【最新修订版】足球机器人决策系统的研究与设计毕业论文设计

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足球机器人决策系统的研究与设计The Design of the Strategy Subsystem in Robot Soccer

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毕业论文（设计）原创性声明

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毕业论文（设计）授权使用说明

本论文（设计）作者完全了解**学院有关保留、使用毕业论文（设计）的规定，学校有权保留论文（设计）并向相关部门送交论文（设计）的电子版和纸质版。有权将论文（设计）用于非赢利目的的少量复制并允许论文（设计）进入学校图书馆被查阅。学校可以公布论文（设计）的全部或部分内容。保密的论文（设计）在解密后适用本规定。

作者签名：指导教师签名：

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5.装订顺序

1）设计（论文）

2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订

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摘要

机器人足球是人工智能领域与机器人领域的基础研究课题，是一个极富挑战性的高技术密集型项目。它涉及到机器人学、人工智能、智能控制、计算机视觉等多个领域。决策系统作为整个足球机器人系统的核心，决定了机器人间的协调协作，是机器人的“大脑”。因此，决策系统的研究在多机器人、多智能体领域具有十分重要的意义。

本论文以六步推理模型为指导思想并且以FIRA国际足球机器人比赛的5:5模式为基础，针对足球机器人决策系统中的态势分析所存在的局限性，在结合模糊变量法和场地分区法的基础上设计新的态势分析策略，通过建立五元模糊变量（其中包括球的位置、控球状态、机器人与足球的位置关系、障碍信息、球的运动趋势）进行状态描述。在轨迹规划方面，本文采用网格法实现最优路径选择，并且在比赛局部引入人工势场以完善机器人避障功能。

在角色策略部分，主要设计了守门员的防守策略，在结合角平分线站位法、路线站位法以及前锋-球站位法的基础上提出关键点-站位体系。后期通过Middle League SimuroSot软件平台实现守门员策略仿真。

最后，设计与制作了具备无线通讯功能的足球机器人。

关键词：足球机器人；决策系统；态势分析；轨迹规划；守门员；

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ABSTRACT

Robot Soccer is a focus of research project in the field of artificial intelligence as well as robotics．In addition, it could be regarded as a challenging these fields which involve robotics，artificial intelligence，intelligent control，computer vision and so on．The strategy subsystem is the core of the whole Robot Soccer system，just like the brain of the robots．It is responsible for the cooperation of the robots．So the research of the strategy subsystem the 5:5 models in FIRA, a popular international robot soccer game, and regarded the

six-step reasoning system as lodestar. In order to improve the disadvantage of situation analyze in the strategy subsystem, a dual strategy model based on

multi-analysis fuzzy vector method is proposed. The strategy combines the fuzzy cluster method and field-division method to describe the situation of each player. The five fuzzy vectors include the situation of goal, the direction of goal, the relation between robots and goal, the information of controller and obstacle. In the aspect of path planning, a reference frame coving the whole game field is used to build movement-function to overcome the deficiency of strategy field method and situation-designing. At the same time, to avoid obstacles, the concept of situation-designing is proposed to meet the robot soccer system’s need on reactivity and intelligence.

By analyzing the role assignment, this thesis designs the strategy of goal keeper through combining three popular methods and realizes this strategy through Middle League SimuroSot.

Finally, the part of movement in the strategy subsystem is realized by YuanMeng wireless communication robotic in the end of this project.

Key words: Robot soccer; Strategy subsystem; Situation analyzing; Path planning; Goalkeeper;

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目录

第一章绪论 (1)

1.1 课题研究背景 (1)

1.2课题研究意义 (3)

1.3 国内外研究现状 (3)

1.4 本课题来源及论文结构安排 (6)

第二章足球机器人系统概述 (7)

2.1足球机器人系统的分类 (7)

2.2 FIRA微型机器人比赛介绍 (7)

2.3 足球机器人系统介绍 (9)

2.3.1 视觉系统 (10)

2.3.2 决策系统 (10)

2.3.3 无线通信系统 (11)

2.3.4 机器人小车系统 (12)

2.4 本章小结 (12)

第三章决策系统总体设计 (13)

3.1 决策系统设计原则 (13)

3.2 总体设计流程 (14)

3.3 机器人态势分析设计 (15)

3.3.1场地划分 (16)

3.3.2模糊变量的引入 (17)

3.4 机器人路径规划设计 (18)

3.4.1栅格法路径规划 (19)

3.4.2人工势场法解决局部避障 (20)

3.5角色设计 (21)

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3.5.1 守门员 (22)

3.5.2 前锋 (23)

3.5.3 中锋 (23)

3.5.4 后卫 (23)

3.6守门员策略改进 (23)

3.6.1守门员路径控制 (23)

3.6.2 守门员防守原则 (24)

