足球机器人毕业论文Word文档格式.docx
《足球机器人毕业论文Word文档格式.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《足球机器人毕业论文Word文档格式.docx（61页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。
第二章具体分析了足球机器人系统、路径规划策略以及足球机器人环境模型等问题。
第三章分析了现今采用的路径规划典型算法：
人工势场法、栅格法、中垂线法和遗传算法。
第四章在对各种算法进行综合分析的基础上，将遗传算法基于前人的基础上加入种群间的迁移并应用在本文的路径规划中。
用matlab对遗传算法和人工势场法进行编程和仿真。
最后，我们对全文内容进行总结。
关键词：
路径规划；
足球机器人；
遗传算法；
人工势场；
中垂线法
II
Abstract
Soccerrobotsystemisatypicalmulti-agentsystemandreal-timedynamiccompetitiveenvironment,whichprovidesastandardofexperimentalplatformforthetheoreticalresearchofartificialintelligencetechnologyandmodeltest.Pathplanningisoneofthemostimportantresearchsubjectsinintelligentrobot,andtheresearchofpathplanningisachallengingtaskontheplatformwithhighlyreal-timeandcompetitive.Recentlymanymethodsareusedinpath-planning,suchasartificialpotentialfield,theperpendicularbisectormethod,thegrid,Besselmethodandviewmethodandvariousartificialintelligencemethodsuchasgeneticalgorithms,neuralnetworks,etc.Butthesemethodshavesomeproblemsintheheightandtheresearchdynamicreal-timeenvironment,theyshouldbefurtherimproved.
Thissubjectmainlyresearchsoccerrobotpathplanningproblemfromthestaticenvironment.Thetextmainlyincludesthefollowingcontents:
Thefirstchapterintroducestheresearchbackgroundofthesoccerrobot,andonthebasis
ofitbriefintroductionthesoccerrobotpathplanning.
Thesecondchapteranalysistheproblemsuchasthesoccerrobotsystem,thepathplanningstrategyandtheenvironmentalmodelofsoccerrobotindetailed.
Thethirdchapteranalysisthetypicalpathplanningalgorithmusedcurrentlysuchastheartificialpotentialfieldmethod,gridmethod,theperpendicularbisectormethodandgeneticalgorithms.
Thefourthchapter,basedontheanalysisofthevarious algorithm,jointhepopulationmigrationinthegeneticalgorithmwhichisbasedonthebasisofformerinthispathplanning.thegeneticalgorithmandartificialpotentialfieldmethodaresimulatedandprogrammedbytheMATLAB.
Finally,wesummarizethecontentofthewholetext.
Keywords:
path-planning;
soccerrobot;
geneticalgorithm;
theartificialpotentialfield;
perpendicularbisectormethod
目 录
IV
摘要 I
Abstract II
第一章绪言 1
1.1研究背景 1
1.1.1机器人足球概述 1
1.1.2课题国内外研究现状 2
1.1.3足球机器人比赛的发展 3
