計算機足球機器人決策系統(tǒng)的研究與設計

1、J I A N G S U U N I V E R S I T Y本 科 畢 業(yè) 論 文足球機器人決策系統(tǒng)的研究與設計The Design of the Strategy Subsystem in Robot Soccer學院名稱： 機 械 工 程 學 院 專業(yè)班級： 測控技術與儀器0602班 學生姓名： 田 園 指導教師姓名： 張 世 慶 指導教師職稱：副教授 2010年 06 月摘 要機器人足球是人工智能領域與機器人領域的基礎研究課題，是一個極富挑戰(zhàn)性的高技術密集型項目。它涉及到機器人學、人工智能、智能控制、計算機視覺等多個領域。決策系統(tǒng)作為整個足球機器人系統(tǒng)的核心，決定了機器人間的協調協

2、作，是機器人的“大腦”。因此，決策系統(tǒng)的研究在多機器人、多智能體領域具有十分重要的意義。本論文以六步推理模型為指導思想并且以FIRA國際足球機器人比賽的5:5模式為基礎，針對足球機器人決策系統(tǒng)中的態(tài)勢分析所存在的局限性，在結合模糊變量法和場地分區(qū)法的基礎上設計新的態(tài)勢分析策略，通過建立五元模糊變量（其中包括球的位置、控球狀態(tài)、機器人與足球的位置關系、障礙信息、球的運動趨勢）進行狀態(tài)描述。在軌跡規(guī)劃方面，本文采用網格法實現最優(yōu)路徑選擇，并且在比賽局部引入人工勢場以完善機器人避障功能。在角色策略部分，主要設計了守門員的防守策略，在結合角平分線站位法、路線站位法以及前鋒-球站位法的基礎上提出關鍵點-

3、站位體系。后期通過Middle League SimuroSot軟件平臺實現守門員策略仿真。最后，設計與制作了具備無線通訊功能的足球機器人。關鍵詞：足球機器人； 決策系統(tǒng)； 態(tài)勢分析； 軌跡規(guī)劃； 守門員；ABSTRACTRobot Soccer is a focus of research project in the field of artificial intelligence as well as roboticsIn addition, it could be regarded as a challenging high-tech-intensive project in thes

4、e fields which involve robotics，artificial intelligence，intelligent control，computervision and so onThe strategy subsystem is the core of the whole RobotSoccer system，just like the brain of the robotsIt is responsible for thecooperation of the robotsSo the research of the strategy subsystem has asig

5、nificant meaning to the multi-robot and multi-agent fieldsThis thesis is based on 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 str

6、ategy 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, t

7、he 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-desi

8、gning is proposed to meet the robot soccer systems 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

9、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;目 錄第一章 緒論11.1 課題研究背景11.2課題研究意義31.3 國內外研究現狀31.4 本課題來源及論文結構安排6第二章足球機器人系統(tǒng)概述72.1足球機器人系統(tǒng)的分類72.2 FIRA微型機器人比

10、賽介紹72.3 足球機器人系統(tǒng)介紹92.3.1 視覺系統(tǒng)102.3.2 決策系統(tǒng)102.3.3 無線通信系統(tǒng)112.3.4 機器人小車系統(tǒng)122.4本章小結12第三章決策系統(tǒng)總體設計133.1 決策系統(tǒng)設計原則133.2 總體設計流程143.3 機器人態(tài)勢分析設計15場地劃分16模糊變量的引入173.4 機器人路徑規(guī)劃設計18柵格法路徑規(guī)劃19人工勢場法解決局部避障203.5角色設計213.5.1 守門員223.5.2 前鋒233.5.3 中鋒233.5.4 后衛(wèi)233.6守門員策略改進23守門員路徑控制233.6.2 守門員防守原則243.6.3 傳統(tǒng)的策略分析243.6.4 關鍵點-站位體

11、系253.6.5 區(qū)域防守策略263.7本章小結28第四章決策系統(tǒng)軟件仿真294.1 仿真的目的和技術方法294.2 Middle League SimuroSot仿真平臺介紹294.2.1 仿真平臺綜述294.2.2 仿真平臺的使用314.3 決策系統(tǒng)仿真設計334.3.1 基本動作設計344.3.2 守門員關鍵點仿真設計384.4 本章小結42第五章決策系統(tǒng)硬件搭建435.1 足球機器人實物介紹43精簡小車配置43無線通訊部分44軌跡采樣部分445.2 足球機器人裝配步驟445.3預期實現功能445.4本章小結46第六章總結與心得476.1課題總結476.2 課題展望48致謝49參考文獻5

12、0第一章 緒論隨著社會科技的飛速發(fā)展，智能系統(tǒng)的出現成為科學發(fā)展歷史上耀眼的一筆。它是集機械、材料、計算機、人工智能、信息處理與通訊等技術于一體，具有多學科交叉和融合的特點12。通過機器人的相互協作來完成一些復雜的問題，取締了在高溫、高壓等惡劣環(huán)境下的人工作業(yè)，同時，它強大的運算能力、通訊能力以及事物處理能力也為人們的工作生活帶來不可估量的影響。足球機器人系統(tǒng)主要由小車系統(tǒng)、視覺子系統(tǒng)、無線通訊子系統(tǒng)以及決策子系統(tǒng)四部份組成。決策系統(tǒng)在足球機器人的研究中占有極其重要的作用。通過研究足球機器人決策系統(tǒng)有助于解決智能體的信息獲取、認識建模、路徑規(guī)劃、策略學習以及反饋執(zhí)行等一系列問題3。本文分析了決

