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文档简介

RoboCup仿人足球机器人的运动规划仿人机器人的理论研究与实际应用已成为人工智能研究的热点,伴随着计算机或计算机集群计算能力的不断提升,机器学习也已成为学界与业界研究和应用的一个热点和焦点。本文以RoboCup标准平台组足球系统为研究平台,对仿人机器人的个体技术进行设计,并对相关行为参数进行优化,在完善个体技术的基础上对团队协作展开研究。本文的主要研究内容如下:首先,平稳的行走在机器人足球比赛中扮演至关重要的角色。本章提出一种基于三维线性倒立摆模型的双足机器人步态设计的方法。先将简化的三维线性倒立摆模型应用于机器人腿部,然后通过运动学方程推导出带参数的质心与时间的函数,将机器人的步态设计缩减到各个步行周期,最后将方法推广到带有转向的步态设计中。并对设计好的步态参数使用分层编织强化学习方法进行优化,全面提升了机器人行走、转弯的灵活性与机动性。其次,以足球竞技为载体的机器人赛事,踢球动作的研究是必不可少的一项。针对此问题,提出了一种基于贝塞尔曲线的踢球方法。该方法主要由轨迹规划模块和逆运动学模块组成:轨迹规划模块负责在足部与踢球点之间应用贝塞尔曲线插值生成连续轨迹;逆运动学模块则在生成的轨迹基础上运用逆运动学方法实时更新机器人腿部各关节的角度值,以保障机器人能够执行完整的踢球动作。并对实际应用所必需的23个行为参数进行优化,提高了球员踢球的准确性和踢球力度。最后,多智能体的协作与对抗是足球机器人研究的重点问题。为实现良好的团队协作,本课题在单个机器人掌握灵巧的个体运动技术的基础上,对传球策略进行了探讨与研究。该局部战术主要由KeepAway训练模型和传球区域确定模块组成。KeepAway训练模型是一个典型的强化训练模型,在限定范围内,对设计好的传球方案进行训练,以使其获得稳定传球策略与最长持球时间;传球区域确定模块从传球对象入手,对传球对象

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