足球机器人在未知环境下的目标识别与控制策略研究

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RoboCup标准组足球比赛融合了机器人、信息处理和智能决策等理论和技术。本文针对5v5足球比赛中的关键技术问题,主要研究机器人在未知环境中的目标识别、路径规划和控制策略等内容。(1)在计算能力有限的NAO机器人上运用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)用于足球识别,解决了足球检测过程中实时性差和检测精度不够高的问题。实验方案分为足球检测和分类两个环节,应用颜色分割和Hough变换对场地足球进行检测得到感兴趣区域(Region of Interest,ROI),根据区域中潜在球候选的特征运用CNN分类器进行归类。采用公开标准数据集对3种CNN分类器进行训练,结果表明,每种模型都可以在3毫秒内处理完候选ROI信息,获得的最高准确率为96.8%。最后在标准足球比赛环境中采用实体机器人进行测试,验证了足球识别方案的高效性和实用性。(2)研究比赛过程中机器人的路径规划问题,提出一种优化的RRT(Rapidly Exploring Random Tree,RRT)算法,采用随机采样点处增加引力分量、多步扩展逼近目标点以及冗余节点的剪裁与路径平滑等优化方式,解决了足球机器人在路径规划中存在的速度慢、效果差的问题。Matlab仿真实验表明,优化算法比经典RRT算法规划的路径长度缩短约20%~30%,采样点数量减少约45%~65%。最后在Sim Robot仿真平台进行验证,结果表明优化的RRT算法规划出的路径较为平滑,能够满足机器人在赛场上的路径规划要求。(3)针对机器人足球比赛中角色行为的多态性,运用面向对象的方法给角色分配策略,减少了程序设计量和降低了角色模型的复杂度。重点分析足球比赛系统的控制策略部分,提出多状态Petri网建模策略,该策略能够兼顾比赛信息,协调运行角色所包含的状态行为。在Sim Robot仿真平台下进行实验,通过与状态机模型相比,Petri网模型执行同样的射门任务所需时间减少约23%,成功率从84%提升到92%。最后在足球比赛中验证了该策略的高效性和稳定性。
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