13、策系統(tǒng)中態(tài)勢分析和軌跡規(guī)劃兩個環(huán)節(jié)，總結國內外設計方法，提出相應的改進策略。同時，針對足球比賽中極為重要的角色守門員的策略設計進行改進，通過建立站位體系和關鍵點以克服傳統(tǒng)的角平分站位法、前鋒-球站位法、中垂線法存在的缺陷。并且在最后通過Middle League SimuroSot 5vs5仿真平臺對守門員策略進行仿真。此外，在運動環(huán)節(jié)上，通過圓夢二代小車實現運動環(huán)節(jié)決策。1.1 課題研究背景足球機器人最初是由英屬哥倫比亞大學的Alan Mackworth教授在其1992年的“On Seeing Robots”一文中提出4。隨后，韓國學者金鐘煥在1996年于韓國高等技術研究院（KAIST）所在

14、的韓國（Daejeon）開始主辦機器人足球比賽（Mirosot），第二年，全球十四個國家代表成立了國際機器人足球聯盟（FIRA），決定在FIRA的組織下每年都舉辦MIROSOT。從1996年在韓國大田的KAIST舉辦第一屆MiroSot比賽至今，FIRA已經舉行了十二屆世界杯比賽，足跡遍布亞洲、歐洲、美洲和大洋洲，成為各類國際機器人競賽中最具水平和影響力的賽事之一5。在FIRA比賽蓬勃開展的同時，有關機器人足球系統(tǒng)和機器人足球競賽的理論研究也取得了長足的進步。在每一屆機器人足球世界杯比賽和地區(qū)性比賽期間，主辦者都會舉行相關的培訓和研討會，并召開一些機器人足球專題學術會議。例如，2002年在韓國

15、召開的2002FIRA Robot World Congress,就錄用了來自26個國家的142篇論文；2003年在北京舉行的中國機器人足球大賽錄用了全國數十所高校的近百篇論文6。這些論文集中介紹了與足球機器人相關的視覺系統(tǒng)、運動規(guī)劃、動作設計、策略系統(tǒng)設計等領域的最新研究成果。同時，足球機器人正以一種高技術對抗的形式贏得學術界的認同。一些學術刊物如Artificial Intelligence Journal、AI Magazine、Applied Artificial Intelligence、Advanced Robotics Journal等都出版了機器人足球專輯。在國內，機器人足球的

16、研究近幾年來也取得長足的進步9。目前，國內有很多大學都有了自己的FIRA機器人足球隊，其中包括哈爾濱工業(yè)大學、東北大學、浙江大學、清華大學、北京大學、中國地質大學（武漢）、四川大學、華中科技大學、武漢科技大學、武漢工程大學、西北工業(yè)大學、廣東工業(yè)大學、西華大學等。從1999年開始，國內開始組織全國性的機器人足球比賽，以及相關的學術交流活動7。目前，從機器人足球的國際發(fā)展來看，主要有以下幾個方面特點。（1）發(fā)展迅速，比賽規(guī)模逐年擴大經過近十年的發(fā)展，FIRA已經從最初參賽的37支代表隊發(fā)展到30多個國家組織的上百支球隊。RoboCup現有成員國近40個，參賽隊已經從最初的37支代表隊發(fā)展到今天的

17、一百多支8。可見機器人足球發(fā)展之迅速。（2）競爭激烈，比賽水平提高很快由于參賽隊伍多，除了一些一流強隊外，大部分實力接近，競賽趨于激烈。這表明機器人足球已經受到各國的高度重視。每屆世界杯賽各隊的戰(zhàn)術水平都有明顯提高，都會出現新穎的軟件、硬件設計和巧妙的戰(zhàn)術配合。（3）得到著名期刊、國際研討會議的高度重視機器人足球正以一種高科技對抗性的形式贏得學術界的認同。一些學術刊物如The Intelligence Journal of Intelligent Automation and Soft Computer、The Journal on Robotics and Autonomous System

18、都出版了機器人足球的專輯12。一年一度的世界杯賽也都同時召開學術會議，推動相關學術的進展。（4）歐美以及韓國、日本的機器人足球水平仍然處于領先地位1.2課題研究意義機器人足球是人工智能領域與機器人領域的基礎研究課題，是一個極富挑戰(zhàn)性的高技術密集型項目。它涉及的主要研究領域有:小車機械、機器人學、機電一體化、單片機、數據融合、精密儀器、實時數字信號處理、圖象處理與圖象識別、知識工程與專家系統(tǒng)、決策、軌跡規(guī)劃、自組織與自學習理論、多智能體協調、以及無線通訊等等9。而決策系統(tǒng)在足球機器人的研究中占有極其重要的作用，通過研究足球機器人決策系統(tǒng)有助于解決智能體的信息獲取、認識建模、路徑規(guī)劃、策略學習以及

19、反饋執(zhí)行等一系列問題。此外，除了在智能體理論方面的研究具有重要意義外，足球機器人決策系統(tǒng)的學習還有著廣闊的應用前景。(1)工業(yè)應用：將機器人足球技術中的多機器人協作應用到生產自動化上，用以改造舊的企業(yè)技術或開發(fā)新型高技術產品。(2)軍事應用：將多機器人協作技術及戰(zhàn)略具體應用到機器人部隊的協同作戰(zhàn)或救災機器人部隊的協同救護系統(tǒng)上。(3)體育應用：將多機器人協作技術應用到足球、籃球等體育團體競技項目中，改進競技策略，并使體育競技超現代化方向發(fā)展。(4)太空應用：將多機器人協作技術應用到多衛(wèi)星協調中，使衛(wèi)星更加平穩(wěn)安全運行。綜上所述，開展足球機器人決策子系統(tǒng)的研究對于智能體結構學習和工業(yè)等領域實際應

