（机械制造及其自动化专业论文）微型足球机器人“双击”进攻策略的研究.pdf

中文摘要 在机器人足球比赛中，多个机器人在实时、含噪的对抗性环境下，互相配合， 以期达到进球的目标。 本文以m i r o s o t 机器人为研究对象，通过理论与实践相结合的方法，集中研 究微型足球机器人的进攻策略的具体实施问题。 在机器人足球比赛中，进攻的主要目的是：破门得分。为了赢得比赛的胜利， 在充满对抗的赛场上，仅仅规划出一条满足某项评价指标的无碰路径远远不够， 付诸实施才是至关重要的。路径规划主要应用于机器人底层策略中，作为足球机 器人基本动作实现的基础，它能否顺利实现才是直接影响比赛胜负的关键因素。 已有的路径规划方法往往是让进攻机器人“躲”着对方走，主动进攻性不足。 为了克服这些缺陷，本文以全局和局部路径规划为基础，重点讨论如何具体实施 该规划，并以越过对方第一个防守队员为突破口，提出了一种新的微型足球机器 人进攻突破方法。在分析机器人持球能力基础上，采用突然转弯及“双击”突破的 战术，完成整个进攻过程，直至破门得分，并确定了避障半径、最短的避障距离 和协攻队员的追球速度。仿真和实验结果表明：该方法不仅实时性好，而且突破 成功率高。 在分析了攻防转换的辨证关系的基础上，阐述了攻击性防守的特点和具体做 法，提出了攻中有防、防中带攻的辨证思想。今后可以将“双击”战术发展到“品” 字的进攻战术，适用对象由3 v 3 、5 v 5 ，扩展至l j 7 v 7 和li v ll ，以充分发挥该战术的 优越性。 关键词：微型足球机器人进攻突破双击 i nas o c c e r - r o b o tm a t c h ，p l a y e r sc o l l a b o r a t ew i t he a c ho t h e ri nar e a l 。t i m e , n o i s ya n da n t a g o n i s t i ce n v i r o n m e n ts o 鹞t ok i c kag o a l t h i sd i s s e r t a t i o nt a k e st h em i r o s o tr o b o t sa ss l ：i l d yo b j e c t sa n dc o n c e n t r a t e so n p r a c t i c a li m p l e m e n t a t i o ni s s u e so f o f f e n s i v es t r a t e g i e so f m i c r o $ o c o g rr o b o t st h r o u g h c o m b i n i n gt h e o r i e sa n dp r a c t i c et o g e t h e r i nas o c c e r - r o b o tm a t c h ，t h eu l t i m a t eo b j e c t i v eo fo f f e n s ei sj u s ts c o r i n gg o a l s i no r d e rt ow i nt h eg a m ei naf i e l df u l lo f a n t a g o n i s m ，o n l yp l a n n i n gan o n - c o l l i s i o n m o v i n gp a t hw h i c hm e e t ss o m ee v a l u a t i o nt a r g e ti sn o ta d e q u a t ea ta 1 1 i nf a c t ， p r a c t i c a li m p l e m e n t a t i o ni st h em o s ti m p o r t a n ti s s u e g e n e r a l l ys p e a k i n g ，a s f o u n d a t i o no f r e a l i z a t i o no f s o c c e rr o b o t s b a s i cm o v e m e n t s ，p a t hp l a n n i n gi sm a i n l y a p p l i e dt ol o w - l e v e ls t r a t e g i e s i ti st h ek e yf a c t o r ，w h e t h e ri tc o u l db es u c c e s s f u l l y a c c o m p l i s h e do rn o t ，t h a te v e n t u a l l yi n f l u e n c e st h er e s u l t so f m a t c h e s t h ee x i g i n gp a t hp l a n n i n gm e t h o d o l o g i e sa l w a y sl e ta t t a c k i n gr o b o t sa v