多智能体足球机器人系统的模型与层次

机器人足球是集成视觉技术、通讯技术、伺服控制技术、决策对象等多种技术的综合系统,是当前人工智能和机器人领域的研究热点之一。基于机器人足球理论基础的论述,分析了当前足球机器人系统的三种控制方式;按照智能程度的高低,研究了从动作层到决策层的功能,为系统实现构建了完整的层次框架。

多智能体足球机器人系统的协作控制

运用多智能体系统的思想,提出了一种新的多智能体系统协作控制模型,介绍了基于此模型设计的足球机器人系统的策略实现方法,通过实例分析了模型及其策略在系统协作控制方面的性能优越性.

从宏观和微观论多智能体系统与足球机器人系统体系结构

在半自主型的MAS组织结构的基础上 ,建立具有Agent、逻辑Agent与物理Agent的异构体系 ,从微观和宏观两种技术路线分析了多智能体系统 (MAS)的组织结构和Agent的体系结构 ,提出了一种足球机器人系统的分层知识、分层推理的体系结构模型 ,可简化推理过程 ,又增强推理能力 。

多智能体系统与足球机器人系统体系结构研究

从微观和宏观两种技术路线分析了多智能体系统 (MAS)的组织结构和Agent的体系结构 在半自主型的MAS组织结构的基础上 ,建立具有主Agent、逻辑Agent与物理Agent的异构体系 ,提出了一种足球机器人系统的体系结构模型 ,其结构具有分层知识、动态共享、分级推理特点 ,即简化推理过程 ,又增强推理能力 ,引入可拓学理论 ,解决Agent之间的冲突问题 。

基于意图的多智能体协调机制及其在Mirosot机器人足球系统中的应用

为建立一套满足Mirosot机器人足球比赛要求的新型机器人系统,提出了一种基于意图的多智能体协调机制.这种机制利用各智能体的意图,在时间和空间上加以配合,从而完成复杂行为的协调控制.将该机制用于Mirosot足球机器人系统,对该机制进行了说明.

智能体机器人足球比赛模拟系统

【目的】实体机器人足球比赛系统成本高、技术难度大,而智能体(Agent)机器人模拟足球比赛系统可以为实体机器人足球比赛系统的设计提供参考。【方法】根据实体机器人的特点,用智能体模拟实体机器人,将机器人足球比赛的控制算法建立在智能体上,对智能体设置运动速度、射门速度、能量、避碰等能力及意图,再利用网络技术,建立一个多种影响参数的足球机器人比赛模拟系统。【结果】该系统能有效按研究者设定的参数(条件)进行比赛,比赛结果与实际基本相符。【结论】智能体足球机器人比赛模拟系统不仅可以作为实体机器人足球比赛的模拟平台,还可以作为实体机器人足球比赛策略和相关参数的研究平台。

基于多智能体的对抗平台——微型足球机器人系统

本文讨论了一种具体的多智能体系统——微型机器人足球系统,主要侧重于其视觉系统和决策系统的研究,以及该系统目前的现状、存在的不足和改进的思路。

多智能体强化学习在足球机器人中的研究与应用

本文提出一种基于投票的多智能体强化学习方法,使球队在比赛中学会协作,自动适应环境,提高实时性和进球数.首先通过定义称为策略的联合行为,将协作问题转化为对策略的学习,简化问题的处理;然后对球场进行划分,以区域表示位置,有效减少了状态空间维数,加快了学习速度;接下来通过区分环境状态并只考虑协作状态,减小状态空间,进一步提高了学习速度;并使用投票的方式综合各个队员的决策,达到协作的目的.最后通过实验结果表明了该方法的正确性和有效性.

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。

多智能足球机器人系统的关键技术

以NEWNEU参加机器人足球世界杯赛 (FIRARWC99)的基于视觉型微型足球机器人系统MIROSOT为背景 ,详细介绍了机器人足球的关键应用技术·采用模糊神经网络和自学习专家系统的分层智能控制系统是当前机器人足球系统的研究方向·具有人工智能的自主型步行足球机器人是足球机器人的长远发展目标·

基于多智能体的智能机器人分布式控制系统

在研究多智能体技术基础上 ,提出了一种基于分布式黑板和多智能体系统的类人智能机器人控制系统体系结构 ,并根据系统要求规划出具有不同功能的多个智能体 .系统地分析了该控制系统中各个智能体的功能特点以及它们之间的协作关系 .以运动控制接口的编制为例 ,介绍了CORBA技术在实现该软件系统中的方法 .轴孔装配作业实验结果表明 ,本文提出的体系结构是可行的 。

