本文由liuchentc贡献pdf文档可能在WAP端浏览体验不佳。建议您优先选择TXT，或下载源文件到本机查看。第１７卷第４期北京机械工业学院学报Ｊｕｏｍ￣ｏｅｉｎｔｕｅｏｃｉｅｙｆｉｎＩｓｉｔｆＭａｈｎｒＢｊｇｔＶ０．７ＮＯ．１１４Ｄｅ．０２ｃ２０２００２年１２月文章编号：０８—１５（０２０１０６８２０）４—０４００—０４足球机器人智能决策系统设计实现南建辉，贾永乐（京机械工业学院北计算机及自动化系．北京１ｏ８）ｏｏ５摘要：球机器人系统为人工智能特别是多智能体的研究提供了一个标足准的试验平台。系统的核心是“”决策系统；分层递阶决策的基础上，取模块脑即在采化设计；细介绍了决策系统各个模块包括视觉模块、策模块和控制模块等，提详决并出了一系列新的实现方法。关键词：球机器人；能决策；块足智模文献标识码：Ａ中图分类号：Ｐ１Ｔ８机器人足球比赛兴起于９０年代。是自动化及机器人领域最具有前瞻性的研究之一。足它球机器人系统是一个典型的多智能体系统和分布式人工智能系统，及机器人学、算机视觉涉计和模式识别、智能体系统、工神经网络等领域。而且它为人工智能理论研究及多种技术的多人集成应用提供了良好的实验平台【ｌ。１２】由于上述特征。足球机器人研究受到国内外广泛关注。目前比较有影响的足球机器人比赛组织有Ｒｏｕ（器人足球世界杯）ＦＲＡ（ｅｅａｉｎｏｎｅｔｎｌｂｔｏｃｒｓｌＰ机ｍＣ和ＩＦｄｒｔｆｔｍａｉａＲｏｏ—Ｓｃｅ．ｏＩｏＡｓｃｔｎ。ｏｉｉ）分别由日本和韩国的学者发起。ＲｂＣｐ的比赛。ａｏｏｏｕ目前分为４组：真组、１０、仿Ｆ８组Ｆ００组和有腿Ｓ２０ＯＮＹ机器人组…３。近年来，于足球机器人的研究在国内发展较快，其是ＦＩ关尤ＲＡ组的ｍｉｓｔ器人组；ｒｏ机ｏ而Ｒｏｏｐ组只是从２０ｂＣｕ００年以来才开始普及，进行的一般都是仿真组的比赛．关Ｒｏｏｕ且有ｂＣＰ实际机器人组的比赛２００２年才开始在上海进行了第一次比赛。本文在分层递阶控制系统…基础上。新对决策进行分层；且在具体实现过程中实１的重并现了程序模块化。加了系统的可靠性。低了系统开发的难度。增降１足球机器人系统结构足球机器人系统是一个相当复杂的控制系统。ｂＣｕＲｏｏｐ的Ｆ８１０组足球机器人系统。般可分为４部分。觉系统、一视智能决策系统、线通讯系统和机器人无小车系统［?引．图１所示。?如从控制的角度看（图１。觉系如）视统可以看作整个系统的输入反馈部分；图１足球机器人系统收稿日期：０２—１２００—１０作者简介：建辉（９８一）男。南１７。山西运城人．北京机搬工业学院计算机及自动化系硕士研究生。主要从事智能控制在自动化中的应用方面的研究。第４期南建辉等：球机器人智能决策系统设计实现足４１机器人是整个系统的“行机构”智能决策控制系统就是足球机器人系统的控制器部分；以执；可看出决策部分是控制系统的决定因素。２智能决策系统２１智能决策控制系统结构．如图２所示，能决策控制智系统可分成３部分，觉模块，视决策模块和控制模块，控制模块而又可以分为路径规划模块和无线通讯模块。视觉模块从视觉系统中得到图２智能决策控制系统结构图原始数据，括两队机器人和球的位置坐标，向角，度以及各种状态数据等；始数据经过包朝速原卡尔曼滤波之后，线性预测法预测下一步机器人、的位置，度等；波后的数据和预测的用球速滤数据作为决策模块的输入，过分析这些数据，断场上状态，而决定各个机器人的动作、通判进目标点及速度等。路径规划模块根据决策系统做出的判断，划路径，算各个机器人的期望速规计度，后由无线通讯模块通过通讯系统传递给场上机器人。最２２视觉模块．由于足球机器人系统实时性要求较高，求图像辨识速度达到每秒２要５帧以上。别是由特于比赛场地灯光不均匀，以误辨识和噪声不可避免。例如．于误辨识引起辨识出来的机器所由人的数据发生位置跳变等。为了更好地控制机器人，用扩展Ｋａｍａ—ｕｙ滤波法［?进行滤波，ｌｎＢｕｙ滤波采ｌｎＢｃ】Ｋａｍａ—ｃ法如下。问题可以归结为：已知观测向量ｚ，２……，＾求ｉ均方意义下的最优估计，１ｚ，ｚ，的系统方程和观测向量的观测方程式可以表示为：ｘ＝ｋ：（ｘｆｋ－ｔ，ｕ’Ｊ一）＾ｔ＾１”（）１＾＝＾（＾，＾）＾＾＝＾（，ｚ是第ｋ步时的观测值，＾是ｋ步时的输入，和是期望为０的高斯白噪声，协方差＾“叫其分别为Ｑ和Ｒ。在下面的讨论中二表示的状态估计值。扩展ＫａｎＢｃｌ－ｕｙ滤波法具体操ｍａ作起来分为两步进行：２２１根据系统动态模型更新状态估计值及其协方差．．ｆ＝ｆ（一，＾０＾１“，）‘一一（）２Ｐ＾＝Ａｋ＾１Ｐ一Ａｌ＋Ｑ＾１ｌ一ｗＰ＾二是＾的协方差，Ａ＾和是第ｋ步厂（）于状态估计及噪声序列叫的雅可比行列式。?关Ｋ＾＝Ｐｆ（．［