o i d e n c o u n t e r i n gt h e i ro p p o n e n t s ，w h i l el a c ko fa c t i v ea g g r e s s i v ea b i l i t y t h u s ，o nt h e b a s i so fg l o b a la n dl o c a lp a t hp l a n n i n g ，t h i sd i s s e r t a t i o nm a i n l yd i s c u s s e sh o wt o i m p l e m e n tt h ep l a n n i n gp r a c t i c a l l y ，a n dt a k i n gp a s s i n gt h ef i r s td e f e n s i v eo p p o n e n t m e m b e ra sb r e a k t h r o u g hp o i n t ，i t p r e s e n t san e wa t t a c k i n gm e t h o d o l o g y a s a n a l y z i n gb a l l h o l d i n ga b i l i t yo fr o b o t s ，b ys u d d e nt u r n i n ga n d d o u b l ea t t a c k i n g m e t h o d o l o g y ，o p p o n e n t s d e f e n s ei sb r o k ed o w n m e a n w h i l e ，r a d i u sa n dt h es h o r t e s t d i s t a n c eo f o b s t a c l e a v o i d a n c e , c h a s i n gs p e e do f a s s i s t a n tp l a y e r sa r ea l s od e t e r m i n e d r e s u l t so fs i m u l a t i o n sa n de x p e r i m e n t sh a v eb o t hs h o w nt h a tt h em e t h o d o l o g yi s g o o di nr e a l t i m ep e r f o r m a n c ea n dh a sah i i g hb r e a k t h r o u g hp r o b a b i l i t y b a s e do na n a l y z i n gd i a l e c t i c a lr e l a t i o n s h i po fc o n v e r s i o nb e t w e e no f f e n s ea n d d e f e n s e ，e l a b o r a t e sp r a c t i c a li m p l e m e n t a t i o no f d e f e n s ef o ra g g r e s s ，a n dp r e s e n t sa d i a l e c t i c a lt h o u g h tw h i c he m b o d i e so f f e n s ea n dd e f e n s ew i t h i ne a c ho t h e r i nf u t u r e ， t h e d o u b l ea u a c k m e t h o d o l o g yc o u l db ee x t e n d e dt ot r i a n g u l a ra t t a c ks t r a t e g y a n d t h ea p p l i e do b j e c t sc o u l da l s ob ee x t e n d e dt o7 v e r s u s 7 a n d1l v e r s u s lif r o mp r e s e n t 3 v e r s u s 3a n d5 v e r s u s 5i no r d e rt h a ta d v a n t a g e so ft h i sm e t h o d o l o g yc o u l db ef u l l y e x e a e d k e yw o r d s ：m i c r o r o b o ts o g c ea t t a c k b r e a k t h r o u g h d o u b l es t r i k e s 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得墨壅盘茎或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名：；袤函芬签字日期：私厢年夕月乒日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解鑫注盘堂有关保留、使用学位论文的规定。 