足球机器人实验报告

机器人足球实验报

告

专业：计算机科学与技术

课程名称：足球机器人理论与实践

指导老师：刘钊

学号： 200813137197

学生姓名：顾伟

1.实验目的

1)逐步掌握FIRA平台的使用

2)掌握FIRA客户端智能体的编写

3)完成指定的智能体功能与动作

2.程序清单：

#ifndef_AFX_NO_DAO_SUPPORT_5V5_PARAMETER

#include

#define PI 3.14159265

typedef struct {double x, y,z;} Vector3D;

typedef struct {long left, right, top, bottom;} Bounds;

typedef struct {Vector3D pos;} Ball;

typedef struct {Vector3D pos;double rotation;} OpponentRobot;

typedef struct {Vector3D pos; double rotation,velocityLeft, velocityRight;} Robot; typedef struct {

Robot home[5];

OpponentRobot opponent[5];

Ball currentBall, lastBall, predictedBall;

Bounds fieldBound, goalBound;

long gameState;

long whosBall;

void *userData;

} Environment;

//基本数据处理函数组

double angle(Vector3D p,Vector3D p0);

double angle(double x,double y,double x0,double y0);

double angle(Vector3D p0,Vector3D p);

double dist(double x1,double y1,double x2,double y2);

double dist(Vector3D p1,Vector3D p2);

double differ_two_angle(double a1,double a2);

Vector3D turn_blue(Vector3D p);

Vector3D turn_yellow(Vector3D p);

double turn_blue(double rotate);

double turn_yellow(double rotate);

//策略函数组

void act_v(int no,double vl,double vr,Environment* env);

void rotation_to(int po,double rotation,Environment* env);//po号机器人面向rotation 角度，基于坐标变换后的角度值

void run_to_pos(int po,Vector3D pos,Environment* env);//po号机器人跑到pos位置void run_to_pos2(int po,Vector3D pos,Environment*env);

#endif

3在stdfx.cpp中添加基础数据处理函数实现过程

#include"math.h"

double differ_two_angle(double a1,double a2)

{

double a=fabs(a1-a2);

if(a>180) a=360-a;

return a;

}

Vector3D turn_blue(Vector3D p)

{

Vector3D pp;

pp.x=p.y-41.8061;

pp.y=93.4259-p.x;

return pp;

}

Vector3D turn_yellow(Vector3D p)

{

Vector3D pp;

pp.x=41.8061-p.y;

pp.y=p.x-6.8118;//6.8118Field Left x coordinate

return pp;

}

double turn_blue(double rotate)

{

if(rotate<0) rotate+=360;

rotate-=90;

if(rotate<0) rotate+=360;

return rotate;

}

double turn_yellow(double rotate)//将系统的角度转换成黄队方坐标的角度

{

if(rotate<0) rotate+=360;//矫正角度

rotate+=90;

if(rotate>=360) rotate-=360;//再次矫正角度

return rotate;

}

double angle(Vector3D p,Vector3D p0)

{

return(angle(p.x,p.y,p0.x,p0.y));

}

double angle(double x,double y,double x0,double y0) //x，y为目的点，x0，y0为源点

{

//（x，y）（x0，y0）两点连线与x轴的夹角

double dx,dy,dr;

dx=x-x0;

dy=y-y0;

dr=dist(x,y,x0,y0);

if(dr<0.0001) return 0;

if(dy>=0) return(180*acos(dx/dr)/PI); //避免dy很小

else return(360-180*acos(dx/dr)/PI);

}

Vector3D sub(Vector3D p1,Vector3D p2)

{

Vector3D p;

p.x=p1.x-p2.x;

p.y=p1.y-p2.y;

return p;

}

Vector3D add(Vector3D p1,Vector3D p2)

{ Vector3D p;

p.x=p1.x+p2.x;

p.y=p1.y+p2.y;

return p;

}

double dist(Vector3D p1,Vector3D p2)

{

return dist(p1.x,p1.y,p2.x,p2.y);

}

double dist(double x1,double y1,double x2,double y2)

{

//(x1,y1) 和（x2,y2）两点间的距离

double r;

r=(x1-x2)*(x1-x2)+(y1-y2)*(y1-y2);

return(sqrt(r));

}

bool is_in_rect(Bounds bd, Vector3D p)

{

if(p.x>=bd.left&&p.x<=bd.right&&p.y>=bd.bottom&&p.y<=bd.top) return true;

else return false;

}

4.添加dll文件入口函数和策略函数实现

extern"C"void Create ( Environment *env ){}

extern"C"void Strategy ( Environment *env )

{

//获得位置方向信息与坐标变换；机器人面向到指定角度；机器人追球；

int Game_Side=0;

if(env->home[0].pos.x>50)

Game_Side = RIGHT;

else Game_Side = LEFT;

if(Game_Side==RIGHT)

