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机器人足球仿真全文.pdf
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更新于2023-06-03
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robocup2D 是一个仿真机器人足球比赛,也是一个研究多智能体强化学习等机器学习理论算法的优秀平台,在接下来的一段时间,通过学习如何在robocup2D仿真比赛中运用机器学习算法,提高一个球队底层的实力。
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第一章
机器人及机器人足球
1.1
机器人
1.1.1
机器人的由来及定义
1920
年
,
捷克斯洛伐 克 作家 卡 雷 尔
·
卡 佩 克 发 表 了 科 幻 剧 本
《
罗 萨 姆 的 万 能 机 器
人
》。
在剧本中
,
卡佩克把捷克语
“
Robota
”
写成了
“
Robot
”,“
Robota
”
是奴隶的意思
。
该
剧预告了机器人的发展对人类社会的悲剧性影响
,
引起了大家的广泛关注
,“
Robot
”
被当
成了机器人一词的起源
。
在该 剧 中
,
机器人按照其主人的命令默默地工作
,
没有感觉和
感情
,
以呆板的方式从事繁重的劳动
。
后来
,
罗萨姆公司取得了成功
,
使机器 人具有 了感
情
,
致使机器人的应用部门迅速增加
。
在工厂和家务劳动中
,
机器人成了必不可少的成
员
。
机器人发觉人类十分自私和不公正
,
终于造反了
,
机器人的体能和智能 都非常 优异
,
因此消灭了人类
。
但是机器人 不 知 道 如 何 制 造 自 己
,
认为它们自己很快就会灭绝
,
于是
开始寻找人类的幸存者
,
但没有结果
。
最后
,
一对感知能力优于其他机器人的男女机器
人相爱了
。
此时机器人进化为人类
,
世界又起死回生了
。
卡佩克提出了机器人的安全
、
感知和自我繁殖问题
。
科学技术的进步很 可能引 发这
些人类所不希望出现的问题
。
虽然科幻世界只是一种想象
,
但人类社会将可能面临 这种
现实
。
为了防止机器人 伤 害 人类
,
科 幻 作 家阿 西 莫 夫
(
IsaacAsimov
)
于
1940
年 提 出 了
“
机器人三原则
”:
(
1
)
机器人不应伤害人类
;
(
2
)
机器人应遵守人类的命令
,
与第一条违背的命令除外
;
(
3
)
机器人应能保护自己
,
与第一条相抵触者除外
。
这是给机器人赋予的伦理性纲领
,
机器人学术界一直将这三原则作为机器 人开发 的
准则
。
那么
,
什么是机器人
,
有 没 有 一 个 相 应 的 定 义 呢
?
早 年
,
欧 美 一 些 发 达 国 家 学 者 认
为
:
机器人应该是由计算机控制地通过编排程序具有可以变更的多功能的自动机 械
。
但
是日本专家不同意这种说法
。
日本人认为
“
机器人就是任何高级的自动机械
”,
这就 把那
种尚需要人操纵的机械手包 括 进 去 了
。
因此
,
很多日本人概念中的机器人
,
并不是欧美
人所定义的
。
不过随着标准化进程的不断发展
,
目前国际上对机器人的概念已经 逐渐趋
近一致
。
一般说来
,
人们都接受 这 种 说 法
,
即机器人是靠自身动力和控制能力来实现各
种功能的一种机器
。
联合国标准化组织采纳了美国机器人协会于
1979
年给机器 人下的
定义
:“
一种可编程和多功能的
,
用来搬运材料
、
零件
、
工具的操作机
;
或是为了执行不同
—
1
—
第一章
机器人及机器人足球

的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统
。”
1.1.2
机器人的发展历程
工程学科的一个共同点是
:
先有工程实践
,
然后开展理论研究
,
但是最 终理论 研究必
然远远领先于工程实践
。
机器人的发展历史也是如此
,
也是在机器人的工业化和 机器人
学发展的基础上不断前进
。
工业机器人经历了较长的一段历史
:
1920
年
,
捷克斯洛伐克作家卡雷尔
·
卡佩克在他的科幻小说
《
罗萨姆的机器人万能
公司
》
中
,
创造出
“
机器人
”
这个词
。
1939
年