特授权鑫鲞盘鲎可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名： 多幻砺 导师签名：专艮 签字日期：伽。乒年7 月夕日 签字日期：少6 年7 月年日 第一章绪论 第一章绪论 足球比赛既是力量和速度的较量，也是聪明和机敏的角逐。让机器人踢足球， 在绿茵场上与人进行足球比赛，是人工智能机器人领域一个极具有挑战性的课 题。目前由于技术水平的局限，足球机器人还不能达到与人类在足球场上同场竞 技的愿望【”。 1 1 足球机器人的简介 1 1 1f i r a m i r o s o t5 v s 5 足球机器人比赛简介 1 9 9 7 年6 月，第二届微型机器人足球比赛( m i r o s o t 9 7 ) 在k a i s t 举行期间，国 际机器人足球联盟( f e d e r a t i o no fi n t e r n a t i o n a lr o b o t s o c c e ra s s o c i a t i o n ，r l e , a ) 也 同时宣告成立。以后每年举办一次机器人足球世界杯赛。 f 1 r am i r o s o t5 v s 5 足球机器人系统是属于集中控制式足球机器人系统( 见图 1 - 1 ) 。双方各由五个体积不超过7 5 c m 7 5 e m 7 5 c m 的机器人( 小车) ，在长为 2 2 0 e m 、宽为1 8 0 c m 的乒乓球台材质的球场上自主运动，目的是将足球( 高尔夫球) 撞入对方球门。球场四周有围墙( 高5 c m ，厚2 5 e m ) ，没有界外球和脚球，在僵持 l o 秒后判争球。因机器人车载电池容量有限，所以上下半场比赛各为5 分钟，中 间休息1 0 分钟，加时赛中采用突然死亡法和点球大战。球场正上方悬挂的摄像机 进行实时采集( 3 0 帧秒) ，并将图像传输到计算机，根据图像做出决策后，以 无线电通讯的方式将命令发送给场上的机器人。每个机器人协同作战，激烈对抗。 比赛过程中，完全由计算机来指挥机器人进行比赛f 2 】。 图i - if i r a 系列微犁机器人的比赛平台 l 第一章绪论 1 1 2 微型足球机器人系统的特点和结构 ( 】) 微型足球机器人系统的特点 在机器人足球比赛中，多个机器人在实时、含噪的对抗性环境下，互相配合， 希望达到进球的目标。足球机器人系统具有以下特点【3 】： 1 ) 实时性： 在足球场上的信息是始终在变化的，所以视觉系统必须达到较高的处理速 度，才能使得决策系统的决策是有效的。 2 ) 噪声： 包括感知噪声和动作实现噪声。从视觉系统得到的信息是有一定延时的：同 时，由于电机的物理性质，无法保证小车一定会根据所得到的命令准确无误的运 动。 3 ) 对抗性： 虽然机器人足球是检验各类高新技术的一个平台，但作为一个比赛项目，环 境中存在有竞争的双方，因此对抗性是存在无疑的。 ( 2 ) 微型足球机器人系统的结构 微型足球机器人系统一般由四个子系统构成，即决策予系统、视觉子系统、 无线通信子系统和机器人小车子系统，形成一个视觉位置闭环的多运动体的轨迹 决策与控制系统。系统的硬件组成框图【4 】如图1 2 所示，系统结构5 1 见图1 3 。 图i 2 足球机器人系统硬件组成框图 第章绪论 r 一一一一1 i i i数字图像 i 机器人位姿 赛场 图1 - 3 足球机器人系统结构图 1 ) 视觉子系统：需要准确地识别运动球的位置，以及识别己方和对方机器 人小车的位置和运动情况。而后，它将所有环境信息传给主机作为决策依据。它 是系统的“眼睛”。 2 ) 决策子系统：主机从视觉子系统获得相应的数据，应用专家系统技术， 判断场上攻守态势，分配本方机器人攻守任务，决定各机器人运动轨迹，形成每 个小车左右轮的速度命令信号。这是系统的“大脑”。 3 ) 通讯子系统：通过主机串口得到命令信号，传递命令包括机器人标识、 命令部分和数据部分。再由独立的发射装置与小车上的接收模块建立无线通讯联 系，遥控场上各机器人的运动。它是系统的“神经”。 4 ) 小车子系统：由车架、车轮、电机、驱动电源、控制电路及无线通讯模 块构成，它可按主机命令调整左石i 轮转速，以控制运动轨迹。它是系统的“脚”1 6 j 。 1 2 足球机器人策略研究的现状 1 2 1 微型足球机器人的策略框架 在足球机器人系统中，决策系统处于灵魂地位，其任务是根据比赛态势做出 决策以指挥球员进行比赛。在进攻时，决策的目的是动态地规划出一条无碰路径， 并引导机器人按照规划好的路径进行进攻，以破门得分；在防守时。策略的主要 第一章绪论 任务是如何阻止并瓦解对方的进攻。策略框架如图l _ 4 所示。 图l - 4 策略框架 l ，2 2 足球机器人路径规划方法 根据掌握环境信息的完整程度可以分为两种：一种是基于静态环境或全部信 息己知的全局路径规划，另一种是基于传感器信息的局部路径规划1 7 j 。全局规划 以“基于c 空间避碰规划的自由空间法【8 l 为基础，局部规划则是以“人工势场法例” 为代表。