3.6.3 传统的策略分析 (24)

3.6.4 关键点-站位体系 (25)

3.6.5 区域防守策略 (26)

3.7本章小结 (28)

第四章决策系统软件仿真 (29)

4.1 仿真的目的和技术方法 (29)

4.2 Middle League SimuroSot仿真平台介绍 (29)

4.2.1 仿真平台综述 (29)

4.2.2 仿真平台的使用 (31)

4.3 决策系统仿真设计 (33)

4.3.1 基本动作设计 (34)

4.3.2 守门员关键点仿真设计 (38)

4.4 本章小结 (42)

第五章决策系统硬件搭建 (43)

5.1 足球机器人实物介绍 (43)

5.1.1精简小车配置 (43)

5.1.2无线通讯部分 (44)

5.1.3轨迹采样部分 (44)

5.2 足球机器人装配步骤 (44)

5.3 预期实现功能 (44)

5.4 本章小结 (46)

第六章总结与心得 (47)

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6.1课题总结 (47)

6.2 课题展望 (48)

致谢 (49)

参考文献 (50)

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第一章绪论

随着社会科技的飞速发展，智能系统的出现成为科学发展历史上耀眼的一笔。它是集机械、材料、计算机、人工智能、信息处理与通讯等技术于一体，具有多学科交叉和融合的特点[1][2]。通过机器人的相互协作来完成一些复杂的问题，取缔了在高温、高压等恶劣环境下的人工作业，同时，它强大的运算能力、通讯能力以及事物处理能力也为人们的工作生活带来不可估量的影响。

足球机器人系统主要由小车系统、视觉子系统、无线通讯子系统以及决策子系统四部份组成。决策系统在足球机器人的研究中占有极其重要的作用。通过研究足球机器人决策系统有助于解决智能体的信息获取、认识建模、路径规划、策略学习以及反馈执行等一系列问题[3]。本文分析了决策系统中态势分析和轨迹规划两个环节，总结国内外设计方法，提出相应的改进策略。同时，针对足球比赛中极为重要的角色——守门员的策略设计进行改进，通过建立站位体系和关键点以克服传统的角平分站位法、前锋-球站位法、中垂线法存在的缺陷。并且在最后通过Middle League SimuroSot 5vs5仿真平台对守门员策略进行仿真。

此外，在运动环节上，通过圆梦二代小车实现运动环节决策。

1.1 课题研究背景

足球机器人最初是由英属哥伦比亚大学的Alan Mackworth教授在其1992年的“On Seeing Robots”一文中提出[4]。随后，韩国学者金钟焕在1996年于韩国高等技术研究院（KAIST）所在的韩国（Daejeon）开始主办机器人足球比赛（Mirosot），第二年，全球十四个国家代表成立了国际机器人足球联盟（FIRA），决定在FIRA的组织下每年都举办MIROSOT。从1996年在韩国大田的KAIST举办第一届MiroSot比赛至今，FIRA已经举行了十二届世界杯比赛，足迹遍布亚洲、欧洲、美洲和大洋洲，成为各类国际机器人竞赛中最具水平和影响力的赛事之一[5]。

在FIRA比赛蓬勃开展的同时，有关机器人足球系统和机器人足球竞赛的理论研究也取得了长足的进步。在每一届机器人足球世界杯比赛和地区性比赛期

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间，主办者都会举行相关的培训和研讨会，并召开一些机器人足球专题学术会议。例如，2002年在韩国召开的2002FIRA Robot World Congress,就录用了来自26个国家的142篇论文；2003年在北京举行的中国机器人足球大赛录用了全国数十所高校的近百篇论文[6]。这些论文集中介绍了与足球机器人相关的视觉系统、运动规划、动作设计、策略系统设计等领域的最新研究成果。

同时，足球机器人正以一种高技术对抗的形式赢得学术界的认同。一些学术刊物如《Artificial Intelligence Journal》、《AI Magazine》、《Applied Artificial Intelligence》、《Advanced Robotics Journal》等都出版了机器人足球专辑。在国内，机器人足球的研究近几年来也取得长足的进步[9]。目前，国内有很多大学都有了自己的FIRA机器人足球队，其中包括哈尔滨工业大学、东北大学、浙江大学、清华大学、北京大学、中国地质大学（武汉）、四川大学、华中科技大学、武汉科技大学、武汉工程大学、西北工业大学、广东工业大学、西华大学等。从1999年开始，国内开始组织全国性的机器人足球比赛，以及相关的学术交流活动[7]。

目前，从机器人足球的国际发展来看，主要有以下几个方面特点。

（1）发展迅速，比赛规模逐年扩大

经过近十年的发展，FIRA已经从最初参赛的37支代表队发展到30多个国家组织的上百支球队。RoboCup现有成员国近40个，参赛队已经从最初的37支代表队发展到今天的一百多支[8]。可见机器人足球发展之迅速。

