專利名稱：足球機器人智能決策系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種足球機器人智能決策系統(tǒng)。足球機器人系統(tǒng)是一個典型的多智能體系統(tǒng)和分布式人工智能系統(tǒng)，涉及機器人學、計算機視覺和模式識別、多智能體系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
機器人足球比賽興起于90年代。它是自動化及機器人領(lǐng)域最具有前瞻性的研究之一，近年來，關(guān)于足球機器人的研究在國內(nèi)發(fā)展較快，尤其是FIRA組的mirosot機器人組；而RoboCup組只是從2000年以來才開始普及，且進行的一般都是仿真組的比賽.有關(guān)RoboCuP實際機器人組的比賽2002年才開始在上海進行了第一次比賽。

發(fā)明內(nèi)容
基于上述情況，特此發(fā)明足球機器人智能決策系統(tǒng)；足球機器人系統(tǒng)是一個相當復雜的控制系統(tǒng)。RoboCup的F180組足球機器人系統(tǒng)。一般可分為4部分。視覺系統(tǒng)、智能決策系統(tǒng)、無線通訊系統(tǒng)和機器人小車系統(tǒng)。視覺系統(tǒng)可以看作整個系統(tǒng)的輸入反饋部分；機器人是整個系統(tǒng)的“執(zhí)行機構(gòu)”；智能決策控制系統(tǒng)就是足球機器人系統(tǒng)的控制器部分；可以看出決策部分是控制系統(tǒng)的決定因素。智能決策控制系統(tǒng)可分成3部分，視覺模塊，決策模塊和控制模塊，而控制模塊又可以分為路徑規(guī)劃模塊和無線通訊模塊。視覺模塊從視覺系統(tǒng)中得到原始數(shù)據(jù)，包括兩隊機器人和球的位置坐標，朝向角，速度以及各種狀態(tài)數(shù)據(jù)等；原始數(shù)據(jù)經(jīng)過卡爾曼濾波之后，用線性預測法預測下一步機器人、球的位置，速度等；濾波后的數(shù)據(jù)和預測的數(shù)據(jù)作為決策模塊的輸入，通過分析這些數(shù)據(jù)，判斷場上狀態(tài)，進而決定各個機器人的動作、目標點及速度等。路徑規(guī)劃模塊根據(jù)決策系統(tǒng)做出的判斷，規(guī)劃路徑，計算各個機器人的期望速度，最后由無線通訊模塊通過通訊系統(tǒng)傳遞給場上機器人。具體實施方法視覺模塊:由于足球機器人系統(tǒng)實時性要求較高，要求圖像辨識速度達到每秒25幀以上。特別是由于比賽場地燈光不均勻，所以誤辨識和噪聲不可避免。例如.由于誤辨識引起辨識出來的機器1.人的數(shù)據(jù)發(fā)生位置跳變等。為了更好地控制機器人，采用擴展Kalman-Bucy濾
波法[.進行濾波，Kalman-Bucy濾波法如下。問題可以歸結(jié)為:已知觀測向量zl，z2，......，
z~，求i的均方意義下的最優(yōu)估計，系統(tǒng)方程和觀測向量的觀測方程式可以表示為:Xk = Fm)Zk = H (Xk，Vk)Zk是第k步時的觀測值，Uk是k步時的輸入，W和U是期望為O的高斯白噪聲，其協(xié)方差分別為Q和R。在下面的討論中Xk表示X的狀態(tài)估計值。 擴展Kalman-Bucy濾波法具體操作起來分為兩步進行:
(I)根據(jù)系統(tǒng)動態(tài)模型更新狀態(tài)估計值及其協(xié)方差Xk = F(X1^UkJ)Pk = ΑΛ-Λ^Α-ΛPk是X~k的協(xié)方差差，Ak和Wk是第k步廠(.)關(guān)于狀態(tài)估計及噪聲序列Wi的雅可比行列式。(2)把實際系統(tǒng)的觀測值復合到狀態(tài)估計中Kk = PkHk(HkPk-H1^VkRkVk)-1Xk = Xk+Kk(Zk-H(Xk，0))
