2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、本文以RoboCup3D仿真的機(jī)器人足球比賽為研究背景,主要針對南京郵電大學(xué)Apollo3D團(tuán)隊中機(jī)器人的個體動作設(shè)計以及團(tuán)隊協(xié)作機(jī)制進(jìn)行深入研究,設(shè)計了新的機(jī)器人行走、踢球及團(tuán)隊協(xié)作辦法,優(yōu)化和提升了整支隊伍的進(jìn)攻與防守性能。本文的主要工作及貢獻(xiàn)如下:
 ?。?)首先,提出了一種基于小腦模型連接控制網(wǎng)絡(luò)(Cerebellar Mode Articulation Controller,CMAC)的仿人機(jī)器人閉環(huán)控制全向行走方法。方

2、法通過規(guī)劃機(jī)器人足部空間的三次樣條軌跡,建立仿人機(jī)器人行走的雙線性倒立擺模型(Double Linear Inverted Pendulum,D-LIP),由機(jī)器人軀干和足部位姿通過逆運動學(xué)計算機(jī)器人腿部各關(guān)節(jié)的當(dāng)前角度值,與此同時,依據(jù)機(jī)器人的傳感器信息值通過CMAC模型不斷修正逆運動學(xué)的關(guān)節(jié)角度,實現(xiàn)機(jī)器人穩(wěn)定快速的全向行走模式。
 ?。?)其次,針對 RoboCup3D仿真中雙足機(jī)器人的踢球動作設(shè)計與優(yōu)化問題,提出了一種基于

3、協(xié)方差自適應(yīng)矩陣進(jìn)化策略(Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy,CMA-ES)優(yōu)化的三層漸進(jìn)積累學(xué)習(xí)的踢球方法。通過機(jī)器人最佳踢球點和足部空間運動軌跡的規(guī)劃,以踢球后足球運動的直線距離和找到踢球點所花費的時間為優(yōu)化目標(biāo),實現(xiàn)第一層靈活性踢球的學(xué)習(xí)優(yōu)化;基于機(jī)器人質(zhì)心和陀螺儀傳感器反饋的雙平衡機(jī)制下的第二層穩(wěn)定性學(xué)習(xí)優(yōu)化;第三層精準(zhǔn)踢球的積累學(xué)習(xí)則是以足球上觸球點的選擇、機(jī)器人踝關(guān)

4、節(jié)加權(quán)懲罰值和踢球任務(wù)的完成情況為優(yōu)化目標(biāo)。引入該方法下的踢球機(jī)制,不僅保證機(jī)器人自身的穩(wěn)定性,同時還確保踢球距離的遠(yuǎn)近和角度的精準(zhǔn)。
 ?。?)最后,在 RoboCup3D多智能體系統(tǒng)中實現(xiàn)整個團(tuán)隊的協(xié)作策略。主要是基于角色分配函數(shù)、投票通信系統(tǒng)和理想行為預(yù)測模型(Ideal of Behavior Prediction Model,IOBPM)下的分層決策機(jī)制。依次實現(xiàn)前鋒持球者(Center Forward,CF)的選擇和其

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