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基于遗传算法的足球机器人路径规划

作者:刘洲洲时间:2013-03-05来源:电子产品世界收藏

  摘要:系统是一个智能型系统,并且处于一个具有实时对抗性的动态的复杂环境系统中。层是机器人决策系统的核心之一。本文研究了系统的运动学原理,讨论了遗传算法在中的应用,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,进行仿真实验,比较了不同遗传代数对的影响。

本文引用地址:http://www.amcfsurvey.com/article/142703.htm

  引言

  机器人足球比赛近年来在全世界广泛盛行,其中足球机器人的路径规划问题也成为当下学术界的研究热点。遗传算法由于其自身的智能性搜索、强鲁棒性和内在并行性等特点,在路径规划、自动控制和模式识别等领域得到广泛应用。

  足球机器人系统

  足球机器人子系统

  对足球机器人进行路径规划主要达成两个目标:一是为了完成某项动作,二是为了避障以实现安全的运行。足球机器人的路径规划具有复杂性、随机性、多目标和多约束等特点。足球机器人系统由以下几个部分组成:

  1)机器人小车子系统:由多个机器人小车组成;

  2)视觉子系统:由摄像机、图像识别系统组成;

  3)通讯子系统:由无线电发射板组成;

  4)决策子系统。

  足球机器人系统如图1所示,首先由视觉子系统进行场景识别,然后传递给决策子系统处理,再通过通讯子系统发出指令,最后足球机器人完成动作。  

 

  决策系统为仿真足球机器人系统的核心,主要分为四部分:

  1) 信息处理层:接受外部信息进行处理,转换坐标信息;

  2) 分区决策层:进行场地分区,确定机器人队形和分配角色;

  3) 路径规划层:路径规划层接收到上一层分区决策层所传递的信息,本层的主要任务是对机器人完成任务所需的运动轨迹进行规划,因此足球机器人是否能够顺利地完成任务是本层的关键,也是决策系统的关键;

  4) 运动层:执行该机器人所分配的任务。



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