20、用都具有極其重要的作用。1.3國內外研究現狀MiroSot足球機器人系統(tǒng)由4個部分組成：視覺子系統(tǒng)、決策子系統(tǒng)，通信子系統(tǒng)和機器人小車子系統(tǒng)。其中，最關鍵的是決策子系統(tǒng)，它相當于整個系統(tǒng)的“大腦”，因此決策子系統(tǒng)是整個足球機器人系統(tǒng)中研究最多的部分10。決策子系統(tǒng)面對的是一個復雜、動態(tài)、難以得到精確模型的環(huán)境，所以決策子系統(tǒng)必須滿足實時反應快、適應能力強、智能度高等幾方面的要求。主要實現步驟包括場地信息預處理、態(tài)勢分析、隊形確定與角色分配、軌跡規(guī)劃以及基本動作實現等。其中在態(tài)勢分析部分，現今主要的實現方案有以下兩種：（1）建立模糊變量基于模糊關系的模糊變換是模糊控制中極為重要的運算過程。所謂模

21、糊變換，是指給定兩個集合之間的一個模糊關系，據此將一個集合上的模糊子集經運算得到另一個集合上的模糊子集的過程。模糊變換如圖1.1所示，若輸入為A，則可經運算，求得模糊輸出B11。RAB圖1.1 模糊變換示意圖Fig.1.1 Fuzzy Conversion Sketch Map設R為X*Y上的模糊關系，A是X上的模糊子集，則可求得相應的B為：B=A*R12。上式就是模糊變換，結果B實際上是模糊子集A和模糊關系矩陣R的合成，它把X中的模糊集A變?yōu)閅上的模糊集B，實現了論域的轉換。當R表示的是某種邏輯因果關系時，模糊變換就是一種模糊推理13。（2）狀態(tài)空間分區(qū)在機器人足球比賽中，球在場地中的位置及

22、人與球的相對位置，決定運動員應采取的動作,機器人足球比賽與人類足球比賽類似，球是比賽場上的核心，它所處的位置直接決定著每個機器人應采取的動作。國內外決策系統(tǒng)的設計上廣泛采用空間分區(qū)的方法將球場劃分成為不同的區(qū)域，如死區(qū)、緊防守區(qū)、松防守區(qū)、中場區(qū)、進攻區(qū)。當球、敵方或者我方進入不同的區(qū)域內時計算機針對不同情況做出相應的決策14。以上兩種態(tài)勢規(guī)劃的方法分別存在各自的優(yōu)缺點。前者模糊矢量的建立較為便捷，容易上手，但是各個數據區(qū)域的標定只存在于徑向的劃分，而對于寬度方向并未增加界定，這樣的設計對于最終的機器人控制具有極大的影響，怎樣進行分區(qū)和規(guī)則建立，是設計者需要考慮的問題。而后者突出了場地不同位置

23、的特征值，但卻忽略了對于場上其他因素（例如在相同區(qū)域中對方球員的個數）對比賽的影響。此外，為了讓機器人在掌握場上態(tài)勢的前提下準確、迅速地實現各自角色相應的運動路徑，路徑規(guī)劃是移動機器人導航中的重要任務之一。路徑規(guī)劃問題可以描述成：給定一個移動機器人所處的環(huán)境，一個起始點和一個期望的終止點，機器人路徑規(guī)劃根據一定的任務要求，尋求一條連接七點和目標點并且能避開環(huán)境中障礙物的運動軌跡，即最優(yōu)或次優(yōu)有效路徑。許多研究人員針對路徑規(guī)劃問題開展了大量的理論研究。目前最常用的軌跡規(guī)劃方法如下：（1）人工勢場法人工勢場法由Khatib于1986年提出的，其基本思想是構造目標位姿引力場和障礙物周圍的斥力場共同作

24、用的人工勢場。在這個構造出的勢場中，每一個點都具有自己勢場的大小和方向，機器人沿著合成的勢場力方向運動，繞開障礙物，向目標點運動15。人工勢場法結構簡單，使用方便，可以考慮了多個障礙物的影響并允許機器人在一個連續(xù)變化的環(huán)境中自由移動。它的缺點也很明顯，人工勢場法是一種局部尋優(yōu)方法，只著眼于得到一條能夠避障的可行路徑，對路徑是否最優(yōu)并未加以考察。人工勢場的建立結構較為簡單，使用方便，可以考慮到多個機器人和球的共同影響。但是缺點也是很明顯的，運用人工勢場法機器人最為關注的是怎樣避開障礙物，而對于路徑是否最優(yōu)并未有太多考慮，因此，該方法適合運用于局部避障系統(tǒng)，而對于全局設計欠佳。（2）柵格法針對人工

25、勢場的缺陷，J.Borenstein設計了一種稱為VFH（vector field histogram）的方法，該方法采用柵格表示環(huán)境。其中，某一個柵格范圍內不包含任何障礙物，則稱此柵格為自由柵格16；反之，稱為障礙柵格由這些柵格構成了一個連通圖，在這個連通圖上搜索一條從起始柵格到目標柵格的路徑，該路徑均由自由柵格構成，用柵格的序號來表示。最后把柵格序號轉換成機器空間的實際坐標，令機器人按此路徑運動。柵格法路徑規(guī)劃包括建立模型、生成障礙物地圖和搜索無碰最優(yōu)路徑三個過程17。通過搜索獲取自由柵格，機器人可以有效地進行路徑規(guī)劃，只要搜尋方法設計得當，能夠做出最優(yōu)路徑判斷。但是在使用柵格法的時候，需

26、要注意柵格的大小設計，如果選擇過大，可能會造成機器人決策的不精確，影響軌跡規(guī)劃；反之，如果柵格分得過細，又會導致系統(tǒng)存儲量過大，加重計算機負荷。（3）遺傳算法遺傳算法是一種人工智能方法，在1975年左右由美國密歇根大學的Holland教授研究得出。遺傳算法模仿了生物的遺傳、進化原理，并引用了隨機統(tǒng)計理論。在求解過程中，算法從一個初始變量群體開始，逐代尋找問題的最優(yōu)解，直至滿足收斂判據或預先設定的迭代次數為止，屬于迭代式算法18。該方法是一種自適應的機器學習算法，一大特點是具有較強的適應性。利用遺傳算法解決機器人動態(tài)環(huán)境的軌跡規(guī)劃問題，可以避免困難繁瑣的理論推導，直接獲取問題的最優(yōu)解。但遺傳算法