,
美国纽约世博会上展出 西屋电 气公司 制造的 家用机 器 人
Elektro
。
它由电
缆控制
,
可以行走
,
会说
77
个字
,
甚至可以抽烟
。
Elektro
让人们对家用机器 人的憧 憬变
得更加具体
。
1942
年
,
美国科幻巨匠阿西莫夫提出
“
机器人三定律
”,
成为学术界默认的研发原则
。
1948
年
,
诺伯特
·
维纳出版
《
控制论
》,
阐述了机器中的通信和控制机能与人的神经
、
感觉机能的共同规律
,
率先提出以计算机为核心的自动化工厂
。
1954
年
,
美国人乔治
·
德沃尔制造出世界上第一台可编程的机器人
,
并注册了专利
。
这种机械手能按照不同的程序从事不同的工作
,
因此具有通用性和灵活性
。
1956
年
,
在达特茅斯会议 上
,
马 文
·
明 斯 基 提出 了 他 对智 能 机 器的 看 法
:
智 能 机 器
“
能够创建周围环境的抽象模 型
,
如果遇到问题
,
能够从抽象模型中寻找解决方法
”。
这
个定义影响到以后
30
年智能机器人的研究方向
。
1959
年
,
德沃尔与美国发明家约瑟夫
·
英格伯格联手制造出第一台工业机器人
。
随
后
,
他们成立了世界上第一家机器人 制造工 厂
———
Unimation
公司
。
由于 英格伯 格对工
业机器人的研发和宣传
,
他也被称为
“
工业机器人之父
”。
1962
年
,
美国
AMF
公司 生 产 出搬 运 机 器人
VERSTRAN
,
与
Unimation
公 司 生 产
的
Unimate
一样成为真正商业化的工 业机器 人
,
并出 口到世 界各国
,
掀起 了全世 界对机
器人和机器人研究的热潮
。
1962
—
1963
年
,
传感器的应用提高了机器人的可操作性
。
人们试着在机器人上安装
各种各样的传感器
,
包括
1961
年恩斯特采用的触觉传感器
,
1962
年托莫维奇和博尼在世
界上最早的
“
灵巧手
”
上用到了 压 力 传 感 器
,
而
1963
年麦卡锡则开始在机器人中加入视
觉传感系统
,
并在
1965
年
,
帮助
MIT
推出了世界上第一个带有 视觉传 感器
、
能识 别并定
位积木的机器人系统
。
1965
年
,
约翰
·
霍普金斯大学应用 物 理 实验 室 研 制出 机 器 人
Beast
。
Beast
已 经 能
通过声纳系统
、
光电管等装置
,
根据环境校正自己的位置
。
20
世纪
60
年代中期开始
,
美
国麻省理工学院
、
斯坦福大学
、
英国爱丁堡大学等陆续成立了机器人实验室
。
美国兴起
研究第二代带传感器
、“
有感觉
”
的机器人
,
并向人工智能进发
。
1968
年
,
美国斯坦福研究所 公 布 他 们 研 发 成 功 的 机 器 人
Shake
y
。
它带有视觉传感
器
,
能根据人的指令发现并抓取 积木
,
不过控制它的计算机有一个房间那么大
。
Shake
y
可以算是世界第一台智能机器人
,
拉开了第三代机器人研发的序幕
。
1969
年
,
日本早稻田大学加藤一郎实验室研发出第一台以双脚走路的机器人
。
加藤
—
2
—
机器人足球仿真

一郎长期致力于研究仿人机器人
,
被誉为
“
仿人机器人之父
”。
1973
年
,
世 界 上 第 一 次 机 器 人 和 小 型 计 算 机 携 手 合 作
,
诞 生 了 美 国
Cincinnati
Milacron
公司的机器人
T3
。
1976
年
,
Ral
p
hBolles
发展了机器人编程语言
AL
。
1978
年
,
美国
Unimation
公司推出通用工业机器人
PUMA
,
这标志着工业机器人技
术已经完全成熟
。
PUMA
至今仍然工作在工厂第一线
。
1980
年
,
加藤实验室推出了双足步行机器人
WL-9DR
,
可实现步幅
45cm
,
每步
9s
的
准动态步行
。
其 技 术 进 一 步 催 生 出 本 田 公 司 的 机 器 人
ASIMO
和 索 尼 公 司 的 机 器 人
QRIO
。
1984
年
,
英格伯格再推出机器人
Hel
p
mate
,
这种 机器人 能在医院里为病人送饭
、
送
药
、
送邮件等
。
1985
年
,
Takanishi
等人成功研制了 机器人
WL-10RD
,
重
80k
g
,
配置
12
个自由度
,
采用踝关节力矩控制
,
实现了步幅