{

for(int i=0;i<5;i++)//获得位置信息且完成坐标转换

{

env->home[i].pos=turn_blue(env->home[i].pos);

env->home[i].rotation=turn_blue(env->home[i].rotation);

env->opponent[i].pos=turn_blue(env->opponent[i].pos);

env->opponent[i].rotation=turn_blue(env->opponent[i].rotation);

env->currentBall.pos=turn_blue(env->currentBall.pos);

}

}

else//LEFT

{

for(int i=0;i<5;i++)//获得位置信息且完成坐标转换

{

env->home[i].pos=turn_yellow(env->home[i].pos);

env->home[i].rotation=turn_yellow(env->home[i].rotation);

env->opponent[i].pos=turn_yellow(env->opponent[i].pos);

env->opponent[i].rotation=turn_yellow(env->opponent[i].rotation);

env->currentBall.pos=turn_yellow(env->currentBall.pos);

}

}

//机器人面向到指定角度

rotation_to(1,60,env);//转到指定角

run_to_pos(2,env->currentBall.pos,env); //追逐球

}

extern"C"void Destroy ( Environment *env ){}

//策略组函数实现

void act_v(int no,double vl,double vr,Environment* env)

{

if(vl>125) vl= 125;

if(vl<-125) vl=-125;

if(vr>125) vr= 125;

if(vr<-125) vr=-125;

env->home[no].velocityLeft=vl;

env->home[no].velocityRight=vr;

}

void rotation_to(int no,double jiao,Environment* env)//po号机器人面向rotation角度，基于坐标变换后的角度值

{

double vl,vr;

int turn_left=jiao-env->home[no].rotation<=180?1:-1;

double curr_ro=env->home[no].rotation;

int qujian=0;

double r=5.5;

double jiaozhen_rot=jiao-env->home[no].rotation;

jiaozhen_rot-=90;

double jiaozhen_v=jiaozhen_rot*r;

static double last_add_r=env->home[no].velocityRight;

static double last_add_l=env->home[no].velocityLeft;

static double last_ro=curr_ro;

double k1=curr_ro-last_ro;

if(k1>180) k1-=360;

else if(k1<-180) k1+=360;

double k2 = last_add_r - last_add_l;

double k3 = 6.7*k1 + 0.7*k2;

if(jiao-curr_ro>0 && jiao-curr_ro<=90)

qujian=2;

else if(jiao-curr_ro>90 &&jiao-curr_ro<=180)

qujian=3;

else if(jiao-curr_ro>180 &&jiao-curr_ro<=270)

qujian=4;

else

qujian=1;

if(1==qujian || 2==qujian)

vl=-jiaozhen_v*turn_left+k3;

else

vl=jiaozhen_v*turn_left+k3;

vl*=1.5;

vr=-vl;

act_v(no,vl,vr,env);

last_ro=curr_ro;//做好历史记录

last_add_r=env->home[no].velocityRight;

last_add_l=env->home[no].velocityLeft;

}

void run_to_pos(int no,Vector3D pos,Environment*env)//po号机器人跑到pos位置{

double vl,vr;

double jiao=angle(pos,env->home[no].pos);

int turn_left=jiao-env->home[no].rotation<=180?1:-1;

double curr_ro=env->home[no].rotation;

int qujian=0;

double r=5.5;

double jiaozhen_rot=jiao-env->home[no].rotation;

jiaozhen_rot-=90;

double jiaozhen_v=jiaozhen_rot*r;

static double last_add_r=env->home[no].velocityRight;

static double last_add_l=env->home[no].velocityLeft;

static double last_ro=curr_ro;

double k1=curr_ro-last_ro;

if(k1>180) k1-=360;

else if(k1<-180) k1+=360;

double k2 = last_add_r - last_add_l;

double k3 = 6.7*k1 + 0.7*k2;

if(jiao-curr_ro>0 && jiao-curr_ro<=90)

qujian=2;

else if(jiao-curr_ro>90 &&jiao-curr_ro<=180)

qujian=3;

else if(jiao-curr_ro>180 &&jiao-curr_ro<=270)

qujian=4;

else

qujian=1;

if(1==qujian || 2==qujian)

vl=-jiaozhen_v*turn_left+k3;

else

vl=jiaozhen_v*turn_left+k3;

vl*=1.5;

vr=-vl;

vl+=125*turn_left;

vr+=125*turn_left;

act_v(no,vl,vr,env);

last_ro=curr_ro;//做好历史记录

last_add_r=env->home[no].velocityRight;

last_add_l=env->home[no].velocityLeft;

