东北大学机器人足球队决策系统设计

足球机器人系统是一种高科技竞技系统，决策系统是核心系统之一，本文在一种混合决策结构的基础上设计了一足球机器人决策系统来解决一类基于集中视觉的足球机器人系统决策问题。实践证明，该系统是成功的。

人工智能进校园——机器人DIY

本文重点介绍组拼式教育机器人资源及基于此类资源教育机器人开发的流程与案例。

有关行为主义人工智能研究综述

通过与传统人工智能的比较,介绍了基于行为的智能模拟技术的发展及现状,并详细评述了行为主义人工智能的研究方向以及在研究过程中涉及到的前沿技术.最后给出了基于行为主义人工智能构建智能主体系统的设计原则.

东北大学——智能技术与科普展示

一、团队简介 东北大学人工智能与机器人研究所NEWNEU创新团队，具有15年科普创作与研发经验，曾获得过中国第一个机器人足球世界杯冠军，是东北地区唯一一个全国科普创作与产品研发示范团队，在2013年示范团队评比中全国排名第一，团队建设的机器人科普基地被命名为辽宁省科普基地。

多智能体强化学习及其在足球机器人角色分配中的应用

足球机器人系统是一个典型的多智能体系统,每个机器人球员选择动作不仅与自身的状态有关,还要受到其他球员的影响,因此通过强化学习来实现足球机器人决策策略需要采用组合状态和组合动作.本文研究了基于智能体动作预测的多智能体强化学习算法,使用朴素贝叶斯分类器来预测其他智能体的动作.并引入策略共享机制来交换多智能体所学习的策略,以提高多智能体强化学习的速度.最后,研究了所提出的方法在足球机器人动态角色分配中的应用,实现了多机器人的分工和协作。

移动机器人即时定位与地图创建问题研究

基于环境特征的移动机器人即时定位与地图创建是机器人领域的开放性课题 .本文从环境特征提取、定位与地图创建、数据相关三个方面对移动机器人即时定位与地图创建问题进行了综述 .对移动机器人定位问题作了概述 .探讨了室内环境下特征提取方法 .详细地论述了定位与地图创建中面临的主要问题及其解决方法 ;阐述了数据相关问题的基本思想 .最后 ,根据近期文献指出了该领域今后的研究方向 .

基于贝叶斯滤波理论的自主机器人自定位方法研究

针对自主机器人定位问题,研究了基于贝叶斯滤波理论的自定位方法.从概率表达的角度介绍了贝叶斯滤波方法各种不同的实现形式,分析了各种不同定位方法的性能,指出了它们的优缺点,并对每种方法的改进方法进行了探讨和分析.最后总结了定位方法的基本特点,并对贝叶斯滤波理论在自主机器人领域中的应用前景进行了展望,探讨了未来的发展方向.

双足机器人四连杆仿生膝关节的研究

机器人关节通常采用二连杆单轴关节,仿生特性不强。结合生物医学人体关节研究成果,研究了一种四连杆封闭链仿生关节;给出了一种由四连杆机构组成、智能MR阻尼器控制的多轴仿生膝关节机构;并与人腿膝关节对比分析了四连杆膝关节的仿生特点;通过多变量优化设计方法求解膝关节机构和阻尼器安装位置参数;并建立了仿生膝关节的虚拟样机,进行仿真,结果表明四连杆关节有好的仿生特性。

异构双腿行走机器人的联合仿真研究

针对异构双腿行走机器人中的人工腿部分建立了运动学和动力学模型,并建立整个机器人实验平台的三维虚拟样机。在仿真软件ADAMS中对异构双腿行走机器人的运动学方程进行了验证,结合MATLAB的simulink模块对动力学方程及控制系统进行了联合仿真研究。针对机器人在不同的步态要求下的驱动力矩要求提出了一阶p型开闭环迭代学习控制算法,实验结果证明这种控制系统能够很好地追踪关节处的力矩并收敛于理想曲线,联合仿真平台的建立对于复杂机器人的开发具有重要意义。

足球机器人系统仿真中的碰撞研究

总结了近年来足球机器人碰撞的研究成果 ,指出当前一些碰撞模型的不足 ,进而指出了数字仿真系统的离散特性对足球机器人的碰撞性质的影响 .详细地分析了足球机器人的运动碰撞情况 .最后提出了足球机器人的碰撞模型并给出了具体的算法 .实践证明该算法是有效的 .

机器人误差补偿优化方法研究

为实现某打磨机器人的位姿误差补偿,在标准遗传算法和Solis&W ets算法的基础上,提出一种改进的自适应遗传算法和改进Solis&W ets算法来优化BP网络的权值和阈值,通过标准BP网络来计算机器人在任意位姿时的误差,从而可以对误差进行实时补偿。仿真和实验结果表明两种算法都能有效提高BP网络的学习效果,避免陷入局部最优,提高机器人的位姿精度,且同样目标条件下改进的自适应遗传算法的优化效果优于改进的Solis&W ets算法。最后对仿真和实验结果进行了分析。

基于网络的足球机器人比赛系统的研究与实现

提出了一种基于Internet的C/S模式的人机交互的足球机器人系统.整个系统采用W in XP、VC++和W insock网络编程技术.同时,开发了策略协调子系统来减小时延对比赛的影响.通过总控、视觉、策略协调及串口通讯等子系统的开发,实现了基于Internet网络的机器人足球比赛系统.