足球机器人多智能体协作策略

文章提出了足球机器人多智能体系统协作策略,它由三部分组成:角色执行器、角色分配器和避撞任务处理器。机器人角色分为进攻、防守和守门。角色任务处理器决定每一角色运动到何位置。角色分配器在每个采样周期中,根据视觉信息,动态地改变每一机器人的角色。避撞任务处理器预测两个机器人相撞的可能性,并改变机器人目标位置以避免碰撞。角色任务执行器执行由4阶bezier曲线产生运动轨迹。带有PID控制的足球机器人跟踪确定的bezier曲线。该文提出的策略已成功应用到GDUT_TAIYI队。

基于开放式多智能体结构的分布式自主机器人系统

针对多机器人系统的分布式自主控制 ,本文首先提出了一种开放式的多智能体结构 ,给出了设计原则和技术特点 .然后面向真实世界的多机器人实时协作任务 ,采用多台自主移动机器人构造了一个多机器人系统 ,该系统集成了包括机器人视觉、传感器融合、无线通讯网络以及基于行为控制等多项技术 .最后采用基于行为融合的加权方法 ,实现了多机器人的编队控制 。

基于智能体的仿人机器人分层控制系统

提出了基于智能体的仿人机器人分层控制思想,构建了由主控层、通信层和执行层三部分构成的仿人机器人分层控制系统。机器人执行层分为多个独立的智能体,每个智能体具有控制器、必要的传感器和关节驱动器,机器人的伺服控制由这些智能体实现。这样整个系统能够充分发挥智能体的反应性、自治性、预动性和社会性等特性,不仅可以直接处理原始传感器数据,而且可以单独或通过多个智能体之间的协调直接对机器人的一些异常情况进行处理,如机器人遇到障碍物、机器人连杆臂碰撞等,可以提高仿人机器人的稳定性和实时性。实验结果表明,相比传统的分布式控制系统,采用基于智能体的分层控制系统可以提高机器人的稳定性和实时性。

多智能体机器人系统的合作编队行为研究

本文建立了多智能体机器人系统合作编队的数学模型 ,并分析了它的特点 ;引入“队形向量”控制多个智能机器人能够编队包围捕获“入侵者”;提出了一个通信协调模型以解决系统的冲突和掉队问题 ;给出了系统的仿真结果。

机器人焊接柔性制造系统的多智能体协调控制

提出了利用分布式的多智能体协调控制技术实现对焊接柔性制造系统进行控制的思想。通过对集成多机器人和多传感器的焊接柔性制造系统进行焊接生产任务执行过程的分析,提出了针对焊接柔性制造系统的多智能体控制系统结构。最后利用JADE多智能体系统开发平台建立了一个多智能体控制系统,并通过实验验证了该系统的有效性及合理性。

一个多智能体机器人协作装配系统

介绍了一个基于多智能体概念实现的多机器人协作装配系统——ＭＲＣＡＳ（Ｍｕｌｔｉ－ＲｏｂｏｔＣｏｏｐｅｒａｔｉｖｅＡｓｓｍｂｌｙＳｙｓｔｅｍ）。该系统由组织级计算机、三台工业机器人和一台全方位移动小车（ＯＤＶ）组成，采用分层递阶体系结构。利用ＭＲＣＡＳ系统进行了多机器人协作装配的实验：在ＯＤＶ装配平台上，四台机器人合作装配一个大型桁架式工件。该工件具有多种装配构型，但任何一台机器人不能独立完成装配。

基于混合式多智能体系统的协作多机器人系统研究

针对各种先进制造模式对多机器人系统开放性、灵活性的要求 ,利用智能体 (Agent)的思想 ,综合了集中规划与分布规划的优点 ,在局域网环境下 ,设计了用动态集中规划方法构造的混合式MAS (Multi AgentSystem)协作多机器人系统 .对机器人Agent的结构及各模块的功能进行了重点介绍 .该混合式MAS的特点是 :可以方便地动态增加或减少Agents;允许存在异构的机器人 ;并能够根据各Agent的运行状态和工作能力的变化 ,对任务进行重新分解和分配 .系统实验结果表明 ,该系统较传统的机器人系统具有良好的开放性。

基于DSP的足球机器人车体系统

介绍了一种基于DSP的足球机器人的车体系统。该系统充分利用TMS320F240接口丰富、运算速度快的特点,采用PWM方式,实现了对直流电动机的控制,从而使足球机器人车体系统的运动性能、控制精度和抗干扰性都得到了很大的提高。

基于智能体的多移动机器人群集编队控制系统

群是一种普遍存在的自然现象,群集编队控制是模拟自然界中生物聚合运动的新型分散式控制方法。提出了一种基于智能体的有leader的群集控制算法。在此基础上,引入“虚拟力”的概念,运用动力学原理设计了由智能体到移动机器人的控制转化方法,并实现了一个实用化的多移动机器人群集控制系统。移动机器人群编队实验验证了该方法的有效性。