}

void run_to_pos2(int no,Vector3D pos,Environment*env){}

5：在Strategy.cpp里添加：

extern "C" void Create ( Environment *env ){}

extern "C" void Strategy ( Environment *env ){}

extern "C" void Destroy ( Environment *env ){}

6.编译，链接后就可生成相应的dll文件，在工程目录的DEBUG目录下，也可以改编译选项，将dll文件直接生成到指定目录下

实验结果：

实验心得：

通过本次实践，体验了足球机器人的开发流程，不仅锻炼了我们编写代码的能力，也提高了我的计算机应用能力以及对计算机的学习兴趣。纸上谈来终觉浅,绝知此事要躬行，在实践过程中，我深深体会到这句话的含义，作为一名计算机专业的学生，不仅要对本专业的知识熟练运用，也要对某些硬件，比如马达等部件有很好的了解，也必须将所学的知识点汇聚成一个面，将方方面面的知识组成一个立体的知识体系，通过本次锻炼，培养了我解决问题的能力，和探索精神，对以后的学习有很大的帮助。

1、一般有哪些知识表示方法？足球机器人系统中，智能体一般用到哪些知识？

答：常用的知识表示方法有逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 在足球机器人系统中，必须表示、处理和应用大量的知识，并且一般用到下列各个层次的知识：1）球的尺寸与质量；2）球场尺寸；3）球、边界的反弹特性；4）球场的摩擦阻力特性；5）球员的尺寸和质量；6）球员的加速、减速、刹车模型；7）球员的视觉、听觉、触觉模型；8）队友、对手的位置、姿态；9）各种角色模型（如射门者、传球者、带球者、防守者、后卫、守门员等）；10）队员阵型（如334型、244型）；11）队员配合方式；12）球的预测模型；13）球员的体力模型；14）比赛形势模型（如危机、危险、平衡、有利、及其有利等）；15）对手习惯模型（包括攻防队形、点球、带球、传球等习惯）；16）比赛规则，等等。很好的建立正确、合适、有用的知识，并且合理的应用这些知识，是建立一个优秀的足球机器人系统及其有利的条件。

4.设计一种FIRA 仿真比赛的决策子系统的决策框架（或程序工作流程）。 决策子系统是一个典型的智能系统：1）获得信息2）分析决策3）输出动作 前锋： 后卫： 守门员：

总框架： 智能体的逻辑结构框图：

周期开始

坐标系的调整

判断球在本方半场？防守

在对方：进攻

角色分配角色分配

守门员防守关键角色

主攻角色辅助角色

对动作进行规划

机器人执行相关动作

周期结束

环境感知模型

传感器信息融合信息预处理特征状态提取

队形确定

及队形变换动作1

队形m

队形1...

既定队形

图6-5：足球机器人系统四层决策推理模型示意图

队形

角色1

角色n

......

角色分配

及角色转换

角色集1

队形的角色集

角色集m

...

动作N

......动作A

动作An

......动作层

动作选择

4、设当前机器人位置已知（在A点，静止），球位置已知（在B点），球速度矢量已知（为V）。目标已知。尽快上前，经过一次击球，球以最大速度到C点。如何设计智能体完成该动作？

分析：确定击球可能发生的时间是问题的关键。

原理：在A点与B点连线的中点，作垂线，与目的方向BC交与X点，则射线AX为目前小车的前进的方向；动态地跟踪点X，即可以完成任务（到达B点，方向大约为BC）。

搜索方法1（确定步伐）：

尝试：1s,2s,3s, ……, 之后，球员是否能够刚好到达合适的位置。

改变步伐算法描述：①step初值设置，一般为1；②如果要改变方向，step= step/2; ③如果不要改变方向，step= step*2; ④如果满意则完成，否则，转②.

5、如何设计FIRA半自主机器人的视觉系统，使之能识别机器人的方向？

辨识算法的设计如下：

1）搜索队标区域，求得中心点O；

2）搜索球员色标1区域，求得中心点O1；

3）搜索球员色标2区域，求得中心点O2；

4）计算球员的位置、角度。

某颜色的圆形区域的辨识算法的设计如下：

8.搜索该颜色，得到该颜色的种子；

9.横向扩展搜索，得到x方向的弦；

10.求得该弦的中点；

11.重该中点，沿y轴，想上下两方向扩展搜索，得到y方向的弦；

12.求得该弦中点；

13.从该中点，沿x轴，向左右两方向扩展搜索，得到x方向的弦；

14.求得该弦中点，该点即为圆形区域的中心。

*人工智能研究的基本内容：1、认知模型。2、机器感知。3、机器思维。4、机器学习。5、机器行为

*人工智能的研究途径与方法：1、基于结构模拟的神经计算法,以模拟的神经计算法就是根据人脑的生理结构和工作机理实现计算机的智能 2、基于功能模拟的符号推演法：以人脑的心理模型，将问题或只是表示成某种逻辑思维网络3、基于行为模拟的控制化法