27、運算速度不快，進化過程的規(guī)劃要占用較大的存儲空間和運算時間。1.4 本課題來源及論文結構安排本文研究了足球機器人決策系統(tǒng)并側重研究決策系統(tǒng)中態(tài)勢分析和軌跡規(guī)劃兩個部分。通過綜合國內外研究方案，建立四元模糊矢量模型和軌跡規(guī)劃方案以完善相應的策略部分。對于角色分配部分，以守門員為例進行策略設計。全文分為六章，本文后續(xù)章節(jié)內容安排如下：第二章，足球機器人系統(tǒng)總體設計。介紹足球機器人的分類，以及機器人在FIRA國際比賽和實際系統(tǒng)中的構成。第三章，決策系統(tǒng)設計。主要介紹在遵循六步推理模型的基礎上決策系統(tǒng)總體設計方案，其中包括態(tài)勢分析、路徑規(guī)劃、角色分配等環(huán)節(jié)策略的設計。并且針對角色分配中守門員的任務要求

28、提出了關鍵點-站位體系。第四章，決策系統(tǒng)軟件仿真。介紹了Middle League SimuroSot 5vs5仿真平臺，并且以守門員決策系統(tǒng)為例，運用該仿真軟件實現設計方案。第五章，決策系統(tǒng)硬件設計。介紹圓夢二代小車的實物系統(tǒng)組成，硬件搭建過程以及預期實現功能。第六章，對本次設計進行總結并提出后續(xù)研究的展望。第二章 足球機器人系統(tǒng)總體設計2.1足球機器人系統(tǒng)的分類根據感知系統(tǒng)實現方式和策略決策所在的位置，足球機器人系統(tǒng)可劃分為：集控式足球機器人系統(tǒng)、集中視覺式(半自主式)足球機器人系統(tǒng)、分布控制式(自主式)足球機器人系統(tǒng)19。集控式足球機器人系統(tǒng)集控式足球機器人系統(tǒng)通過由安放在球場上放的攝像

29、頭獲取視覺圖像，并送至主機進行圖像分析與識別，由決策系統(tǒng)統(tǒng)一決策，以廣播的形式通過無線通訊發(fā)送給本隊各機器人，機器人進而做出動作反應。該系統(tǒng)屬于集中視覺遙控無腦多機器人系統(tǒng)。FIRA微機器人賽和RoboCup的小型組機器人比賽多采用此類系統(tǒng)。集中視覺式(半自主式)足球機器人系統(tǒng)集中視覺式足球機器人系統(tǒng)是向分布式過渡的一種方案，只是將主機中的決策系統(tǒng)下載到各機器人的單片機上，實現了機器人的獨立決策。在此系統(tǒng)中，多智能體協調問題變得突出和現實起來。該系統(tǒng)也常用在小型組足球機器人系統(tǒng)中。分布控制式(自主式)足球機器人系統(tǒng)自主式足球機器人系統(tǒng)中的各機器人能自主實現主動感知、思維決策、動作響應等功能。即

30、全部功能環(huán)節(jié)均由機器人獨立實現。由于分別感知，攝像頭置于機器人車體之上，視場不斷變動，視野局限性較大，故信息不夠完整，給決策帶來困難；并且機器人之間的溝通需靠無線通訊網絡。網絡形式和協議也是須待解決的關鍵問題。2.2 FIRA微型機器人比賽介紹FIRA是由韓國高等科學研究院的金鐘煥創(chuàng)立的機器人足球比賽組織。在1997年6月7日韓國大田召開了FIRA成立大會，通過了FIRA章程，選舉了領導機構。緊接著又舉行了MiroSot97賽事，同時召開了學術會議，引發(fā)了文集和錄像帶，使這個新生事物揚名海外，茁壯成長20。自此以后，FIRA每年舉辦一屆比賽。經過近十年的發(fā)展，FIRA已經從最初參賽的37支代表

31、隊發(fā)展到30多個國家組織的上百支球隊。FIRA比賽分為微型機器人足球錦標賽（MiroSot）、仿真機器人足球錦標賽（SimuroSot）和類人機器人足球錦標賽(HuroSot)三種比賽項目，其中微型機器人世界杯足球錦標賽是目前FIRA系列中歷史最悠久、影響最廣泛的比賽類別之一。本論文也是基于微型機器人比賽（MiroSot 5vs5）來進行決策系統(tǒng)設計的21。220cm在微型機器人比賽中，每個隊伍使用一臺或兩臺計算機，計算機通過置于場地上方支架上的攝像頭來獲取場地信息。在接收到場地信息后主機進行信息預處理、機器人決策以及控制指令發(fā)送等工作。比賽進行中操作人員是不允許接觸和控制機器人的。比賽每隊由

32、五個邊長不超過7.5cm的立方體的遙控小車（機器人）組成。它們的任務就是將橘紅色的高爾夫球（足球）撞入對方的球門而力保本方不失球或少失球。比賽規(guī)則與人類足球類似，也有點球、任意球和門球，如果需要，也進行加時賽。只是因電池容量有限，每半場為5分鐘，中間休息10分鐘。與人類足球的明顯不同之處在于球場四周有圍墻，所以沒有界外球，而在相持10秒后判爭球22。球場標記如圖2.1所示：25cmFIRA40cm60cm80cm7cm90cm50cm15cm55cm5cm15cm180cm37.5cm35cm30cm(FB)(FB)(FB)(FB)(PK,FK)(PK,FK)圖2.1 中型組（5vs5）場地標

