多種機器學(xué)習(xí)方法在足球機器人系統(tǒng)中的應(yīng)用.pdf

1、機器人足球比賽過程中,由于存在競爭的一方,實時跟蹤對手的行為狀態(tài)、分析對手的思維和意圖是對抗活動的基本前提,建立對手模型很有必要.該論文以Agent的BDI模型為思維模型,在概率信念邏輯基礎(chǔ)上,引入換位原理,給出了一種多智能體對手建模的新思路并將之應(yīng)用到機器人足球比賽中.通過對敵對的足球機器人團隊進行建模,對對方的行為進行合理預(yù)測,并且采取相應(yīng)的行動以創(chuàng)造機會遏制對方的行動.該文提出的方法,還可以達到在動態(tài)開放環(huán)境下,特別是信息不完全的

2、情況下實時推斷機器人團隊中其他同伴的思維狀態(tài),為團隊協(xié)作提供支持.另外,對手建模的過程也是學(xué)習(xí)對手的過程,可以將從對手那里學(xué)習(xí)到的有效的策略加入到自己的知識信念庫里,以豐富本方策略.足球機器人系統(tǒng)中,路徑規(guī)劃是高層決策和底層控制間的銜接部分,路徑規(guī)劃算法的性能在很大程度上影響機器人隊員的性能.該論文將增強式學(xué)習(xí)算法和人工勢場法相結(jié)合,提出狀態(tài)評價函數(shù)和勢場的對應(yīng)關(guān)系,以及控制策略和勢場力方向的對應(yīng)關(guān)系,通過機器人的自適應(yīng)學(xué)習(xí),來形成優(yōu)化