隨著全球人工智能技術(shù)的進一步發(fā)展,足球機器人技術(shù)也得到了迅速發(fā)展。足球機器人技術(shù)融合了人工智能、微控制器技術(shù)、機械設(shè)計、路徑規(guī)劃等一系列技術(shù),其中以路徑規(guī)劃最為關(guān)鍵。在機器人足球比賽中,路徑規(guī)劃的目的就是能夠快速、無誤、且無碰撞的從起點移動到目標(biāo)點,找到一條最適路徑,是足球機器人對抗賽中實力與人工智能的體現(xiàn)。只有具備這樣的控制算法,才能提高機器人團隊協(xié)作性、機動性、對抗性,才能取得較好的成績。因此,路徑規(guī)劃的算法研究是提高足球機器人智能化與對抗性的核心任務(wù)。本文首先給出了足球機器人的系統(tǒng)框圖,分析了機器人系統(tǒng)的各個組成部分,設(shè)計了以ARM為核心的足球機器人的硬件電路,搭建了以ARM為平臺的Linux軟件驅(qū)動環(huán)境,組建了基于ZigBee技術(shù)的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。著重分析了足球機器人對抗賽中的路徑規(guī)劃問題,分析了當(dāng)前領(lǐng)域中經(jīng)常使用的研究理論與方法,及其特點,詳細分析了遺傳算的操作方法,初始群體的產(chǎn)生、適應(yīng)度值計算、選擇算法、以及終止條件設(shè)計等,針對足球機器人的對抗環(huán)境要求,對于不同賽場環(huán)境復(fù)雜度,對路徑規(guī)劃控制算法結(jié)構(gòu)進行了改進。首先分析當(dāng)前環(huán)境復(fù)雜度,簡單的環(huán)境采用一般的模糊邏輯控制,復(fù)雜的環(huán)境采用遺傳算法,并且對算法關(guān)鍵參數(shù)進行了MATLAB仿真。最后,對比遺傳算法和模糊控制算法運算時間,數(shù)據(jù)分析可以知道,此實驗方法在一定程度上提高了機器人對抗的實時性。
【學(xué)位單位】：遼寧工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2016
【中圖分類】：TP242
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 足球機器人研究背景
    1.2 足球機器人研究現(xiàn)狀
    1.3 研究意義
    1.4 路徑規(guī)劃問題研究概述
    1.5 本文的主要工作和章節(jié)安排
2 足球機器人系統(tǒng)軟硬件設(shè)計
    2.1 足球機器人系統(tǒng)組成
        2.1.1 視覺子系統(tǒng)
        2.1.2 控制策略子系統(tǒng)
        2.1.3 無線通信子系統(tǒng)
        2.1.4 機器人
    2.2 足球機器人硬件系統(tǒng)設(shè)計
        2.2.1 足球機器人主控制器硬件電路設(shè)計
        2.2.2 雙足機器人設(shè)計
    2.3 足球機器人軟件系統(tǒng)設(shè)計
        2.3.1 基于ARM的主控系統(tǒng)環(huán)境的搭建
        2.3.2 機器人舵機的控制
    2.4 無線通信系統(tǒng)的設(shè)計
        2.4.1 無線通信系統(tǒng)硬件電路設(shè)計
        2.4.2 無線通信系統(tǒng)軟件設(shè)計
    2.5 本章小結(jié)
3 常用路徑規(guī)劃問題算法的研究
    3.1 路徑規(guī)劃常規(guī)方法的研究
        3.1.1 人工勢場法
        3.1.2 柵格法
        3.1.3 可視圖法
    3.2 路徑規(guī)劃智能方法的研究
        3.2.1 基于模糊邏輯法的足球機器人路徑規(guī)劃
        3.2.2 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的足球機器人路徑規(guī)劃
        3.2.3 基于蟻群算法的足球機器人路徑規(guī)劃
    3.3 本章小結(jié)
4 遺傳算法及其改進的路徑規(guī)劃問題研究
    4.1 遺傳算法概述
    4.2 遺傳算法的基本理論
        4.2.1 遺傳算法的基本定理
        4.2.2 參數(shù)編碼
        4.2.3 初始群體的產(chǎn)生
        4.2.4 適應(yīng)度函數(shù)
        4.2.5 遺傳算子
        4.2.6 控制參數(shù)及其初始化
        4.2.7 終止條件
    4.3 遺傳算法應(yīng)用于路徑規(guī)劃的評價
    4.4 運用遺傳算法進行路徑規(guī)劃
    4.5 利用改進遺傳算法進行路徑規(guī)劃
        4.5.1 遺傳算法路徑規(guī)劃的改進
        4.5.2 算法的MATLAB仿真與結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
5 結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張小川,李祖樞,張品紅,肖朝輝;基于行為的足球機器人動作規(guī)劃[J];哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報;2003年09期

