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文檔簡介

RoboCup仿人足球機器人的運動規(guī)劃仿人機器人的理論研究與實際應用已成為人工智能研究的熱點,伴隨著計算機或計算機集群計算能力的不斷提升,機器學習也已成為學界與業(yè)界研究和應用的一個熱點和焦點。本文以RoboCup標準平臺組足球系統(tǒng)為研究平臺,對仿人機器人的個體技術進行設計,并對相關行為參數(shù)進行優(yōu)化,在完善個體技術的基礎上對團隊協(xié)作展開研究。本文的主要研究內(nèi)容如下:首先,平穩(wěn)的行走在機器人足球比賽中扮演至關重要的角色。本章提出一種基于三維線性倒立擺模型的雙足機器人步態(tài)設計的方法。先將簡化的三維線性倒立擺模型應用于機器人腿部,然后通過運動學方程推導出帶參數(shù)的質(zhì)心與時間的函數(shù),將機器人的步態(tài)設計縮減到各個步行周期,最后將方法推廣到帶有轉(zhuǎn)向的步態(tài)設計中。并對設計好的步態(tài)參數(shù)使用分層編織強化學習方法進行優(yōu)化,全面提升了機器人行走、轉(zhuǎn)彎的靈活性與機動性。其次,以足球競技為載體的機器人賽事,踢球動作的研究是必不可少的一項。針對此問題,提出了一種基于貝塞爾曲線的踢球方法。該方法主要由軌跡規(guī)劃模塊和逆運動學模塊組成:軌跡規(guī)劃模塊負責在足部與踢球點之間應用貝塞爾曲線插值生成連續(xù)軌跡;逆運動學模塊則在生成的軌跡基礎上運用逆運動學方法實時更新機器人腿部各關節(jié)的角度值,以保障機器人能夠執(zhí)行完整的踢球動作。并對實際應用所必需的23個行為參數(shù)進行優(yōu)化,提高了球員踢球的準確性和踢球力度。最后,多智能體的協(xié)作與對抗是足球機器人研究的重點問題。為實現(xiàn)良好的團隊協(xié)作,本課題在單個機器人掌握靈巧的個體運動技術的基礎上,對傳球策略進行了探討與研究。該局部戰(zhàn)術主要由KeepAway訓練模型和傳球區(qū)域確定模塊組成。KeepAway訓練模型是一個典型的強化訓練模型,在限定范圍內(nèi),對設計好的傳球方案進行訓練,以使其獲得穩(wěn)定傳球策略與最長持球時間;傳球區(qū)域確定模塊從傳球?qū)ο笕胧?對傳球?qū)ο?/p>

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