新工科背景下RoboCup机器人足球课程教学模式探索

在新工科背景下,文章旨在探索开展RoboCup机器人足球课程的教学模式。通过实践探索和教学实施,提高学生的综合能力和创新意识,促进跨学科融合和团队合作。文章将介绍RoboCup机器人足球课程的设计与构建、实施过程中的实践环节和教学资源配备,并对学生的学习成效进行评估。通过分析评估结果和学生反馈,总结文章教学模式的优势与不足,并提出相应的改进措施,为新工科背景下的教育模式创新提供一定的经验和借鉴。

基于多Agent的RoboCup仿真足球比赛通信

足球机器人比赛系统需要机器人团队的合作 .但RoboCup仿真组比赛所提供的通信系统模型是一个低带宽、不可靠通信系统 .为了更好的利用这有限的通信能力 ,提出了对应的解决通信问题的方法 .最后举例说明了若干个在团队合作中使用通信系统的应用 .

RoboCup中传球策略研究

Fletcher和Leyffer提出的关于非线性规划问题的SequentialQuadraticProgramming(SQP)Trust-regionfilter基础算法是解决中等规模非线性问题的有效方法,其filter由二元组组成,该文提出了收敛速率的概念,形成三元组fil-ter,这样既保持了原来算法的优点又同时改善了收敛速率和信任域半径,将给出相应改进算法。文章在SQPfilter算法的基础上提出了RoboCup传球策略算法,由于RoboCup本身具有的离散化特点,此算法与SQPfilter算法在具体实现上有所不同。

RoboCup机器人足球仿真比赛的关键技术

多智能体系统是分布式人工智能的一个主要领域。机器人足球仿真比赛是MAS的理想测试平台。该文总结了几个机器人足球仿真队的主要技术特点和对它们进行的研究，并提出了今后的研究方向，以促进机器人足球仿真技术的推广。

一种新的多智能体系统结构及其在RoboCup中的应用

针对机器人足球仿真比赛,提出了一种新的多智能体系统结构,它包括基于行为的双层动态智能体结构和决策算法以及基于角色的动态多智能体协作模型．论文首次提出了自信函数这个概念,并运用此概念来平衡决策算法和多智能体之间的协作．该结构应用于中南大学云麓仿真球队中,在中国机器人足球RoboCup仿真组比赛中取得了较好的成绩．

RoboCup中基于神经网络的阵型策略

提出了一种用于RoboCup中的阵型策略,该策略应用BP网络训练各种阵型和识别对方的基本阵型,并根据场上情况实现阵型的动态转换。基于此策略的队伍在比赛中取得不错的成绩。

以RoboCon和RoboCup为契机构建创新型的机械工程实践中心教学体系

亚太大学生机器人大赛(RoboCon)和机器人足球世界杯(RoboCup)是国内很有影响力的2个大学生高科技赛事,为各高校大力推进创新教育提供了一个全国性的平台。兰州交通大学以大赛为契机,以机械工程实践中心为依托,对创新型的实践教学体系的建设进行了探索与研究。

RoboCup中基于效果操作的动态行为规划模型

如何提高agent的学习能力、对手建模能力以及多agent团队运作能力是目前RoboCup研究所面临的3项挑战,在上述的挑战中,行为规划起了非常重要的作用.agent如何能够在动态实时的复杂环境中根据场景变化来动态规划自己的行为是RoboCup目前急需解决的问题.提出一种面向效果操作方法的动态行为规划模型,使队员能够在场景分析的基础上,根据经验动态选择和执行行为策略,且具有持续学习的能力.采用贝叶斯信念网络和基于示例推理相结合的方法来实现.实验结果表明,该方法有效提高了队员适应环境的能力.

RoboCup中型组足球机器人系统关键技术

RoboCup中型组机器人足球比赛是一个研究多自主移动机器人、机器人视觉及其他相关领域的标准测试平台。从机器人机械结构、硬件结构、体系结构、环境感知、行为及策略等方面详细介绍了RoboCup中型组足球机器人系统相关关键技术的研究现状,最后展望了RoboCup中型组足球机器人系统的技术发展趋势。

影响图及其在Robocup中的应用

影响图是决策问题的图形表示。它被认为是对动态贝叶斯网络的扩展,是在贝叶斯网络的基础上增加了决策结点和效用结点。探讨影响图在Robocup中的应用,用分层影响图表示了截球问题的模型,并给出一种实现行为动态调整的算法。仿真结果表明该算法可行的。

基于模糊神经网络局部强化学习在Robocup中的应用

针对Robocup仿真组比赛中智能体的配合与动作选取,将模糊神经网络(FNN)和局部协调图动态角色分配与传统Q-学习相结合,提出了基于模糊神经网络的局部Q-学习。采用该方法,有效抑制了仿真平台中的噪声干扰,提高了动作选取的精度,解决了传统Q-学习中Q表占用内存空间过大的问题,增强了系统的泛化能力,并进一步缩短了学习时间,更好的满足比赛实时性的要求。将其运用于仿真组比赛的传球和射门模型中,验证了该方法的有效性。

