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。

基于磁力计标定的RoboCup仿人足球机器人方向角测量方法研究

随着RoboCup仿人足球赛规则的修改,机器人已无法通过视觉信息分辨双方球门,使用磁力计是解决这一问题的方案之一。磁力计受到机器人舵机和电路的极大干扰,必须于使用前进行标定。针对磁力计应用中的误差干扰问题,详尽分析了磁力计误差来源和误差畸变,设计了包含误差拟合与磁力计校正两步骤的误差标定方法,实现了机器人方向角的测量,并进行了实验验证。实验结果表明,基于磁力计标定的RoboCup仿人机器人方向角测量方法精度不超过3.5°。

数字罗盘在足球机器人守门员位姿控制中的应用

可自纠位的直线行走是足球机器人守门员的重要功能,为实现此功能,通常的做法是通过视觉同时识别多个目标实现机器人自身的全局定位,从而确定机器人自身的方位角。本文在RoboCup中型组足球机器人开发平台上,应用数字罗盘获取机器人的航向角,融合机器人的视觉信息,在识别一个参考路标的情况下实现足球机器人守门员的全局定位。根据机器人的全局位姿坐标可以实现守门员在门前球门区域的直线挡球功能,实验结果证明方法是可行的。

区域策略在Robocup中的应用

本文阐述了区域策略在足球机器人仿真比赛中的重要性,提出球员角色与区域策略的相关概念。在线比赛时,协作是通过每个球员自身的观察和推理来实现的,而区域策略就是通过球员在场上划分的区域间的协作实现的。通过区域策略,我们成功地提高了仿真球员在场上的进攻与防守效率。

基于CMAC网络Sarsa(λ)学习的RoboCup守门员策略

针对RoboCup仿真组足球比赛场上状态复杂多变、同时供决策的信息大多为连续变量、智能体利用现有信息通常无法判断当前状态下最优动作的问题,以守门员为例,首先利用CMAC神经网络对连续状态空间泛化,然后在泛化后的状态上,采用Sarsa(λ)学习算法获取守门员的最优策略.通过在RoboCup仿真平台上进行仿真,实验结果表明,采用基于CMAC的Sarsa(λ)学习算法的守门员,经过一定时间的学习后,防守时间显著增长,防守效果明显优于其他算法,验证了本文所提方案的有效性.

基于图象分割的机器人视觉系统的设计与实现

机器人视觉系统是自主机器人的重要组成部分 ,而如何精确高效的处理视觉信息是视觉系统的关键问题 .本文介绍了一个包括离线颜色分析器和实时视觉信息处理器两大部分的机器人视觉系统 .离线颜色分析器用于提取各种颜色的阈值 ,实时视觉信息处理器则利用阈值进行图象分割 ,从而使机器人准确认知当前环境 .