足球机器人是个多学科交叉的研究领域,它涵盖了机器人学、人工智能和智能控制等多个领域,为人工智能领域的理论和应用提供了一个理想的实验平台。由于它具有高科技对抗性和娱乐性而吸引了广大的科研人员投身其中,极大地促进了人工智能的发展。本文正是以机器人足球比赛为背景,针对足球机器人决策系统进行深入研究,并进行了算法、性能和应用上的一系列改进。文章首先介绍了RoboCup小型组机器人系统体系结构,设计Robocup小型组足球机器人控制系统,给出相应的功能框图。对各部分功能进行详细论述,设计了带有前馈的双闭环运动控制器,并作的仿真分析。接着详细阐述了机器人决策系统的构建,由视觉子系统、决策子系统、无线通信子系统、机器人小车子系统和总控子系统组成的集控式足球机器人系统,总结了具有集中视觉、决策与控制的集控式足球机器人系统的控制问题。设计了基于分层递阶控制结构的足球机器人决策子系统。它由上层决策系统和底层决策系统组成,文章分别详细介绍了各部分的功能和特点。路径规划是机器人研究中最为重要的单元,在本文中提出了在动态环境中移动机器人的一种路径规划方法--改进蚁群算法。适用于环境中同时存在已知和未知、静止和运动障碍物的复杂情况。蚁群算法是基于生物界群体启发行为的一种随机搜索寻优方法,它的正反馈性和协同性使其可用于分布式系统,隐含的并行性更使其具有极强的发展潜力,它在解决组合优化问题上有着良好的适应性。因此将其应用到智能机器人全局路径规划中,其目的是探索一种新的路径寻优算法。在基于栅格划分的环境中,研究了机器人路径规划问题中蚁群系统的“外激素”表示及更新方式,提高了蚁群系统的路径寻优能力,为蚁群算法的应用提供了一种新的探索。最后,针对局部避碰规划中避障策略,提出了基于滚动窗口的环境探测和碰撞预测的方法。机器人在运动过程中,根据得到的环境信息在机器视觉范围内建立预测窗口和避障窗口,在预测窗口内,机器人根据障碍物的信息建立障碍物的预测区域,在避障窗口内,机器人根据自身的位置与障碍物的预测区域,分别调用切线法或滚动窗口法进行路径规划。实验结果表明:该方法能适应足球机器人比赛的实时性和动态性。