（2）竞争激烈，比赛水平提高很快

由于参赛队伍多，除了一些一流强队外，大部分实力接近，竞赛趋于激烈。这表明机器人足球已经受到各国的高度重视。每届世界杯赛各队的战术水平都有明显提高，都会出现新颖的软件、硬件设计和巧妙的战术配合。

（3）得到著名期刊、国际研讨会议的高度重视

机器人足球正以一种高科技对抗性的形式赢得学术界的认同。一些学术刊物如《The Intelligence Journal of Intelligent Automation and Soft Computer》、《The Journal on Robotics and Autonomous System》都出版了机器人足球的专辑[12]。一年一度的世界杯赛也都同时召开学术会议，推动相关学术的进展。

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（4）欧美以及韩国、日本的机器人足球水平仍然处于领先地位

1.2课题研究意义

机器人足球是人工智能领域与机器人领域的基础研究课题，是一个极富挑战性的高技术密集型项目。它涉及的主要研究领域有:小车机械、机器人学、机电一体化、单片机、数据融合、精密仪器、实时数字信号处理、图象处理与图象识别、知识工程与专家系统、决策、轨迹规划、自组织与自学习理论、多智能体协调、以及无线通讯等等[9]。而决策系统在足球机器人的研究中占有极其重要的作用，通过研究足球机器人决策系统有助于解决智能体的信息获取、认识建模、路径规划、策略学习以及反馈执行等一系列问题。此外，除了在智能体理论方面的研究具有重要意义外，足球机器人决策系统的学习还有着广阔的应用前景。

(1)工业应用：将机器人足球技术中的多机器人协作应用到生产自动化上，用以改造旧的企业技术或开发新型高技术产品。

(2)军事应用：将多机器人协作技术及战略具体应用到机器人部队的协同作战或救灾机器人部队的协同救护系统上。

(3)体育应用：将多机器人协作技术应用到足球、篮球等体育团体竞技项目中，改进竞技策略，并使体育竞技超现代化方向发展。

(4)太空应用：将多机器人协作技术应用到多卫星协调中，使卫星更加平稳安全运行。

综上所述，开展足球机器人决策子系统的研究对于智能体结构学习和工业等领域实际应用都具有极其重要的作用。

1.3 国内外研究现状

MiroSot足球机器人系统由4个部分组成：视觉子系统、决策子系统，通信子系统和机器人小车子系统。其中，最关键的是决策子系统，它相当于整个系统的“大脑”，因此决策子系统是整个足球机器人系统中研究最多的部分[10]。决策子系统面对的是一个复杂、动态、难以得到精确模型的环境，所以决策子系

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统必须满足实时反应快、适应能力强、智能度高等几方面的要求。主要实现步骤包括场地信息预处理、态势分析、队形确定与角色分配、轨迹规划以及基本动作实现等。其中在态势分析部分，现今主要的实现方案有以下两种：（1）建立模糊变量

基于模糊关系的模糊变换是模糊控制中极为重要的运算过程。所谓模糊变换，是指给定两个集合之间的一个模糊关系，据此将一个集合上的模糊子集经运算得到另一个集合上的模糊子集的过程。模糊变换如图1.1所示，若输入为A，则可经运算，求得模糊输出B[11]。

图1.1 模糊变换示意图

Fig.1.1 Fuzzy Conversion Sketch Map

设R为X*Y上的模糊关系，A是X上的模糊子集，则可求得相应的B为：B=A*R[12]。上式就是模糊变换，结果B实际上是模糊子集A和模糊关系矩阵R的合成，它把X 中的模糊集A变为Y上的模糊集B，实现了论域的转换。当R表示的是某种逻辑因果关系时，模糊变换就是一种模糊推理[13]。

（2）状态空间分区

在机器人足球比赛中，球在场地中的位置及人与球的相对位置，决定运动员应采取的动作,机器人足球比赛与人类足球比赛类似，球是比赛场上的核心，它所处的位置直接决定着每个机器人应采取的动作。国内外决策系统的设计上广泛采用空间分区的方法将球场划分成为不同的区域，如死区、紧防守区、松防守区、中场区、进攻区。当球、敌方或者我方进入不同的区域内时计算机针对不同情况做出相应的决策[14]。

以上两种态势规划的方法分别存在各自的优缺点。前者模糊矢量的建立较为便捷，容易上手，但是各个数据区域的标定只存在于径向的划分，而对于宽度方向并未增加界定，这样的设计对于最终的机器人控制具有极大的影响，怎样进行分区和规则建立，是设计者需要考虑的问题。而后者突出了场地不同位置的特征值，但却忽略了对于场上其他因素（例如在相同区域中对方球员的个数）对比赛的影响。