33、記Fig.2.1 The Field of Medium-sized Competition(5vs5)FB：free-ball（爭球）放球點；PK：penalty-kick（點球）放球點；FK：free-kick(任意球)放球點；在MiroSot 5vs5比賽中，比賽將在兩個隊之間進行，每對包括五個機器人，其中之一為守門員。球隊由三個人組成，分別是領隊、教練和訓練員，他們只允許留在看臺上觀看。2.3 足球機器人系統(tǒng)設計小型足球機器人系統(tǒng)包括：視覺系統(tǒng)、決策系統(tǒng)、無線通訊系統(tǒng)以及機器人車體四個組成部分。足球機器人在比賽過程中首先通過安裝在球場上方的攝像頭攝取賽場上的信息，送至上位機進行圖像分析

34、與識別；由充當教練員的決策軟件統(tǒng)一決策，形成機器人的控制命令，然后通過無線通訊的方式發(fā)送給機器人，每個足球機器人只要負責根據主機發(fā)送來的運動指令通過電機驅動實現所要求的動作即可。足球機器人結構框圖如圖2.2所示：視覺子系統(tǒng)圖像獲取攝像頭圖像處理模糊識別球場環(huán)境信息通信子系統(tǒng)決策子系統(tǒng)（推理、決策）機器人控制命令球場圖像機器人小車系統(tǒng)1機器人小車系統(tǒng)2電機控制無線接收.電機控制.無線接收.球場環(huán)境輪速控制圖2.2 足球機器人系統(tǒng)結構框圖Fig.2.2 Structure Chart of Robot Soccer System以上四個子系統(tǒng)必須全部正常運行才能保證整個機器人系統(tǒng)的正常運行，而系統(tǒng)

35、性能的提高也依賴于每個子系統(tǒng)統(tǒng)一提高，在系統(tǒng)中任何一個部分都有可能成為整個系統(tǒng)瓶頸，所以每一個子系統(tǒng)都需要全面均衡，并且根據其他子系統(tǒng)情況適當調整相關性能參數。下面針對足球機器人的各個子系統(tǒng)進行詳細介紹。視覺系統(tǒng)視覺系統(tǒng)是足球機器人的信號檢測機構，由攝像頭、采集卡等硬件處理設備和圖像處理軟件組成。每個隊有自己的顏色標識，每個隊員也有自己區(qū)分其他隊員的顏色標識。視覺系統(tǒng)的任務是實時采集和處理足球場上的比賽場景，從而獲得各機器人和球的速度、方位等信息23。視覺系統(tǒng)的輸出是決策系統(tǒng)的輸入，視覺部分的關鍵是獲得準確的機器人的位姿信息，為決策系統(tǒng)協調策略做好準備。場上形勢瞬息萬變，視覺系統(tǒng)必須實現每秒數

36、十幅彩色圖像的辨識，并給出各實體精確的位姿，故視覺系統(tǒng)要求具有實時性，精確性；除此之外由于比賽時光照不均，還可能出現各類色光干擾，視覺系統(tǒng)還要考慮抗干擾性。視覺子系統(tǒng)的軟件流程如圖2.3所示。攝像頭圖像采集卡A/D轉化圖像識別算法決策系統(tǒng)圖2.3 視覺子系統(tǒng)流程圖Fig.2.3 Flow Chart of Vision System在設計視覺系統(tǒng)需要考慮的問題如下24：(1)圖像增強。濾除噪聲，提高質量；(2)圖像恢復。對于幾何畸變的矯正；(3)色標設計與辨識算法研究；(4)顏色模型的選擇與亮度不變性的考慮；(5)顏色分割與特征提取算法；(6)視覺系統(tǒng)處理信息的速度；(7)辨識精度。2.3.2

37、決策系統(tǒng)決策系統(tǒng)是整個比賽系統(tǒng)的核心，是連接視覺系統(tǒng)和無線通訊系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)。決策系統(tǒng)是一個多智能體系統(tǒng)的協調控制系統(tǒng)。它主要包括：視覺信息預測處理，多智能體(MAS)協調策略、角色分配執(zhí)行、路徑規(guī)劃、運動控制這幾個主要部分。還有很多和其他系統(tǒng)的接口。由于整個機器人系統(tǒng)運作過程中會產生信息傳遞延時，視覺信息不能真實的反映當前機器人和球的位置坐標和方向，需要對位置信息進行預測。一般采用的辦法有擴展卡爾曼濾波、線性模型、BP神經網絡等方法。一段時間內或者有一定目的的機器人隊伍整體決策稱為戰(zhàn)術，根據不同的情況采用不同的戰(zhàn)術。每個機器人都會分配到不同的任務，并且每個戰(zhàn)術都有它的應用條件，通過戰(zhàn)術選擇算

38、法在比賽中決策系統(tǒng)能自適應對手進行戰(zhàn)術選擇，對任何對手都能以最高效率進行比賽。路徑規(guī)劃的問題是機器人如何避開所有的障礙從一點走到另一點，常用算法有：基于格點的算法，遺傳算法，人工勢場法，Delaunay三角法，幾何方法，隨機擴展搜索算法等25。2.3.3無線通信系統(tǒng)無線通信系統(tǒng)是聯系主機與機器人的橋梁與紐帶，主要負責把決策指令通過串行方式輸出至無線發(fā)射機，經調制后發(fā)射出去，機器人內的無線接收機解調出無線信號上所載命令信息。無線通信過程如圖2.4所示：數字信號PWMRF發(fā)送器R/C接收器PWMCPU通信子系統(tǒng)機器人小車圖2.4 無線通信過程Fig.2.4 Flow Chart of Wirele

