）11V11足球机器人对抗仿真图最短路径为22.3137 最短路径为23.1421由以上两图可知，23.1421与22.3137相差不大，均可为最优路径，从以上两图可知，一个图中可以出现多个最优路径。
图1-9（a）5V5足球机器人对抗仿真图图1-9（b）5V5足球机器人对抗仿真图最短路径为22.3137 最短路径为23.1421路径长度分别为23.1421、22.3137，两次仿真结果相差很小，都可认为是最优路径。
从上图可以看出算法每次运行都能达到最优路径。
图1-10（a）5V5足球机器人对抗仿真图图1-10（b）5V5足球机器人对抗仿真图最短路径为21.4853 最短路径为21.4877路径长度分别为21.4877、21.4853，两次仿真结果相差极小，都可认为是最优路径。
通过这两图可知，防守队员不密集的时候，可以获得更优的路径。
从以上四种不同环境下的仿真结果可以看出，单目标遗传算法每次运行都能找到接近最优的路径且不与障碍物相交。
总之，要实现完全自主的足球机器人还要做许多努力，我所研究的单目标路径规划技术只是相关技术之一，很多问题都还有待不断的深入研究和探索。
1.6全文的总结足球机器人系统集合了众多领域的技术，是机器人相关技术一个良好的实验平台。
在足球机器人相关技术研究中路径规划技术是一个重要的研究领域，随着科学技术的发展和研究的深入路径规划技术的研究己经取得了丰硕的成果，应用领域也在不断扩大。
结合人工智能、知识工程、仿生算法等先进技术的路径规划方法，使得机器人的移动朝着更智能化的方向发展。
随着机器人参与的工作环境和任务的复杂度的加重，多机器人的协调、多机器人的路径规划将成为一个研究热点。
而且面对现实世界中的动态环境，路径规划的实时性、安全性和可达性等性能指标仍是一个有待深入研究的问题。
因而，路径规划领域有很大的发展前景。
在研究这一领域时，要结合以往的研究成果，把握发展趋势，以实用性为最终目的，不断推动其向前发展。
参考文献：[1]章小兵，宋爱国.地面移动机器人研究现状及发展趋势[J].机器人技术与应用，2005(2):19-23.[2]吴丽娟，徐心和，基于遗传算法的足球机器人比赛中障碍回避策略的设计[J].机器人，2001，23(2)：142-145[3]GuoQuanWangHaibinYu.MultiAgentRenforeementLearing:AnAPProaehBasedonAgents’CooPerationforACom monGoal[Jl.TheIOthInternationalConfereneeonComPuterSuPPortedCooPerativeworkinDesignproeeedings.2004，(l):336-339.[4]孙树栋，曲彦宾.遗传算法在机器人路径规划中的应用研究[J].西北工业大学学报，1998，16(l):79-83.[5]LXWangJMMendal.GeneratingFuzzyRulesbyLearningfromExamPles[J].IEEETransaetionsonSystems，ManandCyberneties，1992，22(6):1414-427[6]张春晖，机器人足球策略系统研究与实现，博士学位论文，东北大学，2001[7]MichaelBowlingManuelaVelosoMotionControlinDynamicMtllti RobotEnvironments Proceedingsofthe1999IEEEInternationalSymPosiumonComPutationalIntelligenceinRoboticsandAtltomation(C-A’99)，Novembe，r1999，PP168-173Soccer robot based on time optimal path planningAbstractPath planning has been a hot robot soccer problem. Soccer robot path planning is obtained based on the sensor information to decision-making in line with the robot constraints and other performance requirements of the act of movement, it has been difficult robot research. Currently used in many path planning methods, such as artificial potential field method, grid method, can view a variety of law and artificial intelligence methods such as: genetic algorithm, neural network algorithms, such as ant colony algorithm. In this paper, the soccer robot system platform for robot path planning problem, the main study the genetic algorithm, and use effective methods to solve the practical problem of path planning.Keywords: soccer robot；path planning；genetic algorithm。