基于视觉定位的脑外科机器人坐标变换问题研究

视觉定位脑外科手术机器人是近年来发展起来的一种新型医疗机器人。该文首先介绍了整个视觉定位脑外科手术机器人系统的构成和手术过程,随后在传统的通过机器人机械臂点取病人头部四个标记点来建立机器人坐标系与患者头部仿射坐标系之间转换关系的基础上,引入视觉定位功能,通过双目视觉建立起机器人坐标系与患者仿射坐标系之间的关系,从而在根本上提高了系统的机器人坐标系,患者仿射坐标系,3维模型坐标系以及世界坐标系之间的转换精度,有利于进一步的机器人精确手术实现。

机器人仿生膝关节的计算力矩加比例微分反馈控制

磁流变阻尼器控制的四连杆关节瞬时转动中心是变化的,仿生特性好,但机构模型复杂,模拟人腿关节运动时变轨迹跟踪较为困难。基于此,提出行走机器人四连杆仿生膝关节机构,建立虚拟样机、机构动力学简化模型和磁流变阻尼器Bingham模型。基于瞬时转动中心和简化的关节几何中心,引入大小腿长度变化以减少模型误差。设计计算力矩加比例微分反馈控制算法来控制关节摆动。采用Lyapunov方法,分析在模型存在误差情况下,控制算法的收敛性和跟踪误差大小。在虚拟样机上对阻尼力和关节摆动运动进行仿真,在样机上对控制算法进行验证。试验结果表明,引入瞬时中心和几何中心,可降低模型误差,控制算法轨迹跟踪精度能满足行走机器人行走要求。

一种鲁棒高效的移动机器人定位方法

利用基于自适应粒子滤波与地图匹配方法实现了机器人的自定位.提出了一种采用距离相似性度量以及几何相似性度量的二次更新方法,对常规的基于激光测距仪的粒子滤波定位方法进行了改进,既增强了系统的鲁棒性,又提高了系统的计算效率.仿真结果表明,移动机器人利用该定位方法可以在室内环境中利用自然特征进行鲁棒高效的自定位.

基于遗传算法的足球机器人比赛中障碍回避策略的设计

本文介绍了基于遗传算法的足球机器人系统中障碍回避策略的设计 ,使机器人能避开障碍物从给定点到目标点找到一条比较短的路径 ,并阐述了具体算法的设计与实现 。

智能仿生腿的研究

首先在总结智能假腿发展的基础上,针对其新的发展趋势,引出智能仿生腿的概念和研究内容,并探讨了基于基本步态模式和有限状态机的仿生腿步态规划方法,全功能仿生膝关节的设计和稳定性分析;其次研究了仿生腿的控制以及生物信号在仿生腿中的应用;最后指出了智能仿生腿在信息交互、感知、能源动力等方面的发展动向.

基于虚拟样机的异构双腿机器人联合仿真

阐述了一类新型双足机器人——异构双腿机器人的概念及研究目的。研究用Pro/E、ADAMS和MATLAB/Simulink联合构建异构双腿机器人的虚拟样机,并提出基于虚拟样机的联合仿真策略。为实现对期望步态的动态跟踪,提出了基于对角回归神经网络的自适应PID控制算法。为验证方案的合理性,进行了步态仿真及控制仿真。结果表明,虚拟样机技术可避免复杂的人工建模和求解过程,仿真逼真且接近实际系统,为复杂双足机器人系统提供了良好的研究方法。

强化学习在足球机器人基本动作学习中的应用

主要研究了强化学习算法及其在机器人足球比赛技术动作学习问题中的应用.强化学习的状态空间和动作空间过大或变量连续,往往导致学习的速度过慢甚至难于收敛.针对这一问题,提出了基于T-S模型模糊神经网络的强化学习方法,能够有效地实现强化学习状态空间到动作空间的映射.此外,使用提出的强化学习方法设计了足球机器人的技术动作,研究了在不需要专家知识和环境模型情况下机器人的行为学习问题.最后,通过实验证明了所研究方法的有效性,其能够满足机器人足球比赛的需要.

多机器人对抗系统仿真中的对手建模

用贝叶斯网络来解决多机器人对抗系统的对手建模问题,建立了用于一类多机器人对抗系统对手规划识别的混合贝叶斯网络。将足球机器人赛场进行分区,使用贝叶斯网络来分析和判断对手的意图为将球踢向哪个分区,实现足球机器人系统的对抗目标。建立了基于对手建模的策略仿真系统,实验结果表明了该策略仿真系统的有效性。