其它方法还有栅格法、人工智能法等都是在这两种方法的基础上发展起 来的。 基于c 空间避碰规划的自由空间法的优点是：通过求解整个c 空间，使自 由空间、障碍空间一目了然，可以按照任何性能指标搜索路径，并具有完备解。 但该方法也有缺陷，主要为：1 ) 在c 空间中，随着障碍物的运动，c 空间障碍物 的形状和大小是可变的。所以对于运动的障碍物，需要在线建立c 空间，花费 大量时间。2 ) 障碍的c 空间只能通过离散化求得，c 空间障碍的解析表达式难以 得到。同时，为了提高精度，需占用大量的内存。 人工势场法：具有计算方法简单，计算量小，并且在避障和轨迹规划的同时 还考虑了机器人的运动性能，因此倍受欢迎。人工势场法相对于c 空间法而言更 适合于动态环境的路径规划。存在的主要问题是：1 ) 缺乏全局信息，因此对局部 最小值无法处理。所以，人t 势场法适用于障碍分散的情况。2 ) 选择测试点时， 局部方法只考虑末端和控制点( 离障碍最近点) ，而控制点及其个数可能是变化 的。在求解总势函数时，必须做出相应的调整i l 。 用人工智能方法进行路径规划问题的研究也比较多，常见的方法有遗传算 法、神经网络、模糊算法等。 遗传算法是一种人工智能方法，国外的k a z u os u g i b a r a j o h ns m i t h i n 等和国 内的周明、孙树栋【1 2 l 等人均应用遗传算法进行路径规划，它基于达尔文的生物进 化论的适者生存原理，用一种基于随机搜索的进化理论求解出问题的最优解。遗 传算法是一种多点搜索算法。 4 第一章绪论 利用神经网络解决路径规划问题也常用到，并具有各自的解决方案。文献【1 3 】 利用神经网络来描述环境约束并计算碰撞能量函数，将迭代路径点集的碰撞能量 函数和距离函数的和作为优化目标函数，通过求优化目标函数的极值，确定出点 集的运动方程，最终使迭代路径点集趋向于最优规划路径。 模糊理论是由美国波克莱加州大学电气工程系l a z a d e h 教授于1 9 6 5 年创立 的，在模糊集合理论的数学基础上发展起来的，是在线规划中通常采用的一种规 划方法，它是通过对驾驶员的工作过程观察研究得出的。该方法在移动障碍物和 移动目标的环境中能有效地实现机器人避碰和导航。广东工业大学【1 4 】和吉林大学 ”副等高校对模糊理论在足球机器人路径规划中的应用进行了研究和实验。 另外，还有可视图法【1 6 1 ，b s p l i n g 法 ”、动态二叉树表示环境的a + 算法等 在足球机器人系统中得到了具体研究和应用。 单一的一种方法难以满足目前足球机器人比赛的要求，许多学者尝试将多种 方法结合在一起，优势互补，收到了良好的效果。 1 2 3 全局路径规划与局部路径规划的结合 全局规划一般是建立在已知环境信息的基础上，适应范围相对有限；局部规 划能适用于环境未知的情况，但有时反应速度不快，对规划系统品质的要求较高， 因此如果把两者结合就可以达到更好的规划效果。g u l d n e r 1 9 1 将全局规划和局部 规划相结合，提出了三层控制结构，适合于杂乱环境中的路径规划。d i c g u e za r 叫在整体规划采用全局方法，具体到某些关键点运用局部方法，提出了一种 新的多级结构，该方法能有效地利用局部规划时间，从而得出更好的路径。 1 2 4 传统规划方法与新的智能方法的结合 近年来，一些新的智能技术逐渐被引入到路径规划中来，也促使了各种方法 的融合发展，例如人工势场与神经网络、模糊控制的结合等伫“。k y u ny 1 2 2 的混 合控制结构先用神经网络对环境进行分类以避免陷入局部最小，并建立基于反应 式行为的控制器，再根据势场法选择一个特定的反应式行为来引导移动机器人前 进。m b e d ejb 口w 设计了一种融合了模糊逻辑和人工势场函数的模糊控制器。 w uk h 2 4 1 先利用人工势场法引导移动机器人向目标前进，再采用模糊逻辑的方 法使机器人能走出势能陷阱，并产生一条平坦而安全的路径。 总之，在以前的路径规划中，不论是全局规划、局部规划，还是组合规划， 都只研究机器人的运动，并没有将机器人和小球一一起考虑。造成机器人按规定的 路径行走，可是球却早已丢失，不得己重新寻找球，从头规划路径。但仍然是路 第一章绪论 径未执行完，球又丢失，形成恶性循环。所以，根本不能组织起有效的进攻。换 句话讲，就是“纸上谈兵”，人们往往都把重点放在运动规划上，较少考虑如何实 现。实践中，由于比赛规则对机器人的持球能力有较大限制，加上对方球员的堵 截，经常造成机器人带球进攻时出现丢球现象。如果球丢了，即使规划出的路径 再好，也只能半途而废。因此，在进攻时，除了要规划出一条较好的路径之外， 还要加大组织实施力度。由图1 4 可知，目前许多学者花费大量时间和精力都在 做前两项( 态势分析和路径规划) 工作，当把路径规划好后，就认为策略工作结 束。然而，我们在实践中却发现只进行这两步还远远不够，不能破门得分，必须 继续向前走，即如何将前两项工作转化成小车的具体运动，这才是问题的关键所 在。此外，已有的路径规划方法往往是让进攻机器人“躲”着对方走，主动进攻性 不足。为了克服这些缺陷，本文提出“双击”突破方法，解决了已规划路径的具体 实施问题，因此极大地提高了进攻的成功率。 