機器人足球 第五章 足球機器人的路徑規(guī)劃方法

1、第五章 足球機器人規(guī)劃方法簡介2n基于人工勢場的路徑規(guī)劃方法n基于中垂線原理的路徑規(guī)劃方法31. 基于人工勢場的路徑規(guī)劃方法n將整個比賽場地虛擬成一個存在力的場地n把力分為“引力”和“斥力”，根據(jù)比賽的進行，場上隊員位置會發(fā)生變化，整個力場中各部分的受力情況也會發(fā)生變化n決策系統(tǒng)就可以根據(jù)場上的這種變化去實時地控制足球機器人朝著引力增加的方向運動。41.1 引力勢場的直觀圖遠處的四周，引力較強，近處的四周，引力較弱51.2 斥力勢場的直觀圖近處的周圍，斥力較強；遠處的四周，斥力減弱，直至消失。61.3 勢力的矢量和71.4 機器人在勢力場中的軌跡81.5 由勢力函數(shù)引導的路徑規(guī)劃方法n勢力函數(shù)

2、作為運功空間中，點的估計函數(shù)f(i)=點i處的合力的大小n貪婪最好優(yōu)先搜索算法以f()為啟發(fā)函數(shù)，搜索從初始點到目標點的一條路徑nQuestion：如何獲得一條最優(yōu)路徑？91.6 足球平臺上的勢力場n具體地，首先建立斥力場和引力場。在足球機器人的周圍，分布著環(huán)狀的虛擬力場，各環(huán)用環(huán)帶的寬度環(huán)帶的寬度和此環(huán)的斥力此環(huán)的斥力系數(shù)系數(shù)來表示，各個足球機器人之間表現(xiàn)為排斥力，通過設(shè)置各環(huán)的參數(shù)可以調(diào)整隊員周圍的力場。n這樣做有兩個目的：一是在雙方機器人因為爭球而發(fā)生碰撞時，可以在一定程度上起到緩沖的作用，以減少對機器人本身機械結(jié)構(gòu)的損壞；n二是在追逐爭球時可以平滑地繞過對方球員，達到實時避障、奪得先機

3、的效果。101.7 勢力場的虛力圖小箭頭描繪了場中虛擬立場的存在情況，顯示的是進攻方（紅方）進攻方（紅方）的勢力圖，目標是右方的大門。我們可以通過設(shè)置參數(shù)來改變場上力的大小。小球111.8 有利進攻區(qū)、調(diào)整區(qū)、引力點n球與球門中一點連線與X 軸成一角度，該角度加減一個角度常量后形成一個扇形區(qū)域，扇形區(qū)域兩邊線作反向延長線后形成區(qū)域S，此區(qū)域稱為有利進攻區(qū)域有利進攻區(qū)域，n而S1，S2 區(qū)域一般稱為調(diào)整區(qū)域調(diào)整區(qū)域，n其引力點引力點設(shè)在BT 的反向延長線上，如A 點位置。T121.9 調(diào)整引力點，形成進攻n一旦機器人進入有利進攻區(qū)域，則調(diào)整引力目標點使其靠近小球n當隊員與小球達到一定距離時，則把

4、引力目標點直接設(shè)在球門某點，而小球形成的斥力將取消，此時，便形成帶球進攻或射門形式。T131.10 吸引力和排斥力的定義n把雙方機器人和小球看成可自由移動的質(zhì)點，各質(zhì)點用X，Y 的二維平面坐標來表示位置n力是有大小和方向的矢量，所以把力分解為X 方向和Y 方向。14斥力函數(shù)的定義相對于質(zhì)點相對于質(zhì)點(x0,y0)，兩質(zhì)點，兩質(zhì)點i 和和j 間的斥力矢量定義為：間的斥力矢量定義為：其中Fcr為斥力常數(shù)，d (i , j)為兩質(zhì)點間的距離，C(i , j)為環(huán)帶斥力常系數(shù)， x0 , y0 為我方質(zhì)點的坐標， xi , yi 為對方質(zhì)點的坐標。15n質(zhì)點(x0,y0)受到的斥力之和為：jirjiF

5、F,),(16引力函數(shù)的定義n質(zhì)點(x0,y0) 所受引力定義為：其中Fct 為引力常數(shù)(對于目標點)，d (t)為質(zhì)點(x0,y0)與目標點的距離，Xt ,Yt 為目標點的坐標。17質(zhì)點受到的合力n質(zhì)點所受力的矢量和等于自身所受引力和斥力的總合，即rtFFF最終所控制的我方隊員只受由以上公式得出的總合力的影響，我們通過調(diào)整經(jīng)驗值Fcr,Fct，C(i , j)的大小，可以很好的控制機器人小車的運動。181.11 勢力場函數(shù)的局部最小問題GoalObstacleObstacleQuestion：如何避免局部最小問題？在人工勢場法中，處于某個位置的機器人受到的引力和斥力的矢量和為零，導致控制系統(tǒng)

6、無法確定機器人的運動方向。這種情況稱為“局部最小問題”191.12 Navigation Function N(p)nA potential field leading to a given goal, with no local minima to get stuck in.nFor any point p, N(p) is the minimum cost of any path to the goal.nUse a wavefront algorithm, propagating from the goal to the current location.An active point

7、updates costs of its 8 neighbors.A point becomes active if its cost decreases.Continue to the robots current position.20Wavefront Propagation212223242. 基于中垂線原理的路徑規(guī)劃方法基于中垂線原理的路徑規(guī)劃方法n分別作小球與球門中一點的連線BT，小球與我方隊員身上一點的連線，兩線交于小球，作機器人與小球連線的中垂線，交BT 的延長線上一點目標點A1，使隊員具有朝A1運動的趨勢。25n在下一周期時，重新規(guī)劃上述三條線，得出新的目標點A2，再在下一周期得到的新目標點為A3。依次類推下去，目標點將最終趨向于小球。262.1 額外的控制策略n該方法也有有利攻擊區(qū)域有利攻擊區(qū)域和調(diào)整區(qū)域調(diào)整區(qū)域n一般情況下，當小球只要處于我方攻擊機器人和球門選定目標點的中間區(qū)域時，就可視為有利攻擊期。n當我方機器人在小球和球門選定目標點的中間區(qū)域時，則被視為調(diào)整位置期。27n在調(diào)整位置期當中有一種情況是機器人處于球和對方球門之間，這個時候機器人小車不能直接用中垂線原理的方法求階段性的運動目標點，n需在決策部分的相應(yīng)算法來實現(xiàn)控制小車首先