2 佟海軍,張廣文,程福,劉中華;雙輪驅(qū)動足球機器人加速性能的研究[J];機械與電子;2004年10期

3 王金鵬;趙昕;張淑芳;;虛擬足球機器人的動作決策與仿真[J];大連輕工業(yè)學(xué)院學(xué)報;2007年01期

4 柯文德;劉剛;;一種高效的足球機器人配合射門方法[J];茂名學(xué)院學(xué)報;2007年03期

5 劉祚時;唐榆淋;胡曉明;胡發(fā)煥;;微型足球機器人多層次分區(qū)和防守動作的設(shè)計[J];江西理工大學(xué)學(xué)報;2009年02期

6 祝法輝;楊宜民;宋亞男;;基于預(yù)測的足球機器人截球動作的研究[J];微計算機信息;2009年26期

7 王長龍;張玉;張良;譚彧;;足球機器人電磁擊球系統(tǒng)設(shè)計[J];微型機與應(yīng)用;2012年19期

8 趙姝穎;中國的足球機器人從這里起步——記東北大學(xué)“牛牛”機器人足球隊[J];機器人技術(shù)與應(yīng)用;1999年06期

9 李夏,唐平;基于意向網(wǎng)絡(luò)的足球機器人策略決策[J];現(xiàn)代計算機(專業(yè)版);2001年08期

10 鐘碧良,楊宜民;足球機器人協(xié)調(diào)控制的研究[J];電機與控制學(xué)報;2003年02期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前5條

1 薛方正;足球機器人對抗策略研究與仿真系統(tǒng)開發(fā)[D];東北大學(xué);2005年

2 戚瑋瑋;光照變化條件下中型組足球機器人目標(biāo)識別與定位方法研究[D];中國海洋大學(xué);2011年

3 陳溟;足球機器人彩色圖像對光照不變性研究[D];中國海洋大學(xué);2011年

4 丘柳東;足球機器人目標(biāo)識別與自定位研究[D];重慶大學(xué);2011年

5 劉斐;應(yīng)用于足球機器人的彩色全向視覺關(guān)鍵技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 黃開宏;足球機器人目標(biāo)跟蹤問題研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2013年

2 李炳德;足球機器人動靜態(tài)路徑規(guī)劃算法研究[D];西安工程大學(xué);2015年

3 羅歡;基于改進遺傳算法的足球機器人路徑規(guī)劃研究[D];遼寧工業(yè)大學(xué);2016年

4 王占亭;集控式足球機器人防守策略的研究[D];天津大學(xué);2007年

5 鄭蘭;基于嵌入式技術(shù)的足球機器人的設(shè)計與實現(xiàn)[D];重慶大學(xué);2007年

6 曾達幸;中型組足球機器人的視覺識別與視覺定位研究[D];燕山大學(xué);2004年

7 李剛;全自主足球機器人的行走運動控制[D];廣東工業(yè)大學(xué);2005年

8 臧軍旗;微型足球機器人動作設(shè)計與研究[D];天津大學(xué);2005年

9 段匡亞;中型組足球機器人顯式合作的無線網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)控制和最優(yōu)估計算法[D];北京交通大學(xué);2012年

10 趙曉;足球機器人集中控制式?jīng)Q策系統(tǒng)研究[D];浙江理工大學(xué);2012年

本文編號：2855724