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0前言
1足球机器人概述
1.1足球机器人提出的理论及应用背景
1.1.1机器人足球比赛是人工智能领域中的一个标准问题
1.1.2足球机器人相关理论的应用领域
1.1.3机器人足球比赛是推动信息领域产、学、研结合的重要途径
1.2足球机器人的提出
1.3 FIRA足球机器人简介
1.3.1微型机器人足球比赛
1.3.2小型足球机器人比赛
1.3.3仿真足球机器人比赛
1.4 Robocup足球机器人简介
1.4.1 Robocup实物组足球机器人比赛
1.4.2 Robocup仿真组足球机器人比赛
1.5足球机器人目前研究情况
2系统整体框架及主要研究内容
2.1仿真比赛程序框架
2.1.1服务器提供的功能
2.1.2客户程序提供的功能
2.1.3监视器程序提供的功能
2.2 Client程序开发过程
2.2.1程序总体流程
2.2.2设计步骤
2.2.3底层动作介绍
2.2.4高层算法简介
2.3足球机器人研究中的关键问题
2.3.1机器人足球智能对抗挑战
2.3.2机器人足球团队合作挑战
2.3.3机器人足球路径规划自学习挑战
2.3.4机器学习是足球机器人系统开发的关键技术
3对手建模研究
3.1意图预测已有研究成果
3.2Agent模型
3.2.1反应性Agent(reactive agent)
3.2.2慎思式Agent(deliberative agent)
3.3概率信念逻辑
3.4换位原理
3.5足球机器人系统中的对手建模模型
3.6试验结果及分析
3.6.1 Mirosot 2 Vs 2仿真实验
3.6.2 Mirosot 11 Vs 11仿真实验
3.7结语
4基于增强式学习和人工势场法的机器人避碰规划自学习
4.1人工势场方法
4.1.1人工势场法简介
4.1.2势函数的选取
4.1.3人工势场法的局限
4.2增强式学习方法
4.2.1马尔可夫决策过程(Markov Decision Process,简你为MDP)
4.2.2增强式学习(Reinforcement Learning)
4.2.3增强式学习的模型
4.2.4增强式学习的要素
4.2.5增强式学习的过程
4.3机器人足球系统中机器人路径规划策略的学习
4.3.1足球机器人路径规划的马尔可夫决策过程模型
4.3.2基于增强式学习与人工势场方法的路径规划
4.4计算机仿真实验结果
4.5结论
5总结与展望
致谢
参考文献
附录