*知识的层次结构：1数据2、信息 3、知识：经过加工、整理、解释和转换的信息4、元知识：是有关知识的知识，是知识库中的高层知识，包括怎样使用规则、解释规则、校验规则、解释程序等结构的知识

*对知识表示的要求：1、表示能力：a.知识表示范围的广泛性b.领域知识表示的高效性c.对非稳定性知识表示的支持程度2、可利用性:包括对推理的适应性和对高效算法的支持性3、可组织性与可维护性:知识的可组织性是指把有关知识按照某种方式组成一种知识结构4、可实现性5、自然性与可理解性

*语义网络的表示由以下4个相关部分组成：a.语法部分：决定表示词汇表中允许那些符号，他涉及各个节点和弧线;b.结构部分：叙述符号排列的约束条件，指定各弧线连接的节点对c.过程部分：说明访问古城，这些过程能用来建立和修证的描述 d.回答相关问题的语义部分：确定于描述相关的意义和方法，及确定有关节点的排列及其占有物和对应弧线

*推理方法及分类：1.演绎推理2.归纳推理3.默认推理

*正向推理：是一种从已知事实出发，正向使用推理规则的推理方式，也称为数据驱动推理或向前链推理*算法描述：1、把用户提供的初始证据放入综合数据库2、检查综合数据库中是否包含了问题的解，若已包含，侧求解结束，并成功退出，否则转 5 3、检查知识库中是否有可用知识，若有，形成当前可用知识集，执行下一步；否则转 5 4、按照某种冲突消解策略，从可用知识集合中选出一条知识进行推理，并将推理的新事实加入综合数据库中然后转 2 5、询问用户是否可以进一步补充新的事实，若可补充，则将新事实加入综合数据库中，然后转3，否则推理失败退出。

*逆向推理：是一种以某个假设目标作为出发点的推理方法，也称为目标驱动推理或逆向链推理*算法描述：1、将要求证的目标构成一个假设集2、从假设集中选出一个假设，检查该假设是否在综合数据库中，若在，则该假设成立，此时，若假设集为空，则成功退出，否则仍执行2，若该假设不再数据库中，则执行下一步3、检查该假设是否可由知识库的某个知识导出4、将知识库中可以导出该假设的所有知识构成一个可用知识集5、检查可用知识集是否为空若为空，则推理失败，否则执行下一步6、按照冲突消解策略从可用知识集中取出一个知识，继续执行下一步7、将该知识的前体重的每一个子条件都作为新的假设放入假设集，转2。

*什么是搜索：根据问题的实际情况，不断寻找可利用知识，从而构造一条代价较小的推理路线，使问题得以解决的过程称为搜索。

*状态空间的搜索--盲目搜索、启发式搜索

*状态空间搜索的基本思想：是先把问题的初始状态作为当前拓展节点对其进行扩展，生成一组字节点，然后检查问题的目标状态是否出现在这些节点中。若出现则搜索成功，找到了该问题的解，若没出现，则在案照某种搜索的处理从已生成的字节点中选择一个节点作为当前拓展节点，重复上述过程指导找到目标。

*启发式搜索：启发式搜索需要抽取与问题本身有关的特征信息，但抽取较困难，利用自身的特征信息来引导搜索过程的搜索方法叫启发式搜索

*启发式信息一般有以下三种：1、有效的帮助确定拓展节点的信息2.有效的帮助决定哪些后继节点应被生成3、能决定在拓展一个节点是那些节点应从搜索树上被删除

*动作划分层次:1.基本动作2.技术动作3.组合动作4.战术动作

*调用动态链接有显式和隐式链接两种方式

*显示链接是应用在运行时通过函数调用来显式装载和下载，并通过函数指针来调用导出的啊步骤：1.调用CMU1394.dll函数装载，并得到模块的句柄2.调用GetProcAddress来获取导出函数的指针3.使用完毕后，调用FreeLibrary函数来释放

*隐式链接需要在应用程序中加入含有导出函数信息的头文件

隐式链接必须1.包含导出函以及类声明的头文件2.导入库文件3.DLL动态运行库

*为了使目标从图像背景中分离出来，寻找目标与非目标的差异过程称为目标识别。而根据所识别的不同目标之间的某些特征差异对推向进行区域划分则称为图像分割

*颜色库：作用：帮助视觉系统正确识别出敌我双方每个队员的位置、方位角和球的位置，根据颜色来区别目标与非目标。如何建立：目标采样、颜色分析、颜色分割

*色标设计时注意的问题：1.识别准确，不易相互干扰、出错2.识别快速，计算量小3.队标的面积要达到规则的要求

*每个机器人使用2个圆形图标的好处是：1.统一由圆形的图案组成，为识别目标的位置创造了及其有利的条件2.所用的图案少，3个，可使得识别算法的计算复杂性降低3.队员的方向容易计算得到4.基本图案为圆形，利用其中心对称的特性，可以减少图像变形带来的误差