1 3 论文的结构和主要内容 本文集中研究微型足球机器人的进攻策略的具体实施问题。在机器人足球比 赛中，进攻的主要目的是；破门得分。为了赢得比赛的胜利，在充满对抗的赛场 上，仅仅规划出条满足某项评价指标的无碰路径远远不够，付诸实施才是至关 重要的。路径规划主要应用于机器人底层策略中，作为足球机器人基本动作实现 的基础。它能否顺利实现才是直接影响比赛胜负的关键因素。因此，本文以全局 和局部路径规划为基础，重点讨论如何具体实施该规划，并以越过对方第一个防 守队员为突破口，采用“双击”突破战术，完成整个进攻过程，直至破门得分。 本文共分五章： 第一章：对机器人足球比赛和足球机器人系统进行简要的介绍；阐述进攻策 略所要解决的问题以及现有的一些路径规划方法，在此基础上，指出研究路径规 划真正目的是：棚何让机器人带球按照已经规划好的路径运动。 第二章：微型足球机器人运动建模。首先介绍足球机器人的运动模型；然后， 对微型足球机器人和球的受力进行分析；最后，介绍足球机器人的= 三种控制方式。 第三章：是本文的重点，从机器人小车的设计原则 h 发，介绍小车的结构特 点，而后阐述决策系统的设计问题及几种常用路径规划方法的优势与不足，重点 讨论足球机器人“双击”突破进攻战术，这是本文的创新点。并且通过1 v l ，2 v l ， 3 v l - - 种策略的比较以及仿真和试验结果，说明“双击”策略的优势所在。 第四章：论述足球机器人比赛中的攻防转换关系。 第五章：总结全文，并提出今后的任务。 6 第二章微型足球机器人的运动建模 第二章微型足球机器人的运动建模 2 1 坐标系与坐标变换 2 1 1 坐标系的基本定义 为了研究机器人的运动和动作，必须描述它的位置和姿态。一般采用固联在 机器人末端执行器上的坐标系表示( 又称工具坐标系) 。采用在基础坐标中的位 置来代表机器人的位置，工具坐标系在基础坐标系的夹角表示机器人的姿态口5 】。 通常需要用一个3 维矢量表示空间内任一点的位置，而足球机器人比赛中用垂直 悬挂c c d 摄像机获得的是平面赛场的图像，所以仅用2 维平面直角坐标系就完全 可以描述机器人的位姿。下面定义坐标系表示足球机器人的位置和姿态。 ( 1 ) 几点基本假设： 球场坐标系设在其左下角，如图2 - 1 ； 我方向右进攻，对手向左进攻； 交换场地后，视觉交换，使我方仍然向右进攻。 ( 2 ) 坐标系定义： 视觉绝对坐标v i s i o nc o o r d i n a t e s ( v c ) 表示： v ，亦称为象素坐标，x v o v y v ，其坐标原点为一幅图像的左上角。 球场坐标系f i e l dc o o r d i n a t e s ( f c ) 表示： f ) ，称为基础坐标系x f o f y f 。 这里介绍的机器人是一种差轮驱动的移动机器人，在一个近似矩形的场地里 做平面运动。在以场地为标准的基础坐标系 f 内，机器人质心坐标( x f ，y v ) 代表机器人的位置，机器人正方向与基础学标系x f 轴的夹角0 f 表示机器人的姿 态。这里机器人的位姿j p 和位置b 分别定义为： p = 【砖，蚱，砟r ，e = 【即，蚱】2 ( 2 - 1 ) 机器人坐标系r o b o tc o o r d i n a t e s ( r c ) 表示：坐标系 r 以机器人质心为坐标系原点，以机器人正方向为) ( r 轴， 在与x r 轴垂直力向，按右手定则建立y r 轴( 见图2 - 1 ) 。 第二章微型足球机器人的运动建模 2 1 2 齐次坐标变换 图2 - l 机器人坐标与姿态描述示意图 齐次坐标变换是用n + l 维坐标来描述n 维空间中的位置，引入齐次坐标，给坐 标变换的数学表达带来方便，同时也具有坐标值缩放的实际意义，在机器人运动 学和动力学问题上有很广泛的应用。它不但能解决机器人位姿描述问题，而且在 视觉处理、三维图像识别和计算机辅助作图等诸多方面也是很有效的工具1 2 6 1 。 己知一直角坐标系中的某点坐标，那么该点在另一直角坐标系中的坐标可通 过齐次坐标变换求得。 ( 1 ) 机器人坐标系 r 与基础坐标系i f 之间的转换 设在x f o r y f 内，机器人的位姿p 为【a ，b ，o 】。，：e x o r y ，内任意一点( ，”) ， 齐次坐标表示为( ，只，1 ) ，可通过平移变换t 和旋转变换r 变为x f o r y f 内的一点 ( x v ，y v ) ，齐次坐标表示为( x ，y ，1 ) 。t 、r 的矩阵表示为： f l0 口1f 3 i n 0 一c o s 00 1 r 2 【：j 胄2 【。茗口s n 。p0，j 2 2 p 护一c o s 0 口1 a tr l c o s 0s i n 0bi ( 2 3 ) 【0 0 l j 式( 2 3 ) 为这两个坐标系的齐次变换矩阵。 ( 2 ) f 与视觉坐标系 v 之间的转换 设在 v l 内，场地左上角。点的象素坐标为( c ，d ) ，此值与摄像头和场地相 对位置有关。若f 弋表每个象素的长度( 单位：厘米) 。