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机器人足球仿真比赛中球员高层动作技能的研究

作 者: 黄颖
导 师: 陈玮
学 校: 广东工业大学
专 业: 控制理论与控制工程
关键词: RoboCup2D?灰色综合评价法?射门?DFL?传球?Agent自主学习
分类号: TP242
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 40次
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内容摘要


机器人世界杯足球赛(Robot World Cup, Robocup),它涉及人工智能、机器人学、传感、通讯等诸多领域的前沿研究和技术集成。RoboCup2D仿真比赛系统作为一个仿真平台,在此基础上通过对Agent的动作技能及团队的协作策略等研究检验各种技术和智能算法理论。在动态、实时性、环境信息不完全确定的RoboCup平台中,各种因素影响着球队取得胜利,而选择哪些因素通过什么样的方法来解决问题,是研究的必要话题。本文以RoboCup2D为载体,从手工编码方式和机器学习方式两方面出发,研究学习综合评价法和机器学习算法,并围绕我们球队的Agent的高层技能动作展开研究。主要研究内容如下:首先,简要介绍了RoboCup的情况、研究现状及针对手工编码和机器学习的研究方式,然后运用这两种方式对Agent的高层动作技能进行研究。同时阐述了RoboCup2D仿真比赛平台以及与仿真平台相关的感知模型、运动模型和动作模型;分析得到GDUT-TiJi球队的整体结构和Agent结构模型。其次是对于射门技能的研究。通过分析球队底层代码以及观看比赛录像,总结了球队射门技能的不足以及影响射门成功的原因,选择采用手工编码的方式并运用评价的思想进行射门决策的设计。对比分析了目前主要的几种评价法之后,选择基于灰色关联度的灰色综合评价法建立机器人足球2D仿真比赛中Agent的射门技能决策。然后阐述了基于灰色关联度的灰色综合评价法的原理,建立了评价指标体系,设置了组合权重,并通过比赛实验提高了射门成功率,验证了此方法的可行性。最后,在传球技能的研究上,我们首先比较了手工编码方式和机器学习方式的优缺点,然后阐述了机器学习的意义。传球动作属于局部协作动作,适于用机器学习的方式进行研究。对比分析了机器学习的各种学习策略,结合RoboCup环境的特点,选用基于DFLAgent自主学习方法进行研究。然后论文阐述了Agent自主学习概念、基于DFL的Agent心智模型结构及Agent自主学习模型,并给出一个实例验证了此方法的可行性和有效性。最后将此方法应用于球队中,选取防守策略强的队伍进行实验,在传球技能的学习上,取得了较好的效果。

全文目录


摘要??4-5
ABSTRACT??5-7
目录??7-9
CONTENTS??9-11
第一章 绪论??11-16
??1.1 RoboCup简介??11-12
??1.2 RoboCup研究现状??12-14
??1.3 本文的主要内容及安排??14-16
第二章 RoboCup 2D仿真比赛平台及Agent结构介绍??16-26
??2.1 RoboCup 2D足球仿真比赛平台介绍??16-17
??2.2 感知模型??17-20
????2.2.1 听觉感知模型??17-18
????2.2.2 视觉感知模型??18-19
????2.2.3 身体感知模型??19-20
??2.3 运动模型??20-21
??2.4 动作模型??21-23
??2.5 Agent结构的研究??23-25
????2.5.1 Agent的概念??23
????2.5.2 GDUT-TiJi球队整体结构??23-24
????2.5.3 GDUT-TiJi球队的Agent结构??24-25
??2.6 小结??25-26
第三章 Agent射门动作技能的研究??26-46
??3.1 综合评价法??26-28
??3.2 灰色综合评价法??28-31
????3.2.1 灰色关联度分析??28-30
????3.2.2 基于灰色关联度分析的评价法??30-31
??3.3 射门问题分析??31-33
????3.3.1 射门的判断??32-33
????3.3.2 射门最优路径的寻找??33
????3.3.3 因素的选择??33
??3.4 射门决策的研究??33-45
????3.4.1 射门的判定??33-35
????3.4.2 基于灰色关联度分析的评价法的射门路径评价器??35-42
????3.4.3 实验结果??42-45
??3.5 总结??45-46
第四章 Agent传球动作技能的研究??46-65
??4.1 机器学习??46-48
????4.1.1 机器学习的意义??46-47
????4.1.2 机器学习方法研究??47-48
??4.2 动态模糊逻辑(DFL)??48
??4.3 Agent自主学习??48-51
????4.3.1 自主学习概述??48-49
????4.3.2 Agent学习问题描述??49-50
????4.3.3 Agent自主学习特点??50-51
??4.4 基于DFL的Agent自主学习??51-60
????4.4.1 基于DFL的Agent心智模型结构??51-53
????4.4.2 基于DFL的Agent自主学习模型(ALM)??53-60
??4.5 实例分析??60-62
??4.6 传球实验??62-64
??4.7 小结??64-65
总结与展望??65-67
参考文献??67-73
攻读硕士学位期间发表论文和获奖??73-75
致谢??75

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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