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文檔簡介
1、隨著多機器人系統(tǒng)越來越廣泛的應用,多機器人協(xié)作也受到了越來越多學者的關注,它是多機器人系統(tǒng)中一個關鍵部分,直接關系到系統(tǒng)完成任務的效率、成本和優(yōu)劣.從多智能體系統(tǒng)的觀點來看,足球機器人系統(tǒng)是一個極富挑戰(zhàn)性的研究平臺,它融合了實時視覺處理、無線通訊、多機器人協(xié)作等多個領域的技術.機器人足球環(huán)境下的多機器人協(xié)作可以應用到很多領域中,具有重要的現(xiàn)實意義.本文主要研究了MiroSot五對五機器人足球比賽環(huán)境下的多機器人協(xié)作,即多個機器人按照機器
2、人足球比賽規(guī)則,通過協(xié)調(diào)各自的行為,合作完成防守和進球的共同目標.本文先分析了機器人足球環(huán)境的一些特性,然后借鑒多智能體理論建立了一套多機器人協(xié)作策略.該策略采用集中式的混合系統(tǒng)層化結(jié)構(gòu).協(xié)調(diào)層采用基于符號推理系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)建立實時控制系統(tǒng),并參考大量文獻和實驗對態(tài)勢分析、編隊控制、角色分配和行為選擇的規(guī)則進行分析比較,建立了一套適用于機器人足球環(huán)境的規(guī)則庫.實際運行時實時控制系統(tǒng)根據(jù)規(guī)則庫進行推理.行為層采用基于行為主義的體系結(jié)構(gòu),將
3、行為分成基本行為和復雜行為,它們是一種被包含和包含關系,復雜行為部分包括了一些實用的路徑規(guī)劃方法.本文還將增強學習中的Q學習算法引入角色分配部分,力圖使多機器人協(xié)作策略通過訓練得到合理有效的角色分配依據(jù),在研究中也發(fā)現(xiàn)了Q學習應用的一些難點,為以后的進一步研究明確了方向.本文根據(jù)實際系統(tǒng)軟件設計的要求,設計了一套多機器人協(xié)作軟件.這套軟件采用了動態(tài)鏈接庫、面向?qū)ο?、復雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等技術,對機器人足球環(huán)境下的多機器人協(xié)作進行實時控
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