s u v ) 内任意一点( ，儿) 8 第二章微型足球机器人的运动建模 = 三吲i ： 设在 v ) 内，机器人的位置和姿态象素坐标表示为 ，咒，只r ， 引 2 2 微型足球机器人运动建模 2 2 1 非完整性约束 ( 2 4 ) 当比赛交换 ( 2 - 5 ) 根据质点系的速度和位置是否受到一定的限制，有非自由质点系和自由质点 系之分。限锘q 系统各质点位置和速度的这些条件称为约束，约束可用数学方程解 析式表达，称为约束方程。 通常根据限制条件( 是限制系统质点的位置还是速度) ，约束可以分为几何 约束和运动约束。在约束方程中，只包含系统各点的坐标，不包含系统各点的速 度，这种约束就是几何约束。如果在约束方程中包含系统各坐标对时间的导数， 则为运动约束。如果运动约束方程可积分为有限形式，则与几何约束没有显著差 别，称为可积的运动约束，与几何约束一起总称为完整约束。不可能积分为有限 形式的运动约束，则称为非完整性约束( n o n h o l o n o m i cc o n s t r a i n t ) 。 受非完整性约束的系统，称为非完整性系统。约束条件不能等价的表示成广 义坐标函数，约束中含有广义坐标对时问的导数。本文研究的足球机器人就是典 型的非完整性系统，其物理含义是机器人不能沿轮轴方向运动。 2 2 2 微型足球机器人运动学建模 足球机器人的运动模型是一种无侧滑、纯滚动的两轮独立驱动移动小车模 型。小车的运动包括：小车中心的平动和绕中心的转动( 见图2 2 ) 。用蠢、见、 毋分别表示机器人小车质心在x f 、y f 方向的速度和角速度。小车的位姿( 位置， 方向) 与速度( 线速度、角速度) 存在卜列关系i 7 】： 9 第二章微型足球机器人的运动建模 阱鳓习 缈：v r - - l r l ，y ：堡生 、圪一一小车右轮和左轮的线速度 h r y 1 图2 - 2 足球机器人运动学模型 ( 2 - 7 ) 图中0 为驱动轮的半径，h 为小车的最大宽度，l 为小车驱动轮的轮距，巧、 k 为左、右轮的速度，v 为小车质心的速度，0 为机器人的正向与x ，的夹角。 由小车的运动学模型可以看出：小车的状态空间有三个分量：t ，”、目， 而小车的控制量只有二个：线速度和角速度，或者说小车的左右轮速。因此，它 是一个典型的非完整性的约束问题，必须增加一个约束方程。 由于小车无侧滑，所以小车在轮轴方向的速度始终等于零即满足下式： s i n 口一p c o s 0 = 0 ( 2 8 ) 式( 2 - 8 ) 的含义是：小车运动的瞬时速度的方向，始终与小车的朝向相同。小 车方向的改变只能通过两个轮子的差速来实现。 图2 - 3 中r 为瞬时圆的半径，i c r 为瞬心，可以导出： r ：一l 盥 2 一圪 l o ( 2 - 9 ) e 旧 第二章微型足球机器人的运动建模 i c r l 也l 也 图2 - 3 小车转弯示意图 p r r d = ( 置+ l ) a( 2 - 1 1 ) 当小车向左转时， 国r = 国+ a c a ( 2 1 2 ) 将( 2 1 0 ) a 4 ( 2 一】2 ) 式代h ( 2 一1 1 ) 得：l o = a o r t( 2 - j 3 ) 口= 等甜( 2 - 1 4 ) 第二章微型足球机器人的运动建模 将( 2 1 4 ) 代x ( 2 - i o ) 得：矗，：堕工 m ( 2 - 1 5 ) d - ( r + i l ) s i 仰= ( 急+ 争s 栅 ( 2 1 6 ) i ! 耋1 2 l i 翌r a ( ( 急r l ：至至：0 8 力 q 乃 k 罢= 。孝争知n p 一 2 3 足球机器人的动力学模型 2 3 1 足球机器人的持球分析 ( 1 ) 球作匀速直线运动的受力分析 球作直线运动时，受力如图2 5 。 图2 - 5 球作直线运动的受力图 图中f 为小车赋予球的推力；g 为球的重力；n 为球场对球的支持力； f 为球场对小球的摩擦力； m ，为滚动阻力矩；r b 奠j d 、球的半径。 由于：g = n ，f = f i n = 昭= i z m g 当小球处于匀速直线运动时， 第二章微型足球机器人的运动建模 f = f = i u m g ， 吩= r ( 2 l8 ) 式中球与球场的摩擦系数，一般取= o 5 。 ( 2 ) 球作曲线运动的受力分析 由于小车尺寸必须限制在7 5 7 5 x 7 5 c m 3 之内，所以很难单独设置踢球器。 为了不丢球，机器人的持球部分加工了凹槽。 凹槽的进深、各个斜面的倾角大小、以及持球受力点的确定对控球能力有很 大的影响。经过多次试验，我们采用了图示2 - 6 为最佳的凹槽形式。 小车走弧线时，除了上下两斜面及其铅垂面对球有作用力外，左右两个侧斜 面产生很大的作用力。这几个面的合力推动球和小车一起运动。 机器人带球作曲线运动时，假设运动轨迹为圆弧( 在短时间内是允许的) ，研 究机器人带球一起运动情况。要使小球能够和机器人同步运动，必须使小球所受 到的合外力与维持他们作圆周运动的向心力e 相同。否则，小球就会脱离机器 人，即丢球。向心力由机器人给小球的力f 和只的合力提供( 见图2 6 ) 。 