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RoboCup仿真组教练模型研究

作　者: 耿丽娜
导　师: 郑志强
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: RoboCup 机器人足球粒子滤波主动视觉标准教练语言规划识别对手建模异构球员
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2003年
下　载: 156次
引　用: 2次
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内容摘要

RoboCuo世界杯是世界上规模最大、参与人数最多的机器人足球比赛，也是智能机器人领域最重要的国际盛会。其比赛项目分为仿真组和实物机器人组。本文工作基于RoboCup提供的足球服务器系统SoccerServer，建立仿真球队，并对过程中遇到的问题进行研究，提出相应解决方案。从球员相关设计方法出发，重点研究了教练模型的设计与应用。论文首先简要介绍RoboCup的背景和意义，分析了建立仿真球队面临的主要困难，并就国际知名的几支球队探讨了机器人仿真足球的研究现状和发展趋势。论文主要针对自己建立机器人仿真球队过程中涉及的几个关键技术，分别加以阐述，包括定位方法、通信策略、视觉系统设计以及球员与教练的接口等。避开研究较为成熟的问题，如个人技术、防守策略等。从分析教练的角色意义出发，论文研究了Soccer Server定义的教练模型，对教练分类、功能、权限、指令系统等进行了详尽阐述，为教练开发工作奠定了基础。论文设计开发了离线教练和在线教练。提出了离线教练的设计原则，搭建了基本框架，并给出了几个典型训练模式的设计思路和具体实现步骤。充分利用在线教练的特点，完成对手建模、规划识别及异构球员替换等问题的研究。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-7
第一章绪论  7-13
  §1．1 机器人足球背景  7-8
  §1．2 机器人足球研究前景  8-9
    1．2．1 基础研究与应用技术开发的必要桥梁  8
    1．2．2 人工智能和机器人学新的标准问题  8-9
  §1．3 国内外研究现状  9-11
  §1．4 本文主要研究内容及成果  11-13
第二章球员client设计  13-26
  §2．1 定位方法研究  13-18
    2．1．1 视觉消息的基本组成  13-14
    2．1．2 球员定位  14-18
    2．1．3 定位方法比较  18
  §2．2 球员通信策略  18-22
    2．2．1 通信模型  19
    2．2．2 信息共享  19-20
    2．2．3 意愿传递  20
    2．2．4 通信方案  20-22
    2．2．5 方案分析  22
  §2．3 主动视觉设计  22-25
    2．3．1 设计背景  22-23
    2．3．2 设计方案  23-24
    2．3．3 实战结果分析  24-25
  §2．4 与教练的接口  25
  §2．5 小结  25-26
第三章 RoboCup教练模型  26-32
  §3．1 教练的角色意义  26
  §3．2 教练分类  26-27
  §3．3 教练权限  27-28
  §3．4 教练的连接方法  28
  §3．5 教练指令系统  28-29
  §3．6 标准教练语言  29-31
    3．6．1 概述  29-30
    3．6．2 Clang描述的教练消息分类  30-31
  §3．7 小结  31-32
第四章离线教练  32-40
  §4．1 引言  32
  §4．2 trainer框架设计  32-34
    4．2．1 设计原则  32-33
    4．2．2 设计方案  33-34
  §4．3 训练模式设计  34-37
    4．3．1 概述  34
    4．3．2 守门员训练模式  34-35
    4．3．3 前锋训练模式  35-36
    4．3．4 带球训练模式  36-37
  §4．4 BP神经网络的应用  37-39
    4．4．1 BP神经算法  37-38
    4．4．2 样本选择方案及仿真结果分析  38-39
  §4．5 小结  39-40
第五章在线教练  40-54
  §5．1 引言  40-41
  §5．2 规划识别  41-45
    5．2．1 规划识别概述  41-42
    5．2．2 识别元事件  42
    5．2．3 阵形学习  42-45
  §5．3 对手建模  45-48
    5．3．1 对手建模概述  45
    5．3．2 常用建模方法  45-46
    5．3．3 建模过程  46-48
  §5．4 异构球员  48-53
    5．4．1 概述  48-49
    5．4．2 异构参数特征  49-50
    5．4．3 替换算法  50-52
    5．4．4 结果与分析  52-53
  §5．5 小结  53-54
结论  54-56
致谢  56-57
参考文献  57-58

RoboCup仿真组教练模型研究

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