本文關(guān)鍵詞：基于直角坐標系和數(shù)學統(tǒng)計算法的仿真坦克機器人的設(shè)計與實現(xiàn)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《太原理工大學》 2013年

基于直角坐標系和數(shù)學統(tǒng)計算法的仿真坦克機器人的設(shè)計與實現(xiàn)研究

沈鴻康  

【摘要】：隨著科學技術(shù)的突飛猛進,機器人的發(fā)展已經(jīng)不局限于簡單地某一重復運動方式,人們在探討一種更為先進的人工智能機器人,除了具有簡單機器人的特點之外,它們還具有某些智能,能夠自適應地去學習,并在學習的過程中不斷完善自身,逐步進化以至于達到能夠創(chuàng)造。當然現(xiàn)在還只是某種設(shè)想,將來的那一天就有可能會實現(xiàn)；不過現(xiàn)有的技術(shù)還是使得機器人具備一定的智能。 利用風靡全球的robocode開發(fā)引擎可以設(shè)計出優(yōu)秀的智能機器人坦克；它不是建立在一種特定的硬件平臺上,而是虛擬的軟件開發(fā)平臺,這樣就可以更好地利用計算機強大的運算能力在軟件上先模擬出機器人坦克模型,為后期特定的硬件平臺提供一定意義上的技術(shù)支持與準備工作。 本論文利用此開發(fā)引擎,再結(jié)合Java開發(fā)的工具包和集成開發(fā)環(huán)境Eclipse的使用,開發(fā)出具備一定學習能力的機器人坦克模型。其中主要采用了統(tǒng)一的建模語言(UML)思維構(gòu)架,利用目前十分流行的MVC框架模式,重構(gòu)了先前分布編寫的基于直角坐標系的各個模型區(qū)代碼,整合了全局體系結(jié)構(gòu)。另外,數(shù)學統(tǒng)計的算法是基于直角坐標系更進一步的非全局勢匹配算法,克服了全局算法的沒有學習性和需要一定運動規(guī)律的特點,經(jīng)過仿真測試發(fā)現(xiàn)在適用性上確實有所增強。 最后還擴展了多個模型存在于戰(zhàn)場的情況,可以是一對多模式也可以是混戰(zhàn)的模式,但其他機器人坦克模型的數(shù)據(jù)占據(jù)優(yōu)勝的先決條件,所以主要討論了這些數(shù)據(jù)以什么樣的方式組織和存放起來,這樣之后的各種其他算法取用這些信息就很方便。

【關(guān)鍵詞】：
【學位授予單位】：太原理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP242
【目錄】：

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本文編號：189646