39、ss Communication System通信系統(tǒng)分為發(fā)射系統(tǒng)和車載接收系統(tǒng)兩部分，發(fā)射裝置與主機相連，接收裝置在足球機器人上。來自主機決策系統(tǒng)的控制命令（數字信號）通過計算機的串行口送至通信發(fā)射模塊，經過調制后發(fā)射出去，機器人的通信接收模塊接收命令并解調后傳送給車載微處理器進一步處理，以決定機器人的行為26。在通信過程中，信號以無線電波的方式傳輸比較容易受到外界信號（各種噪聲及近頻帶信號）的干擾而產生誤差；同時由于機器人上的接收器與機器人的控制電路安排在一起，還裝有驅動電路和電動機，電磁環(huán)境惡劣也容易受到干擾而產生誤差，通信過程有誤差將導致機器人錯誤的動作，所以要求通信系統(tǒng)具有較強的抗干

40、擾能力和可靠性。無線通信子系統(tǒng)式機器人足球閉環(huán)控制系統(tǒng)的一個重要組成部分，其通信性能的好壞，將嚴重影響機器人的運動和比賽是否能夠順利進行。為了提高通信質量和通信效率，在設計通信系統(tǒng)是應該注意通信芯片的選擇和通信協議的制定。2.3.4機器人小車系統(tǒng)機器人車體可分為機械執(zhí)行機構和電路控制兩個部分，機械執(zhí)行機構的主要功能是機械傳動和運動驅動，是足球機器人系統(tǒng)的最終執(zhí)行機構，其性能的好壞在一定程度上決定了比賽的勝負，所以機器人實體必須具備良好的穩(wěn)定性和靈活性，能夠快速實現前進、后退、轉向、停止等基本動作，并根據指令要求完成戰(zhàn)術動作(帶球、射門等戰(zhàn)術)。機械部分主要包括行走機構、帶球機構和擊球機構；電路

41、控制部分的功能是與無線通訊接口，接受運動控制指令，驅動和控制各機械執(zhí)行機構。控制電路可分為四個部分：(1)無線通訊系統(tǒng)的接收端。用來接收和解碼無線指令，獲得決策命令。(2)主控制電路。用來執(zhí)行決策命令，給執(zhí)行機構的驅動電路發(fā)送驅動信號。(3)驅動電路，主要用來驅動行走機構和球處理機構等驅動電路。(4)傳感器電路。用來為執(zhí)行機構控制提供反饋信息，以達到精確、有效的執(zhí)行決策指令的目的27。2.4本章小結本章從總體上介紹了足球機器人系統(tǒng)，其中包括足球機器人分類、FIRA國際比賽規(guī)則和場地規(guī)劃。同時，對機器人系統(tǒng)進行了總體概述，針對視覺系統(tǒng)、決策系統(tǒng)、無線通訊系統(tǒng)和小車系統(tǒng)分別介紹，從整體上對機器人有

42、了宏觀認識。第三章 決策系統(tǒng)設計決策子系統(tǒng)是足球機器人比賽系統(tǒng)的大腦，它以視覺系統(tǒng)處理得到的球場環(huán)境信息數據為依據，根據現場的情況（如當前得分、控球方、對手的水平等因素）安排相應的策略，決定是進攻還是防守，確定機器人隊形和角色分配，然后根據從策略數據庫調用的策略，規(guī)劃機器人的任務，決定各機器人的路徑規(guī)劃，并生產運動軌跡，從動作函數庫中調用相應的動作函數進行軌跡跟蹤，然后形成各機器人小車左右輪輪速的控制命令，最后通過通信子系統(tǒng)發(fā)送給賽場上的足球機器人。決策子系統(tǒng)是決定整個系統(tǒng)實時性的重要因素。它極大地影響著比賽的勝負結果。3.1 決策系統(tǒng)設計原則決策子系統(tǒng)在制定決策時更多的可以參照盲人教練思維過

43、程展開，如果說決策子系統(tǒng)充當的是教練員的職責，那么教練員是個盲人，他只能通過所接收到的關于場上敵我雙方的位置、局勢、陣型以及各自運動趨勢的信息來進行比賽分析，再做出決策指揮全隊球員的左右腳行動(左右輪速)?；诿と私叹毜乃季S過程，東北大學徐心和教授提出了六步推理模型，在機器人決策系統(tǒng)設計中被廣泛使用。本課題以該模型為指導思想，將策略分為了以下六個步驟28：（1）輸入信息預處理。主要是計算各個實體之間的距離，雙方機器人和足球的速度矢量以及角速度。（2）態(tài)勢分析與決策選擇。通過分析球的位置和雙方機器人的位置來判斷各個機器人應該采用進攻策略還是防守策略。（3）隊形確定與決策分配。根據各個隊員所在位置

44、進行角色劃分，例如：首先確定守門員，再根據所處位置判定進攻與防守的人數比例。（4）目標位置確定及動作選擇。每一個復雜的動作都是由很多個基本動作組合而成，基本動作包括定點（以一定速度運動到某點）和轉角（以一定角速度轉過既定角度）。（5）運動軌跡規(guī)劃。從效果上來看是指在哪些條件下直接運動到定點，什么時候走曲線，哪些情況下需要避障。（6）小車輪速確定。六步推理模型很好地描述了機器人足球決策系統(tǒng)的決策思路，但在實際決策應注意根據實際情況分解決策過程分解，避免在不必要的時候分解過細而造成機器人執(zhí)行的不連貫。3.2總體設計流程決策系統(tǒng)總體設計的流程圖如圖3.1所示：視覺信息信息預處理態(tài)勢分析和任務分解隊形