1.2机器人足球路径规划概述 4
1.2.1足球机器人路径规划的描述 4
1.2.2足球机器人路径规划的 4
1.2.3足球机器人路径规划的特点 4
1.2.4足球机器人路径规划的分类及现状 5
第二章足球机器人系统 6
2.1足球机器人系统 6
2.1.1足球机器人体系结构 6
2.1.2视觉子系统 6
2.1.3决策子系统 7
2.1.4决策子系统模型 7
2.1.5通讯子系统 9
2.1.6小车子系统 9
2.2路径规划 9
2.2.1路径规划（底层决策）. 9
2.2.2路径策略 9
2.2.3最优运动规划 11
2.3足球机器人系统环境模型 12
2.3.1球场模型 12
2.3.2机器人小车模型 12
2.3.3球的运动学方程 14
第三章足球机器人路径规划方法 15
3.1栅格法 15
3.1.1栅格法简介 15
3.1.2栅格法进行路径规划 16
3.2人工势场法 17
3.2.1人工势场法简介 17
3.3中垂线法 18
3.4遗传算法法 19
3.4.1遗传算法的简介 19
3.4.2遗传算法的特点 20
3.4.3遗传算法的基本原理 21
3.5对各种方法的综合评价 28
第四章matlab实现人工势场、遗传算法的仿真 30
4.1环境建模 30
4.2运动方程的建立 31
4.3遗传算法的仿真实现 32
4.3.1初始种群设置 32
4.3.2障碍物的检测 33
4.3.3初始参数设置 35
4.3.4适应度函数的选取 36
4.3.5遗传操作的过程 39
4.3.6遗传算法路径规划仿真与实现 43
4.4人工势场法路径规划仿真与实现 46
第五章总结 53
参考文献 54
致 谢 56
第一章绪言
1.1研究背景
1.1.1机器人足球概述
足球机器人属于第三代智能机器人。
机器人足球比赛，是近年来在国际上迅速开展起来的高技术对抗活动，它是体育与高科技结合的产物，比赛融入了机器人学、机电一体化技术、通讯与计算机技术、机器人视觉与传感融合技术、决策与对策、智能控制等多学科高新技术。
1992年加拿大哥伦比亚大学教授AlnaMacwkortnl在一次国际人工智能会议上首次提出机器人足球的思想，旨在推动人工智能学科的发展，为智能机器人提出了一个新的具有标志性和挑战性的课题。
同时，机器人足球的倡导者则提出了他们新的梦想：
在2050年，一个全自主的类人型机器人足球队，按照国际足联的规则，战胜当时的人类足球世界杯冠军队。
这个梦想被看作是继1997年IBM公司研制的计算机深蓝（DeepBlue）战胜了国际象棋大师卡斯帕洛夫（Kasparov）之后的人工智能历史上又一个里程碑项目。
目前国际上有组织的机器人足球比赛有两大系列FIRA和Robocup。
FIRA是国际机器人足球协会联合会（FIRA-FederationofInternationalRobotsoccer），简称国际机器人足联，成立于1997年6月5日，总部设在韩国大田的韩国科学（技术）院（KAIST）。
目前已有30余个国家的近百个学校与科研院所为其成员单位，主要分布在亚洲、澳洲、北美和南美洲等地。
FIRA的比赛项目主要有：
超微机器人足球比赛Narosot，微型机器人足球比赛Mirosot，仿真机器人足球比赛Simurosot，小型机器人足球比赛Rboosot，自主式机器人足球比赛Kheperasot，类人机器人足球比赛Hurosot和机器人标准动作比赛Benchmark。
从1995年至今，FIRA机器人足球比赛己经经历了10年的发展，而且在中国，越来越多的科研院所、高等学府把FIRA机器人足球研究工作当成是提高领域研究的手段。
另一国际组织Robocup（TheRobotworldCupInitiative）是国际人工智能学会组织的国际机器人足球协会。
成立于1996年，总部设在日本名古屋，主席是SONY公司计算机科学研究院的北野宏明教授。
每年举办一次，吸引了众多的大学和科研机构的参加。
1998年，我国成立了FIRA中国分会，并组织了相应的机器人足球队参加世界杯比赛，取得了较好的成绩。
我国于2001年在北京举办了第六届机器人足球世界杯比赛。
56
可以说，在国家有关机构和学术界的支持和努力下，中国的和器人足球事业已经迈步走向国际舞台。
1.1.2课题国内外研究现状
机器人的研究发展迅速，应用的范围十分广泛。
就目前来看，机器人的发展仍然处于初级的阶段，需要去完成的工作仍然很多，特别是在许多具体的环境中仍要具体问题具体分析。
在机器人中有一类机器人叫做进化机器人，它用进化算法来实现机器人控制、机构等方面的优化，在路径规划运用中，主要是能够进化出合适的运动轨迹。
D.F10reano和
F.Mondada成功地用Khepera机器人实现了一个进化系统。
自从John.R.Koza提出遗传规划（GeneticProgramming，GP）以来，遗传规划已经在许多方面得到了应用，如缠绕的螺旋线的分辨（SpiralClassification），图像压缩（Imagecompression），符号回归
（Symbolicregression）等问题
升级会员 