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此外，为了让机器人在掌握场上态势的前提下准确、迅速地实现各自角色相应的运动路径，路径规划是移动机器人导航中的重要任务之一。路径规划问题可以描述成：给定一个移动机器人所处的环境，一个起始点和一个期望的终止点，机器人路径规划根据一定的任务要求，寻求一条连接七点和目标点并且能避开环境中障碍物的运动轨迹，即最优或次优有效路径。许多研究人员针对路径规划问题开展了大量的理论研究。目前最常用的轨迹规划方法如下：（1）人工势场法

人工势场法由Khatib于1986年提出的，其基本思想是构造目标位姿引力场和障碍物周围的斥力场共同作用的人工势场。在这个构造出的势场中，每一个点都具有自己势场的大小和方向，机器人沿着合成的势场力方向运动，绕开障碍物，向目标点运动[15]。人工势场法结构简单，使用方便，可以考虑了多个障碍物的影响并允许机器人在一个连续变化的环境中自由移动。它的缺点也很明显，人工势场法是一种局部寻优方法，只着眼于得到一条能够避障的可行路径，对路径是否最优并未加以考察。

人工势场的建立结构较为简单，使用方便，可以考虑到多个机器人和球的共同影响。但是缺点也是很明显的，运用人工势场法机器人最为关注的是怎样避开障碍物，而对于路径是否最优并未有太多考虑，因此，该方法适合运用于局部避障系统，而对于全局设计欠佳。

（2）栅格法

针对人工势场的缺陷，J.Borenstein设计了一种称为VFH（vector field (5vs5) FB：free-ball（争球）放球点；

PK：penalty-kick（点球）放球点；

FK：free-kick(任意球)放球点；

在MiroSot 5vs5比赛中，比赛将在两个队之间进行，每对包括五个机器人，其中之一为守门员。球队由三个人组成，分别是领队、教练和训练员，他们只允许留在看台上观看。

2.3 足球机器人系统设计

小型足球机器人系统包括：视觉系统、决策系统、无线通讯系统以及机器

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人车体四个组成部分。足球机器人在比赛过程中首先通过安装在球场上方的摄像头摄取赛场上的信息，送至上位机进行图像分析与识别；由充当教练员的决策软件统一决策，形成机器人的控制命令，然后通过无线通讯的方式发送给机器人，每个足球机器人只要负责根据主机发送来的运动指令通过电机驱动实现所要求的动作即可。足球机器人结构框图如图2.2所示：

以上四个子系统必须全部正常运行才能保证整个机器人系统的正常运行，而系统性能的提高也依赖于每个子系统统一提高，在系统中任何一个部分都有可能成为整个系统瓶颈，所以每一个子系统都需要全面均衡，并且根据其他子系统情况适当调整相关性能参数。下面针对足球机器人的各个子系统进行详细介绍。

2.3.1 视觉系统

视觉系统是足球机器人的信号检测机构，由摄像头、采集卡等硬件处理设备和图像处理软件组成。每个队有自己的颜色标识，每个队员也有自己区分其他队员的颜色标识。视觉系统的任务是实时采集和处理足球场上的比赛场景，

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从而获得各机器人和球的速度、方位等信息[23]。视觉系统的输出是决策系统的输入，视觉部分的关键是获得准确的机器人的位姿信息，为决策系统协调策略做好准备。场上形势瞬息万变，视觉系统必须实现每秒数十幅彩色图像的辨识，并给出各实体精确的位姿，故视觉系统要求具有实时性，精确性；除此之外由于比赛时光照不均，还可能出现各类色光干扰，视觉系统还要考虑抗干扰性。视觉子系统的软件流程如图2.3所示。

在设计视觉系统需要考虑的问题如下[24]：

(1) 图像增强。滤除噪声，提高质量；

(2) 图像恢复。对于几何畸变的矫正；

(3) 色标设计与辨识算法研究；

(4) 颜色模型的选择与亮度不变性的考虑；

(5) 颜色分割与特征提取算法；

(6) 视觉系统处理信息的速度；

(7) 辨识精度。

2.3.2 决策系统

决策系统是整个比赛系统的核心，是连接视觉系统和无线通讯系统的重要环节。决策系统是一个多智能体系统的协调控制系统。它主要包括：视觉信息预测处理，多智能体(MAS)协调策略、角色分配执行、路径规划、运动控制这几个主要部分。还有很多和其他系统的接口。

由于整个机器人系统运作过程中会产生信息传递延时，视觉信息不能真实的反映当前机器人和球的位置坐标和方向，需要对位置信息进行预测。一般采用的办法有扩展卡尔曼滤波、线性模型、BP神经网络等方法。