45、確定角色分配角色解釋技術動作基本動作速度指令視覺系統(tǒng)路徑規(guī)劃規(guī)則表協調、分配無線傳輸守門員前鋒中鋒后衛(wèi)自由人步進電機控制無線通訊系統(tǒng)小車系統(tǒng)圖3.1 決策系統(tǒng)流程圖Fig.3.1 Flow Chart of Strategy System根據六步推理模型的建立，決策系統(tǒng)首先需要對所獲得的視覺信息進行預處理，其中包括計算出雙方球員的速度大小和方向、球的位置以及球員之間的相對位置等。在獲得場上信息之后計算機需要對場上隊員情況進行態(tài)勢分析，讓機器人了解對方球員位置，做出危險判斷，采取適當的攻守策略。此后，根據已設定的規(guī)則表中調用相應的應對策略，從而進一步確定比賽隊形。在隊形確立后，計算機需要對各個隊

46、員進行不同的角色任務分配，賦予各自的角色屬性。然后再從角色任務庫中調用對應的執(zhí)行程序以完成對角色的解釋，實現動作分配。最后，通過路徑規(guī)劃，足球機器人根據自身角色定位來計算出最優(yōu)或次優(yōu)運動路徑，而所有的復雜運動過程都可以簡化為最基本的兩個動作（即以一定速度運動到目標點和以一定角速度轉過目標角度）來實現。將戰(zhàn)術動作簡化為復雜動作的組合形式，再進一步簡化為以上兩種基本動作，從而完成角色預定的軌跡路徑。計算機通過計算，將左右輪速通過無線通信傳達到各個足球機器人接收器中，再輸出命令實現最終的小車運動。3.3 機器人態(tài)勢分析設計人類在球場上對信息的處理通常是在模糊概念上，如遠近、快慢、有利或是無利等，通過

47、大腦權衡做出判斷。但是，作為足球機器人系統(tǒng)核心部分的決策子系統(tǒng)面對的是精確的數據和刻板的程序，如同盲人教練一樣需要外界告訴它當前的比賽情況，然后做出決策判斷。如何將教練員的決策思維過程形式化、規(guī)范化，并用計算機程序表現出來，這便是態(tài)勢分析需要完成的任務。所謂的態(tài)勢分析是指機器人如何識別和分析場上局面的方法。足球機器人在場地中需要了解對方球員位置，做出危險判斷，采取適當的攻守策略，與此同時，掌握我方隊員的情況，準確地進行傳球或者配合助攻。如何讓球員準確地感知場上局面，怎樣正確認識并且快速做出角色判斷是態(tài)勢分析的主要任務，同時也是衡量決策系統(tǒng)優(yōu)劣的一項重要指標29。目前廣泛流行的態(tài)勢分析主要有模糊

48、變量法、狀態(tài)空間分區(qū)等等。本文在第一章中針對各自的優(yōu)缺點進行了分析，在此，提出將模糊變量和狀態(tài)空間分區(qū)相結合的決策方法來進行態(tài)勢分析，在綜合兩者的優(yōu)點基礎上有效地對各自存在的缺點進行彌補。場地劃分球是比賽場上的核心，它所處的位置直接決定著每個機器人所應分配的角色以及執(zhí)行的動作。根據敵我兩方位置關系，將球場劃分為六個區(qū)，場地劃分示意圖如圖3.2所示。A1A2A3A4A5A6緩沖帶圖3.2 場地分區(qū)示意圖Fig.3.2 Sketch Map of Field Division我方球門對方球門A1：危險區(qū)，包括我方罰球區(qū)域（含球門區(qū)）所屬范圍。當足球處于該區(qū)域內時，我方受到極大的威脅，對方前鋒很有可

49、能射門進球，除了守門員進行防守以外，我方需要增加防守力度。因此，此時采用陣型分配0-1-3-1（前鋒-中鋒-后衛(wèi)-守門員，下同）進行緊密防守，減小失球率。A2：防守區(qū)，靠近我方的四分之一場地區(qū)域。在該區(qū)域中我方仍處于被動防守狀態(tài)，采用陣型0-2-2-1，后衛(wèi)加強防守的同時，中鋒可以盯住對方其他球員或協助傳球。A3：助防區(qū)，我方球場除去防守區(qū)外剩下的區(qū)域。當球處于該區(qū)域時，我方存在略微弱勢，在不放松防御的警惕性基礎上增設一名前鋒，攻守兼顧，一旦防守成功便可以立即轉為進攻模式，因此該區(qū)的陣型設置為1-1-2-1。A4：助攻區(qū)，對方球場中靠近中線的四分之一區(qū)域。我方占據場上的主動權，采用1-2-1-

50、1進攻模式，中鋒在中場一方面盯住對方球員，為前鋒制造良好的局勢；另一方面?zhèn)鬟f足球，協助前鋒射門，從而使前鋒可以主動尋找進球機會。與此同時，在我方球場區(qū)域仍然保留一名后衛(wèi)進行防守。A5：進攻區(qū)，對方場地靠近球門區(qū)域的四分之一球場區(qū)。當球位于該部分區(qū)域時，我方具有很強的進攻性。在仍然保持防守力度的同時增加前鋒人數，主動出擊增加進球機會。采用陣型為2-1-1-1。A6：射門區(qū)，對方罰球區(qū)域（含球門區(qū)）所屬范圍。我方逼近對方球門，占據極大的主動權和進攻性，此時我方采用2-2-0-1，前鋒球員主動出擊尋求射門機會，增加命中率，中鋒協助前鋒射門，同時若射門失敗，中鋒可以立即轉為防守狀態(tài)。由于雙方球員在兩個

51、相鄰區(qū)域的分界線附近搶球，會導致球在這兩個區(qū)域中來回滾動，若頻繁變換陣型、切換各機器人角色以及所執(zhí)行的任務，會影響決策系統(tǒng)速度。因此，在場地劃分時每兩個相鄰區(qū)域之間分界線出增設10cm的彈性區(qū)域，例如球從A3助防區(qū)向A4助攻區(qū)滾動時，若球處于彈性區(qū)域中，則我方仍然保持助防陣型不變，只有當足球越過彈性區(qū)域后，我方才轉變?yōu)橹リ囆?。反之，當球從A4向A3區(qū)域滾動時，也只能當球滾過彈性區(qū)域后陣型才發(fā)生變化，由進攻變?yōu)榉朗?。彈性區(qū)域的增設為模式切換增加了緩沖帶，能夠有效地避免機器人過于頻繁的目標跳變。模糊變量的引入在足球比賽中，除了球在場地上的不同位置對比賽結果產生影響外，球的運動趨勢、一定范圍內是否