40cm
,
每步
1.5s
的动 态步行
,
进而 成功地 实现了 上下
斜面和楼梯
(
到
1993
年
,
WL-12
系列被 开发出 来
,
他们 可实现 未知外 力作用 下 的 动 态 步
行等
)。
1986
年
,
美籍华人郑元芳博士成功研制出两台步行机器人
SD-1
和
SD-2
。
其中
SD-2
是美国第一台真正类似人的双足步行机器人
,
先后实现了平地前进
、
后退
、
左右侧行 和斜
坡行走
,
并详细分析了脚与地面的碰撞模型
。
1996
年
,
本田公司推出的机器人
P2
(
实际上从
WL-9DR
推出一年之后
,
本田公司就
开始秘密进行研究
,
期间推出了
E0-E6
仿人机器人
)。
P2
高
180cm
,
重
210k
g
,
自带电源
,
并综合采用了踝关节力矩控制
、
模型
ZMP
控制和落地位置控制技术
,
实现了稳定的步行
运动
。
1997
年
,
本田公司推出了机器人
P3
。
1998
年
,
丹麦乐高公司推出机器人
Mind-storms
套件
,
让机器人制造变得跟搭积木
一样
,
相对简单又能任意拼装
,
使机器人开始走进个人世界
。
1999
年
,
日本索尼公司推出犬型机 器人爱 宝
(
AIBO
),
当即 销售一 空
,
从此 娱乐机 器
人成为机器人迈进普通家庭的重要途径之一
。
2000
年
,
本 田 公 司 推 出 了 机 器 人
ASIMO
,
ASIMO
高
120cm
,
重
52k
g
,
步 速
0~
1.6km
/
h
,
采用
i-walk
技术
(
Intelli
g
entReal-timeFlexible Walkin
g
),
实现了 步 行 过程
中的拐弯
。
2002
年
,
美国
iRobot
公司推出 了 吸 尘 器 机 器 人
Roomba
,
它能避开障碍
,
自动设计
行进路线
,
还能在电量不足时
,
自动驶向充 电座
。
Roomba
是目 前世界 上销量 最大
、
最商
业化的家用机器人
。
2004
年
,
以实现与人类共存
、
和谐的 新文化 为目标 的日本 本田公 司发布 了新一 代 的
仿人机器人
ASIMO
,
实现了跑步动作
,
并用于办公室环境中的作业和配合人类完成部分
工作
。
2006
年
,
微软公司推出
MicrosoftRoboticsStudio
(
微软机器人平台
),
机器人模 块
化
、
平台统一化的趋势越来越明显
,
比尔
·
盖茨预言
,
家用机器人很快将席卷全球
。
2007
年
,
法国
Aldebaran
机器人公司 对外公 开展示 了一款 小型拟 人化机器人
Nao
,
—
3
—
第一章
机器人及机器人足球

这款机器人的家用版预计于
2010
后会开始大批量投产
。
Nao
无疑是最受欢迎的家用 拟
人化机器人产品之一
,
这款产品高
23
英寸
,
自由度极高
。
它的机械手可以牢牢地 抓住物
品
,
还可以处理图像和音频数据
,
并使用声呐进行导航
。
这款机器人还装有高保真度扬
声器
、
麦克风和数码相机等部件
。
纵观机器人的发展历程
,
1978
年通 用工业 机器人
PUMA
的诞 生可看 作是工 业机器
人的成熟
。
直到 现 在
,
工 业 机 器 人 的 整 个 机 械 结 构
、
驱 动
、
控 制 结 构
、
编 程 语 言 等 均 与
1978
年水平无本质差别
。
1.1.3
机器人学研究内容
20
世纪
80
年代之前的机器人研究主要服务于工业
,
主要研究领域是机器人的运动
学和动力学问题
,
而理论研究必将是超前的
,
学科发展的主要驱动力是求新求深
。
进入
20
世纪
80
年代
,
机器人学的发展主要 向深度 和广度 发展
,
主流 也渐离 工业背 景
,
但由 于
机器人学是工程学科
,
太偏离实际肯定要受到制约
,
也即受到市场驱动力的制约
,
如那 么
多的机器人控制和智能方面的研究
,
但无一实用
,
这方面的研究肯定要萎缩
。
这几 年
,
机
器人学界意识到这一点
,
开始把注意力投向新的工程主题
。
传统的基于符号的机器 人学
受到了一定冲击
,
基 于 行 为的 机 器 人学 和 生 物机 器 人 学将 把 机 器人 学 推 向 新 的 发 展 时
空
。
目前机器人学的研究成果也 呈 现 百 花 齐 放
、
百家争鸣的态势
,
研究人员以
3
个不同