RoboCup 3D Server分析

RoboCup仿真比赛是MAS系统的理想测试平台,而3D仿真是RoboCup研究的热点。由于目前缺乏相关的资料,给参赛队增加了不少困难。本文将分析RoboCup3D Server的一些关键技术,以期能让读者对这一新技术有一个全面的了解,缩短球队的开发过程。

Robocup2D仿真对抗中进攻行为的挖掘与验证

Robocup(机器人足球世界杯)是一项针对人工智能、机器人等领域的国际性学术竞赛。其中的2D仿真项目起步最早、影响最广。进攻是仿真足球比赛的核心行为,识别对方的进攻行为十分重要。本文通过进攻活跃度和贡献度指标的筛选,提取了关键球员的进攻行为数据,比照人类球员进攻模式提出了"单独进攻"和"合作进攻"两种仿真足球进攻模式。仿真试验,验证了两种进攻行为的模式的存在性及关键参数阈值设定的合理性,其中"单独进攻"模式的检验成功率为93%,"合作进攻"模式的检验成功率为80%。

基于角色的RoboCup足球策略

随着计算机软硬件技术的快速发展,人工智能的研究领域出现了一些新的机遇和挑战。未来50年中,人工智能的主要问题是“多主体动态不可预测环境中的问题求解”,其标准问题是足球的机-机对抗赛和人-机对抗赛。论文探讨了机器人足球Robocup仿真比赛的一些关键性技术,并提出了基于角色的决策方法。

一种基于行为的双层动态智能体结构及其在RoboCup中的应用

该文针对目前智能体结构模型的问题,提出了一种基于行为的双层动态智能体结构模型,它是一种混合结构模型,包括有反应式结构和慎思结构,并采用自信度来连接这两种结构,既可以提高在实时动态环境下智能体反应的敏捷性,也使自主机器人能够在动态环境下识别任务。这种混合结构模式已成功地应用于RoboCup仿真机器人足球赛中,并取得了比较好的成绩。

模式识别在RoboCup中的应用

在RoboCup仿真比赛中,球员的个体技术是比赛成功的重要因素.在充分分析RoboCup比赛个人技术中的两类技术,即判别函数、动作函数的确定方法的基础上,将模式识别的理论应用于RoboCup仿真比赛的个体技术中.分别使用判别域代数界面方程法确定判别函数,神经网络法确定动作函数.以射门和截球为例,详细叙述了设计过程.最后,使用传统方法和使用模式识别方法的球队在RoboCup仿真比赛中进行比赛,试验证明使用模式识别方法的球队,在比赛中个体技术显著提高.

Robocup中型组机器人足球技术探讨

综述RoboCup机器人足球赛的概况和中型组机器人足球的现状。对中型组足球机器人的结构模块和相关技术进行较为详细的分析和综述,并对2:2和4:4两种类型的机器人足球赛进行了比较。结合2007年"银泉杯"中国机器人大赛暨RoboCup公开赛分析济南大学青龙队足球机器人的特点和存在问题。对中型组机器人足球的发展趋势进行分析和展望。

Robocup2D项目中Agent2D底层动作链机制的分析优化

在Robo Cup2D仿真足球项目中,Agent2D是我国使用最为广泛的球队底层之一。仿真平台中数据传输的噪声干扰及代码自身动作链机制不完整等因素,导致采用Agent2D底层的球队在应对不同的队伍时,存在着适应能力不足的缺点,影响了球队的整体能力。该论文引入了动作修正参数,利用强化学习的手段对动作链机制进行优化,使Agent底层球队在面对不同风格的对手时可以选择更加有效的动作执行,以此来提升球队的适应性。仿真实验证明,此法具有一定效果。

机器学习在RoboCup中的应用研究

RoboCup is a particularly good domain for studying multi-agent systems. A wide variety of MAS issues can be studied in robotic soccer, in which the theory, algorithm and architecture of agent system can be evaluated. Because of the inherent complexity of MAS, there are many interests in using machine learning techniques to handle it. This paper investigates and discusses the machine-learning techniques used in RoboCup. The background is firstly presented and the application of machine learning in RoboCup is lately demonstrated with some top simulation teams. The machine-learning system in NDSocTeam is also introduced. Finally some open issues in this field are pointed out.

基于改进的Q学习的RoboCup传球策略研究

模拟机器人足球比赛(Robot World Cup,RoboCup)作为多Agent系统的一个理想的实验平台,已经成为人工智能的研究热点。传统的Q学习已被有效地应用于处理RoboCup中传球策略问题,但是它仅能简单地离散化连续的状态、动作空间。提出将神经网络应用于Q学习,系统只需学习部分状态-动作的Q值即可获得近似连续的Q值,就可以有效地提高泛化能力。然后将改进的Q学习应用于优化传球策略,最后在RobCup中实现测试了该算法,实验结果表明改进的Q学习在RoboCup传球策略中的应用,可以有效提高传球的成功率。