52、有對方球員、是否需要避障等因素也會對比賽造成不同程度的影響。因此，在上面介紹的場地劃分基礎上，本文引入模糊變量對場地信息加以描述，使計算機能夠全面、精確地了解場上態(tài)勢，從而做出正確決策。為了描述場上的比賽態(tài)勢，本文將球在場地中的位置、機器人與球的位置關系、控球狀態(tài)、障礙信息以及球的運動趨勢五個集合作為狀態(tài)空間變量，用五元列表S=(A,B,C,D,E)描述比賽態(tài)勢，進行狀態(tài)描述，其中：A：球所在的位置；按照球場分區(qū)可以得AA1，A2，A3，A4，A5，A6B：控球狀態(tài)；指該周期內足球的控球方，B1，01：表示我方機器人控制足球；0：表示對方機器人控制足球；C：機器人與足球的位置關系；以球為圓心一

53、定范圍為半徑的區(qū)域內是否有對方球員，C1，01：表示該區(qū)域內存在對方球員；0：表示該區(qū)域內沒有對方球員；D：障礙信息；在機器人和目標點之間是否存在障礙物。若存在的話則開啟人工勢場避障功能，否則不需要進行避障。D1，01：表示有障礙物；0：表示沒有障礙物；E：球的運動趨勢；該變量用來描述當前情況下球的運動方向是朝向我方半場還是背離我方半場（即朝向對方半場）。E1，01：表示球的運動方向朝向我方半場；0：表示球的運動方向背離我方半場；在決策過程中，球的運動趨勢是以預測球的位置的形式加以考慮的，基于上述模糊變量集合的定義，可以很好地描述場地態(tài)勢；集合S可以描述N=624=96種狀態(tài)，針對每一種狀態(tài)建

54、立不同的狀態(tài)-動作映射關系就可以實現場地態(tài)勢的分析和反饋。3.4 機器人路徑規(guī)劃設計足球機器人當中的角色就是指能完成特定任務的邏輯機器人，角色是通過調用機器人動來完成任務的。角色需要完成運動規(guī)劃，即角色每次執(zhí)行任務，通常是從當前位置運動到目標位置，這期間的運動軌跡如何是需要進行規(guī)劃的，而不是簡單的調用基本動作來完成，而且還需要考慮機器人避障。下面分別討論這幾個問題。路徑規(guī)劃是移動機器人導航中最重要的任務之一。路徑規(guī)劃問題可以描述成：給定一個移動機器人所處的環(huán)境，一個起始點和一個期望的終止點，機器人路徑規(guī)劃根據一定的任務要去，尋求一條連接起始點和目標點并且能避開環(huán)境中障礙物的運動軌跡，即最優(yōu)有效

55、路徑。移動機器人的路徑規(guī)劃問題可以總結為由Durrant-Whyte H F提出的三個問題：（1）“我現在何處？”（2）“我要往何處去？”（3）“應如何到該處去？”大多數路徑規(guī)劃系統(tǒng)由兩級規(guī)劃組成，即局部規(guī)劃（local planning）和全局規(guī)劃（global planning）。前者主要解決問題（1）和問題（3），即機器人定位和路徑跟蹤問題；而后者主要解決問題（2），即將全局目標分解成局部目標，再由局部規(guī)劃實現局部目標30。機器人在運動規(guī)劃和控制問題上具有典型性，同時，足球比賽這種應用環(huán)境也使得機器人的路徑規(guī)劃具有鮮明的特點。一方面，機器人足球比賽的環(huán)境相對來說比較簡單。機器人在一個尺寸

56、場地固定的環(huán)境中進行比賽，通過視覺系統(tǒng)對場地信號的獲取，機器人可以掌握整個比賽場地的數據信息，其中包括物體的相對位置、速度矢量以及簡單的幾何形狀等，這些都給路徑規(guī)劃帶來了便利。另一方面，足球機器人系統(tǒng)需要保證極強的實時性，這就使得很多復雜的路徑規(guī)劃方法不再實用。機器人不可避免的會產生相互之間的碰撞，而這種碰撞又往往是需要避免的，這就需要在路徑規(guī)劃中實現最優(yōu)控制的同時引入避障策略加以改善。同時，足球機器人系統(tǒng)由多個行為主體構成，機器人之間如何實現相互協作、相互配合，也成為路徑規(guī)劃中需要解決的問題。目前，在路徑規(guī)劃方面常見的包括路標法、柵格法、人工勢場法以及遺傳算法等等，結合各種算法的優(yōu)缺點，本文采用柵格法對總體進行設計，以上提到的局部碰撞問題通過建立人工勢場加以解決。柵格法路徑規(guī)劃柵格法是目前研究比較廣泛的路徑規(guī)劃方案，該方法是講機器人的工作空間劃分成為多個簡單的格子，成為柵格。若某一柵格范圍內不包含任何障礙物，則稱此柵格為自由柵格；反之則稱為障礙柵格。由這些柵格構成了一個連通圖，在這個連通圖上搜索一條從起始柵格到目標柵格的路徑，該路徑全部由全部自由柵格組成，用柵格的序號來表示。最后把柵格序號轉換成機器人空間實際坐標，令機器人按照此路徑運動31。用柵格法進行路徑規(guī)劃可以分為以下三步（見圖3.3）：+目標點開始點圖3.3 柵格法路徑規(guī)劃Fig.3.3 Reference