的研究流派发展着机器人学相关技术
。
目前机器人学研究主要以
3
个研究流派为代表
,
他们分别是基于符号的机器人学
、
基于行为的机器人学和生物机器人学
。
(
1
)
基于符号的机器人学
基于符号的机器人学属于传统的机器人学
,
参照
K.S.Fu
等
(
1987
)
的机器人学课本
,
传统机器人学的研究内容分为
:
⚬
运动学
;
⚬
动力学
;
⚬
轨迹规划
;
⚬
操作手控制
(
包括位置与力控制
);
⚬
机器人传感器
;
⚬
路径规划与任务规划
。
以上内容均在笛卡尔空间对机器人或环境用符号进行描述
(
关节空间可映 射至笛 卡
尔空间
),
然后实施规划和控制
。
而机器人路径规划和任务规划是与基于符号的人工智
能特别相关的部分
,
这部分内容 也 称 之 为 智 能 机 器 人 学 或 基 于 人 工 智 能 的 机 器 人 学
,
因
此基于符号的人工智能引起的危机自然也是它的危机
。
进入
21
世纪后
,
基于符号的机
器人学向深度和广度发展
,
主要体现在
:
⚬
多机器人系统的运行学
、
动力学
、
运动轨划
、
控制和协调等
;
⚬
冗余度机器人的运动学
、
动力学
、
运动规划和控制等
;
⚬
弹性机器人的运行学
、
动力学
、
运动规划和控制等
;
⚬
复杂环境中机器人的基于多传感器的信息处理与任务实现等
;
⚬
移动机器人的结构
、
传感器
、
控制与任务规划等
。
—
4
—
机器人足球仿真

(
2
)
基于行为的机器人学
由于移动机器人的工作环境
(
动态的
,
不确定的
)
与工业机器人的工作环境
(
结构化
的
)
完全不同
,
也就需要新的理论
,
正是这方面的工程需要诞生了基于行为的机器 人学及
向生物机器人学的发展
。
基于行为的机器人学反对 抽 象 的 定 义
,
主要采用场景化
、
具体化的方法解决领域问
题
。
表
1 1
是基于行为的机器人学和基于符号的机器人学在各个方面的比较
。
表
1 1
基于行为的机器人学与基于符号的机器人学比 较表
特征项 基于行为的机器人学 基于符号的机器人学
研究对象
非结构化环境工作的自主机器人
结构化环境工作的机器人
环境特点
动态的
、
不确定的
、
复杂的
确定的
、
预知的
、
简单的
传感信息的处理
分布式直接处理
,
不抽象
、
不定义
集中式融合处理
,
抽象
、
定义
对环境的处理
无中心模型
,
无中心表达
有中心模型
,
有中心表达
行为序列的产生
行为序列由 目 标
、
操 作 场 景 和 机 器
人之间的交互作用而突现产生
根据 给 定 的 任 务 预 先 进 行 精 确 的
规划
行为控制
自组织
、
分布式
中央控制或隐形中央控制
信息处理方式
并行
,
计算量极小
串行
,
计算量极大
任务实现
由自 组 织 行 为 和 环 境 交 互 作 用 的
突现行为实现
由算法实现
系统结构
由行为模块 并 行 组 织
,
分 层 结 构 动
态突现
由 功 能 模 块 串 行 组 织
,
结 构 固 定
不变
系统理论
主 要 用 语 言 表 达
,
难 以 形 式 化
,
强
调具体化
、
场景化证实
主 要 用 符 号 表 达
,
便 于 分 析
,
多 用
仿真
基于行为的机器人学重要研究内容是系统结构而不是算法
,
基于行为的机器 人在非
结构化动态环境中的性能非常优越
,
而基于符号的机器人学所设计的类似机器人则 无法
达到如下性能
:
⚬
高速度
、
高灵活性
;
⚬
高柔性
,
迅速适应变化的内外部约束
;
⚬
高鲁棒性
,
可以承受局部损坏
;
⚬
高效性
,
软件代码可以是传统的几百分之一
,
硬件可以是传统的几十分之一
;
⚬
经济性
,
价格是传统的十几分之一
;
⚬
简易性
,
没有机器人学正规训练的人也能很快操作
;
⚬
可扩展性
,
很少改变原有系统便可增加性能
;
⚬
可靠性
,
分布式自组织并行工作
,
可靠性强
。
基于行为的机器人学主要研究系统结构以及行为实现和相互作用问题
。
一般 而言
,
机器人由
6
个系统构成
:
①
驱动系统
,
提供机器人各部位
、
各关节动作的原动力
;
②
机械
结构系统
,
完成各种动作
;
③
感受系统
,
由内部传感器和外部传感器组成
;
④
机器人
—
环
—
5
—
第一章
机器人及机器人足球
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