[發明專利]足球機器人智能決策系統

無效

• 申請號: 201110344879.8
• 申請日: 2011-11-01
• 公開（公告）號: CN103092199A
• 公開（公告）日: 2013-05-08
• 發明（設計）人: 楊際榮
• 申請（專利權）人: 鎮江華揚信息科技有限公司
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種足球機器人智能決策系統。足球機器人系統是一個典型的多智能體系統和分布式人工智能系統，涉及機器人學、計算機視覺和模式識別、多智能體系統、人工神經網絡等領域。

背景技術

機器人足球比賽興起于90年代。它是自動化及機器人領域最具有前瞻性的研究之一，近年來，關于足球機器人的研究在國內發展較快，尤其是FIRA組的mirosot機器人組；而RoboCup組只是從2000年以來才開始普及，且進行的一般都是仿真組的比賽.有關RoboCuP實際機器人組的比賽2002年才開始在上海進行了第一次比賽。

發明內容

基于上述情況，特此發明足球機器人智能決策系統；足球機器人系統是一個相當復雜的控制系統。RoboCup的F180組足球機器人系統。一般可分為4部分。視覺系統、智能決策系統、無線通訊系統和機器人小車系統。視覺系統可以看作整個系統的輸入反饋部分；機器人是整個系統的“執行機構”；智能決策控制系統就是足球機器人系統的控制器部分；可以看出決策部分是控制系統的決定因素。

智能決策控制系統可分成3部分，視覺模塊，決策模塊和控制模塊，而控制模塊又可以分為路徑規劃模塊和無線通訊模塊。視覺模塊從視覺系統中得到原始數據，包括兩隊機器人和球的位置坐標，朝向角，速度以及各種狀態數據等；原始數據經過卡爾曼濾波之后，用線性預測法預測下一步機器人、球的位置，速度等；濾波后的數據和預測的數據作為決策模塊的輸入，通過分析這些數據，判斷場上狀態，進而決定各個機器人的動作、目標點及速度等。路徑規劃模塊根據決策系統做出的判斷，規劃路徑，計算各個機器人的期望速度，最后由無線通訊模塊通過通訊系統傳遞給場上機器人。

具體實施方法

視覺模塊：由于足球機器人系統實時性要求較高，要求圖像辨識速度達到每秒25幀以上。特別是由于比賽場地燈光不均勻，所以誤辨識和噪聲不可避免。例如.由于誤辨識引起辨識出來的機器

1.人的數據發生位置跳變等。為了更好地控制機器人，采用擴展Kalman-Bucy濾波法[·】進行濾波，Kalman-Bucy濾波法如下。問題可以歸結為：已知觀測向量z1，z2，……，z^，求i的均方意義下的最優估計，系統方程和觀測向量的觀測方程式可以表示為：

X_k＝F(X_k-1，U_k，W_k-1)

Z_k＝H(X_k，V_k)

Z_k是第k步時的觀測值，U_k是k步時的輸入，W和U是期望為0的高斯白噪聲，其協方差分別為Q和R。在下面的討論中X_k表示X的狀態估計值。擴展Kalman-Bucy濾波法具體操作起來分為兩步進行：

(1)根據系統動態模型更新狀態估計值及其協方差

X_k＝F(X_k-1，U_k，0)

P_k＝A_kP_k-₁A_k+W_kQ_k-₁W_k

P_k是X^_k的協方差差，A_k和W_k是第k步廠(·)關于狀態估計及噪聲序列W_i的雅可比行列式。

(2)把實際系統的觀測值復合到狀態估計中

K_k＝P_kH_k(H_kP_k^-H_k^T+V_kR_kV_k)^-1

X_k＝X_k+K_k(Z_k-H(X_k，0))

P_k＝(1-K_kH_k)P_k^-