图2 - 6 球作睦线运动的受力图 由( 2 - 1 8 ) 式：f = , u m g ，假设e = n l a m g 丘= 户+ 丘 牙= f 2 + ( 2 2 f 只c o s ( 1 8 0 一a ) = f 2 + ，2 + 2 ，ec o s 2 e = l a m g x i + n 2 + 2 n c o s 2 向心力：胛导， 又只：c ， 由式( 2 2 1 ) 和( 2 2 2 ) 得出： ：g f f l + n 2 + 2 n c o s 2 ， 一( 盯) = t g r 1 + n 2 + 2 n c o s 2 ( 2 一1 9 ) ( 2 - 2 0 ) ( 2 - 2 1 ) ( 2 - 2 2 ) f 2 2 3 ) f 2 2 4 ) 第二章微型足球机器人的运动建模 则二一= 爿( n ) 或v = 彳妒 ( 2 - 2 5 ) r 式中肿一小球的质量，m = 4 6 9 ； v 机器人和小球作曲线运动的共同速度； 五力f 和力f 的夹角的补角； ，避障半径； ，广一力只与力f 大小的比值； r 重力加速度，9 8 m s 2 讨论： 1 ) 由公式( 2 2 2 ) 看出：当r 不变时，速度越大，需要的作圆周运动的向心力 越大，而机器人提供给足球的向心力是有限的，所以v 过高时，足球就脱离了机 器人，即丢球。当v 过小时，非常容易被对方断球，也不能完成进攻的任务。所 以v 要有一个合适的值。理论设计速度在v = 0 2 2 m s 。一般比赛中常用速度 为v = 0 8 5 1 5 m s 。 2 ) 由式( 2 - 2 3 ) 得到：当玎确定后，1 ，2 ，是确定的。v 愈大，r 也愈大；反之 亦然。但v 太大，造成，很大，几乎不能维持圆周运动。注意：当r 斗c o 时，向 心力为零，机器人和足球作直线运动，上述公式不适用。当r 确定后，我们可以 利用上述公式确定v 值。 以天津大学开发的t s r - l 型足球机器人为例加以说明。根据t s r l 犁足球 机器人的结构，在保证足球的嵌入深度不超过其直径的3 0 ，并考虑机器人结构、 加工、耐冲击、预留两个电机的安装位置和放置电池组的空间等的要求，计算出 五= = 5 1 5 。根据机器人的尺寸和避障要求，确定避障半径。 其确定方法为： 假设对方机器人和我方机器人擦肩而过时的最大转角均为4 5 ( 参考图3 - 6 中虚线表示的机器人和球的位置情况) ，将机器人简化成质点，两个机器人质心 的距离为避障半径，= 7 5 4 2 1 0 - 2 = 0 1 0 6 m 。 将足球的质量t n 、避障半径r 、夹角五、摩擦系数、重力加速度g 代入公 式( 2 2 4 ) 和( 2 2 5 ) ，找出不同的胛值时的速度v ，从而确定在保证机器人不丢球的 情况下，机器人带球作曲线运动的最佳速度v 的取值范围( 见表2 1 ) 。 由表2 1 可以看出： 1 ) 当n 4 时，速度v 太大，超过了正常比赛的速度值，况且要使力只是力 f 的4 5 倍，也难以实现，所以不可取。 3 ) 当，n 其他逻辑控制如机器人i d 、低电压监测等根据一定的协议接收上位机的 指令。 ( 3 ) 速度检测环节 用光学编码器测量一个车轮的位置。它的输出是脉冲信号，可以转换成数字 量，向微控制器提供位置和速度反馈量，从而实现对小车运动的控制。 ( 4 ) 驱动环节 本系统驱动单元选用的是电机驱动专用芯片l 2 9 8 3 0 】。l 2 9 8 是双h 桥高电压 大电流集成电路，可用来驱动继电器、线圈、直流电动机和步进电动机等电感性 负载。 ( 5 ) 小车的整体结构 机器人的整体结构从上往下分为三层：最上面是上平面板，用于视觉系统的 色标识别和安装天线；中间是电路板；最下面是机械结构的车体部分。其中电池 仓可置于电路板下边。机械结构的车体部分有两种设计方案：板柱结构和整体结 构。 板杆结构是指将机器人的车体设计成几块铝合金板，并用螺柱固定在一起装 配而成，这样的结构轻便、易于加工、造价低廉、重量轻，但是装配精度差、容 易变形、不耐碰撞和长期运动i3 l 】。 整体结构是指将机器人的车体设计成一个完整的框架，这在加工上需要对铝 合金进行铸造或右铣床加工，将内部掏空，然后来安装电机和其他机构。好处是 装配精度高、不易变形、耐碰撞。但是造价高、重量大。经过比较后，t s r 1 型 足球机器人选用整体结构形式( 见图3 1 ) 。 3 2 微型足球机器人决策系统的设计 3 2 1 机器人策略与决策系统分析 在足球机器人系统中，决策系统的任务就是根据当前球场上的比赛态势，做 第三章微型足球机器人。双击”突破进攻战术 出部署，给队员发出指令，控制队员踢球的行为。显然这种思维过程必须是丰富 多彩和千变万化的。作为人类，球员的思维通常包括形象思维和逻辑思维两部分。 在激烈的体育比赛中通常以形象思维为主。球员不仅要思考自身如何踢好球，还 要兼顾与队友的配合。而在机器人足球比赛中，所有的这些思维过程都得由决策 系统来完成。机器人决策系统从视觉子系统那里得到的只是一些包含机器人位姿 和球的位置的数据信息，决策系统则是靠呆板的程序语言和对精确的数据进行处 理来工作的。如何将人类决策的思维过程形式化、规范化，并用计算机程序表现 出来，这属于知识工程的范畴，是崭新的前沿领域。