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RoboCup四腿机器人决策系统的研究与实现

郑乾怡  
【摘要】: RoboCup机器人足球世界杯赛是近年来国际人工智能和机器人相关领域的研究热点,为动态不可预测性环境中多主体系统的研究提供了典型的背景和共同的问题。机器人决策系统决定了机器人智能水平的高低,在构建好低层功能模块的基础上,决策系统是取得比赛胜利的关键。本文以Sony ERS-7型四腿机器人为研究对象和实验平台,以RoboCup四腿组比赛为直接目标,就个体机器人软件体系结构的设计,决策系统结构的确定及其软件层次实现,以及决策系统中技能、角色和协作的实现等关键问题进行了分析和研究,并在此基础上设计实现了同济大学四腿机器人组(TJ-Ark)06年参赛的机器人决策系统。 机器人决策系统的设计需要首先考虑机器人系统结构设计及其与各底层功能模块的关系。针对RoboCup比赛这个动态不确定性环境,本文提出了一种基于四腿机器人的系统软件体系结构,由五个子系统构成:动作控制子系统、视觉子系统、定位子系统、通信子系统和决策子系统,满足了实现比赛分布式多机器人系统的需要。此外,如何为机器人设计灵活有效的技能,进行机器人角色行为规划,实现机器人间的动态角色分配和协作更是决策系统设计的关键问题。通过对智能体反应式和慎思式两种结构的分析,机器人决策系统采用混合式结构,分为两个软件层次加以实现,分别是技能决策层和高级决策层。其中,技能决策的实现采用反应式结构,高级决策层的设计采用慎思式结构。实践证明,本层次实现的决策系统集反应式和慎思式结构的优点于一体,使机器人既具有了全局规划和动态任务分配的能力,又能快速地适应环境的变化。 技能决策的设计与实现,使机器人具有了最基本的智能和对环境的反应能力,是实现整个决策系统的基础。本文分析研究了比赛中机器人跟球和找球、走向球、抓球、带球和主动定位5种基本技能的设计原理并实现了相应的算法。跟球和找球技能的设计关键是组合控制机器人的腿部动作和头部动作,实现了机器人快速找球和平稳跟踪球的运动。针对球在自方球门附近和球场边缘的情况,设计了曲线走向球技能,避免了将球误碰入自方球门和碰出球场。通过配合控制四腿机器人的头部,下巴和前腿实现机器人抓球技能,即使有对方争球和推挤,机器人也不易丢球。带球技能的实现使机器人能够带球调整射门位置,增大了进球的几率。根据定位协方差设计主动定位技能,提高了定位的精度,保证了决策的正确性和准确性。 通过对比赛场地划分区域,进行机器人主攻角色的行为规划,实现了在比赛中表现灵活并极具进攻力的主攻机器人。设计了新的守门员决策选择结构和守门员站位算法,并针对对方机器人在远处的射门设计了拦截球动作,实现了反应灵敏,防守强健的守门员行为。通过在机器人间进行信息共享,设计角色投标公式实现了比赛中机器人的动态角色分配。基于人工势场法,设计了一组势能函数模拟环境中各种因素对机器人站位的影响,确定了比赛中助攻和防守机器人的站位,进而实现了助攻和防守通过跑位进行协作的角色行为。实验证明,采用本动态角色分配与协作方法的多机器人系统比无协作的多个机器人和单个机器人都更能有效地完成任务。 根据技能和角色决策的设计原理和实现算法,利用Sony公司提供的软硬件开发环境,成功地实现了机器人的决策系统,并在2006年德国RoboCup机器人足球世界杯比赛中取得了较好的表现。


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