足球機器人目標識別及決策規(guī)劃方法研究.pdf

1、多機器人系統(tǒng)是當前機器人領域研究的一個熱點，與之相關的研究包括多機器人協(xié)作、任務分配、多機通信、路徑規(guī)劃等。相比單機器人系統(tǒng)，多機器人系統(tǒng)在技術實現、使用范圍、環(huán)境適應能力、完成任務的效率和質量等方面都有明顯優(yōu)勢。隨著現代科學技術的發(fā)展，在國民經濟需求的推動下，機器人系統(tǒng)的實用性能逐步提升，對機器人的研究工作也逐漸轉向在實際復雜環(huán)境中建模的應用性研究。
　　機器人足球比賽是近年來發(fā)展起來的一項科技競賽活動，機器人足球比賽主要涉及機

2、器人技術、感知與融合、通信、視覺與圖像處理、推理決策及機器學習等多個領域，作為一個典型的多智能體協(xié)作系統(tǒng)，該系統(tǒng)為機器人學和多智能體協(xié)作提供了一個理想的實驗平臺。
　　本文以基于全局視覺系統(tǒng)的小型足球機器人系統(tǒng)為研究對象，重點對多機器人系統(tǒng)中時變環(huán)境下目標識別方法、復雜環(huán)境下路徑規(guī)劃方法、目標位置不確定的動態(tài)任務分配策略等問題進行研究，取得了如下具有創(chuàng)新性的研究成果:
　　(1)針對足球機器人比賽中場地環(huán)境亮度變化影響機器人

3、決策的問題，本文提出了動態(tài)模板模型，在模板建立過程中考慮數據特征隨時間變化的特點，并結合傳統(tǒng)聚類數據精簡模型，提出了一種引入時間控制因子的改進的支持向量機(SupportVectorMachine，SVM)分類算法，保證了環(huán)境亮度變化情況下視覺識別目標的穩(wěn)定性和實時性，同時通過間隔數據抽取構建數據集來模擬亮度快變過程，測試結果表明該策略在亮度快速變化時同樣具有優(yōu)良的分類處理能力，最后在大規(guī)模數據集下做了一組測試，驗證了算法的通用性和有效

4、性。
　　(2)針對足球機器人系統(tǒng)中目標位置時變的特點，本文提出了一種利用Voronoi圖進行建模的快速任務分配方法，用以提升由于目標位置快速變化而導致的任務執(zhí)行效率的問題。在分析足球機器人系統(tǒng)任務分配特點的過程中，本文對傳統(tǒng)拍賣算法進行任務分配可能產生死鎖的原因進行分析，進而在拍賣流程中引入防止過度等待流程和任務執(zhí)行監(jiān)督流程，并利用單個任務執(zhí)行結束事件觸發(fā)拍賣流程，降低了任務分配中可能出現的死鎖風險，提升了任務分配流程的魯棒性。

5、
　　(3)針對足球機器人在動態(tài)復雜環(huán)境中的路徑規(guī)劃問題，本文提出了一種基于障礙預測的滾動窗口式移動機器人動態(tài)路徑規(guī)劃方法。該方法有效地結合了靜態(tài)全局路徑規(guī)劃與動態(tài)局部路徑規(guī)劃的優(yōu)點，在移動機器人運動過程中，通過對動態(tài)障礙物運動軌跡的預測來創(chuàng)建滾動窗口規(guī)劃局部路徑，在分析靜態(tài)全局遍歷路徑規(guī)劃方法的不足后，本文提出了一種主方向路徑搜索策略，并利用方向一致性回溯實現了滾動窗口中的較優(yōu)路徑快速獲取，從而實現對全局路徑的調整，使機器人在運