Pk= (1-KkHk)Pk-Hk是第Vk步h(.)關(guān)于狀態(tài)觀測和噪聲序列Vi的雅可比行列式。通過設(shè)置不同的狀態(tài)變量?？梢苑謩e用上述公式對有關(guān)機器人和球的數(shù)據(jù)分別進行濾波估計。數(shù)據(jù)進行濾波后。簡單地用線性預測法預測下一幀機器人和球的位置信息和速度信息等。2.決策模塊，決策模塊完成中層結(jié)構(gòu)決策協(xié)調(diào)層和運動規(guī)劃層的任務。決策模塊根據(jù)場上形勢(控球方。比分等)采取不同的模式。進攻模式還是防守模式。并且根據(jù)模式采取不同的陣形。然后動態(tài)分配角色。前鋒、后衛(wèi)、守門員分別采取不同的控制策略。3.控制模塊，控制模塊包括2個子模塊。路徑規(guī)劃和無線通訊。路徑規(guī)劃根據(jù)決策模塊的輸出。規(guī)劃機器人動作的路徑。無線通訊模塊在路徑規(guī)劃完畢后。將每個機器人的期望速度通過無線通訊系統(tǒng)傳給場上機器人。(I)路徑規(guī)劃模塊，路徑規(guī)劃模塊屬于基本動作層的內(nèi)容。完全的路徑規(guī)劃控制。路徑規(guī)劃器根據(jù)視覺模塊的預測數(shù)據(jù)以及決策模塊提供的期望的位置和速度。對機器人的路徑進行規(guī)劃。已知初始位置(XQ，YQ，￠-)以及目標位置(x°，Y°，￠- °)。可根據(jù)下列公式計算2個機器人輪子速度。Θ 1 = Θ +min (a, tan-1 (c/d))Δ = Θ L φ(t, r) = (cos2 Δ *sgn (cos Δ ), sin2 Δ * (sin Δ ))ν = V (t~r)vr = V (t+r)θ是機器人到目標點(ζ.，Y.)的方向。Φ是機器人的方向。V是期望的速度，d是到目標點的距離，c是清除參數(shù)，t和r是控制機器人運動方向的中間變量，當機器人繞到Φ°時這個參數(shù)保持機器人到目標點的距離為C。當規(guī)劃的路徑前面有障礙物時，應該考慮避障；避障算法集成在運動控制中，通過基于路徑上突然出現(xiàn)的障礙物來調(diào)整目標的方向。如果目標的方向太靠近障礙物。方向的調(diào)節(jié)是通過預置的障礙物的清除參數(shù)的切線。由于運動控制算法是連續(xù)運行，避障分析一直不斷地重新規(guī)劃無障路徑。(2)無線通訊模塊，無線通訊模塊主要的任務是把期望的機器人速度通過PC的I/O 口傳送給無線電發(fā)射板。最主要的問題就是選擇串口還是并口通訊，基于以下幾個原因，我們選擇了串口:
①現(xiàn)在所用操作系統(tǒng)是win2000，如果用并口，必須寫相應的驅(qū)動程序，增加了開發(fā)的難度。②串口開發(fā)起來比并口更容易，簡單直接?？梢灾苯邮褂孟到y(tǒng)提供的API函數(shù)，也可以使用一些由別人免費提供的串口類。③至于通訊速率，PC機提供的串口速率完全可以滿足足球機器人系統(tǒng)的實時性要求。
權(quán)利要求
1.球機器人智能決策系統(tǒng):該系統(tǒng)就是足球機器人系統(tǒng)的控制器部分。
2.根據(jù)權(quán)利要求1的足球機器人智能決策系統(tǒng)，此系統(tǒng)可分成3部分，視覺模塊，決策模塊和控制模塊，而控制模塊又可以分為路徑規(guī)劃模塊和無線通訊模塊。
3.根據(jù)權(quán)利要求2的足球機器人智能決策系統(tǒng)中模塊，則其定義為視覺模塊從視覺系統(tǒng)中得到原始數(shù)據(jù)，包括兩隊機器人和球的位置坐標，朝向角，速度以及各種狀態(tài)數(shù)據(jù)等；原始數(shù)據(jù)經(jīng)過卡爾曼濾波之后，用線性預測法預測下一步機器人、球的位置，速度等；濾波后的數(shù)據(jù)和預測的數(shù)據(jù)作為決策模塊的輸入，通過分析這些數(shù)據(jù)，判斷場上狀態(tài)，進而決定各個機器人的動作、目標點及速度等。路徑規(guī)劃模塊根據(jù)決策系統(tǒng)做出的判斷，規(guī)劃路徑，計算各個機器人的期望速度，最后由無線通訊模塊通過通訊系統(tǒng)傳遞給場上機器人。
全文摘要
足球機器人智能決策系統(tǒng)足球機器人系統(tǒng)為人工智能特別是多智能體的研究提供了一個標準的試驗平臺。系統(tǒng)的核心是“腦”即決策系統(tǒng)；在分層遞階決策的基礎(chǔ)上，采取模塊化設(shè)計；詳細介紹了決策系統(tǒng)各個模塊包括視覺模塊、決策模塊和控制模塊等，并提出了一系列新的實現(xiàn)方法。
文檔編號G05D1/02GK103092199SQ201110344879
公開日2013年5月8日 申請日期2011年11月1日 優(yōu)先權(quán)日2011年11月1日
發(fā)明者楊際榮 申請人:鎮(zhèn)江華揚信息科技有限公司