这也是机器人足球决策系统 的任务和难点所在。 如图3 - 2 所示，决策系统是一个知识型系统，它有如下关系： 0 = f o ) 其中，l 是视觉输入，即为场上目标体的位姿，o 是决策系统的输出结果为 我方各机器人的左右轮速。f 既有球及多个机器人的信息输入，又有我方多个机 器人的轮速输出，显然，它是一个复杂的、非线性、非结构化的函数关系，决策 系统的任务就是构建并实现这个复杂的函数模型。 图3 2 决策系统输入输出模块图 3 2 2 足球机器人决策系统的特点 足球机器人的决策系统具有以下特点p 2 j ： 1 ) 由于f 是非常复杂、非结构化的函数关系，显然其解不是唯一的。不同 的决策算法有不同的结果。 2 ) 需将模糊的形象思维转化为严谨的逻辑推理与数学计算。而对于视觉系 统传来的精确数值，推理过程t f ，往往又必须采用一定的模糊规则来实现。 3 ) 决策系统的改进和提高，除了决策本身的算法需要进一步改进和完善外， 与之相关的制约因素的改善也是一个关键问题。其中有两个主要的制约因素：一 第三章微型足球机器人“双击”突破进攻战术 是小车的控制性能，即包括小车的运动学性能、驱动装置的性能：二是视觉传递 数据的速度和精度。视觉系统的辨识速度对整个系统的实时性至关重要的。因此 决策系统应该结合小车和视觉系统的性能特点来实现。 4 ) 决策系统体现了智能控制系统的分层结构。决策系统一般都由上层决策 推理和下层动作实现构成。其中上层主要包括态势判断、队形确定、角色及行为 选择；下层主要进行轨迹规划和轮速控制。上层决策为下层提供任务和目标点设 定，下层则是具体任务的实现。上层的信息更具有模糊性和知识性，精度要求不 高，下层的轨迹规划和机器人控制更注重精确性和准确性。 3 2 3 足球机器人决策子系统的要求 1 ) 决策系统设计要兼顾实时性和精确性； 2 ) 保证系统功能实现，提高系统鲁棒性和可控性； 3 ) 使系统具有一定的冗余度，提高容错性： 4 ) 程序设计要结构化、层次化、模块化； 5 ) 开放式结构，具有良好的可扩展性； 6 ) 可多路选择，使系统操作具有较大的灵活性( 开球方式、本队策略等) ； 7 ) 设法使得系统具有自学习的功能。 3 2 4 足球机器人决策推理模型 足球机器人的决策系统是根据比赛场上队员的位姿和球的位置的精确数据， 对赛场上的形势进行分析，它是依靠逻辑思维完成推理过程，认真抽象推理的每 一个环节，以实现专家知识与决策过程的形式化。对此东北大学的徐心和教授提 出了六步推理模型口5 】： 1 ) 输入信息预处理( 计算有关实体速度、相对距离等) ； 2 ) 态势分析与策略选择； 3 ) 队形确定与角色分配； 4 ) 目标位置确定； 5 ) 运动轨迹规划： 6 ) 轮速确定。 一般来讲，1 ) 、4 ) 、5 ) 、6 ) 步为演绎推理，可由数学模型计算。2 ) 、3 ) 步 为产生式推理，应由专家系统完成。 决策系统根据视觉系统辨识的结果，得到比赛场上的所有实体的位置坐标值 和角度值，存储在总数据库中。根据规则，确定球所在的区域，然后依据球所在 的区域及队形来确定机器人( 除守门员外) 的位姿与球的关系，分配角色，再根据 第三章微型足球机器人。双击”突破进攻战术 障碍信息确定每个机器人所要执行的动作，计算出各机器人的轮速，以命令的形 式发送给每个机器人，完成了整个决策过程。 3 2 5 足球机器人决策系统的设计 ( 1 ) 决策系统设计思想如下： 第一步：攻守态势判断【3 2 】。 这是赛场战术制订的大前提。由于赛场上的形势是瞬息万变的，对方的意图 又是不得而知的。因此，这是一个错综复杂的问题。为了能在很短的时间( 3 3 毫秒内) 作出判断，算法的快速性非常重要。 第二步：队形的确定和角色分配。 一般攻势可取1 2 2 、2 2 1 、1 0 4 、11 3 队形；守势可取4 0 1 、3 2 0 、2 3 0 队形。 例如进攻的2 2 1 队形：本方持球或者有希望持球，以持球队员为核心站好进攻队 形，持球队员为主攻手，另外距离主攻手较近的两名队员为协攻，其余队员防守。 防守的4 0 1 阵形：对方持球，派1 名队员迎上去抢球，其余队员快速撤回到防守 关键位置，准备防守。 第三步：目标位置的确定 主攻手应位于对方球门与球的延长线上，并快速带球前进。防守队员应站在 球与本方球门的连接线上，其它队员按照队形要求快速到位。 第四步：运动轨迹规划 从当前位置到目标位置的行进线路有许多方式。应优化一条快速到达目标点 的路径，并注意避障，否则将错失良机。 第五步：轮速和位移量的确定 应用运动学方程，确定由轨迹到轮速和位移量的映射关系。 ( 2 ) 设计决策系统时必须考虑的几个问题： 决策的目的是赢得比赛的胜利。决策系统应该能想尽办法击败对方，因 此，策略库应该是开放性的，可以根据比赛的经验不断完善，决策系统应具有一 定的自学习能力。 足球机器人比赛环境复杂多变。决策系统面对的是一个复杂、动态、难 以准确得到模型的环境，决策系统应能灵活地适应环境，为进一步的决策提供良 好的背景数据基础。 小车必须实时控制，要求决策必须满足实时性，即能在较钶的时间内完 成决策过程。决策时间越短，实时性越好。 为此采用分层递进