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基于人工免疫思维进化算法的足球机器人路径规划

作者：王立军 Publish: 2006-10-23 Hits:-

【中文题名】

基于人工免疫思维进化算法的足球机器人路径规划

【英文题名】

The Path Planning in Soccer Robot Based on Artificial Immune Mind Evolution Algorithm

【学科专业】

控制理论与控制工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2006-10-23

【中关键词】

足球机器人,路径规划,人工免疫算法,思维进化算法,人工免疫思维进化算法,

【英关键词】

soccer robot,path planning,artificial immune algorithm,mind evolution algorithm,artificial immune mind evolution algorithm,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>>

【论文摘要】

足球机器人系统是机器人研究的一个分支，属于可行走智能机器人系统。它是由硬件或仿真机器人进行的足球比赛，既是一个多智能体系的典型问题，又是研究分布式智能体的理想平台。如今，足球机器人已经成为人工智能和机器人学的测试平台，未来的五十年中，人工智能的主要问题是“多智能体动态环境中的问题求解”，其测试平台就是足球机器人比赛系统。因为足球机器人系统具有典型性、可行性、客观性、综合性的特点，所以它是连接基础研究与应用技术开发的桥梁。同时，足球机器人也是推动信息自动化领域的产、学、研相结合的重要途径。与足球机器人相关的研究主要集中在软硬件平台、运动控制、多智能体合作与路径规划。其中的路径规划是足球机器人智能体系中的一个重要环节，它的适应性强弱和实现上的难易直接影响到智能水平。足球机器人系统中，路径规划是高层决策和底层控制间的衔接部分，路径规划算法的性能在很大程度上影响机器人队员的性能。机器人路径规划问题可定义为：给定机器人的出发点和目标点，在有固定或移动障碍物的环境中，规划一条无碰撞的、满足某种最优准则的路径，使机器

【论文题纲】

摘要	3-6
ABSTRACT	6-17
第一章绪论	17-29
1.1 引言	17-18
1.2 机器人与足球机器人	18-19
1.3 足球机器人的组织与发展现状	19-21
1.4 FIRA与Robocup的比赛项目	21-24
1.5 足球机器人的意义与相关研究	24-26
1.6 论文的主要研究内容	26
1.7 论文的主要创新点	26-27
1.8 论文的结构安排	27
参考文献	27-29
第二章足球机器人仿真平台及其数学模型	29-49
2.1 足球机器人仿真平台介绍	29-32
2.1.1 Robocup仿真平台	29-30
2.1.2 FIRA仿真平台	30-32
2.2 Middle League SimuroSot平台的开发	32-33
2.3 Middle League SimuroSot平台的运动模型	33-36
2.3.1 仿真平台的基本参数	33-34
2.3.2 指定速度与仿真速度	34-36
2.4 小球的运动模型	36-37
2.5 机器人小车的运动模型	37-42
2.5.1 运动学模型	37-39
2.5.2 机器人非完整性约束分析	39-40
2.5.3 机器人系统的可控性	40-42
2.6 碰撞模型	42-44
2.6.1 机器人之间的碰撞模型	42-43
2.6.2 机器人与场地围墙的碰撞模型	43-44
2.6.3 机器人与球的碰撞模型	44
2.7 底层基本运动控制	44-47
2.7.1 底层运动函数的统一形式	45
2.7.2 几种常用的运动函数	45-47
2.8 本章小结	47
参考文献	47-49
第三章人工免疫系统	49-68
3.1 人工免疫系统的生物学基础	50-53
3.1.1 生物免疫系统及其功能	50-51
3.1.2 免疫学理论的发展	51-52
3.1.3 免疫系统的主要特点	52-53
3.2 人工免疫系统的研究概括	53-56
3.2.1 人工免疫系统的理论研究	53-54
3.2.2 人工免疫系统的应用研究	54-56
3.3 免疫优化的生物学基础	56-58
3.3.1 抗体多样性	56
3.3.2 克隆选择	56-57
3.3.3 独特型网络模型	57
3.3.4 浓度控制	57-58
3.4 几种常见的免疫优化算法	58-62
3.4.1 B细胞网络算法	58-59
3.4.2 免疫遗传算法	59
3.4.3 免疫规划算法	59-60
3.4.4 克隆算法	60-62
3.4.5 反向选择算法	62
3.4.6 免疫优化算法的特点	62
3.5 本章小结	62-63
参考文献	63-68
第四章思维进化算法	68-81
4.1 思维进化算法(Mind Evolution Algorithm—MEA)的提出	68-69
4.2 思维进化的基本概念	69-70
4.2.1 群体与子群体	69
4.2.2 公告板	69-70
4.2.3 趋同和异化	70
4.2.4 个体	70
4.3 思维进化算法的基本思想	70-73
4.4 思维进化算法的基本机制	73-74
4.4.1 定向机制	73-74
4.4.2 记忆机制	74
4.4.3 勘探与开发的协调机制	74
4.5 趋同策略的开发	74-75
4.5.1 自适应趋同策略	74-75
4.5.2 拟合趋同策略	75
4.5.3 基于预测的趋同策略	75
4.6 异化策略的开发	75-76
4.6.1 避免同峰的异化策略	75-76
4.6.2 采用拒绝域的异化策略	76
4.6.3 其它异化策略	76
4.7 思维进化算法的应用	76-77
4.8 本章小结	77
参考文献	77-81
第五章人工免疫思维进化算法的设计	81-108
5.1 人工免疫算法与进化算法	82
5.2 人工免疫算法(Artificial Immune Algorithm—AIA)原理	82-86
5.2.1 免疫算法的一般步骤	83-86
5.2.2 抗体抗原编码方式	86
5.3 基于信息熵的免疫算法	86-89
5.3.1 几个概念	86-88
5.3.2 算法步骤	88-89
5.3.3 存在的问题	89
5.4 人工免疫思维进化算法	89-97
5.4.1 算法的免疫学机理	89-90
5.4.2 趋同半径与异化半径	90-91
5.4.3 编码方式	91
5.4.4 选择概率的一种方法	91-92
5.4.5 算法的具体操作和步骤	92-94
5.4.6 算法的优化机理	94-96
5.4.7 算法的收敛性分析	96-97
5.5 仿真实验	97-105
5.5.1 测试函数一	98-100
5.5.2 测试函数二	100-102
5.5.3 测试函数三	102-105
5.6 本章小结	105
参考文献	105-108
第六章人工免疫思维进化算法在足球机器人路径规划中的应用	108-131
6.1 足球机器人路径规划	108-109
6.2 足球机器人路径规划的方法	109-115
6.2.1 全局路径规划方法	110-111
6.2.2 局部路径规划方法	111-113
6.2.3 基于人工免疫算法的路径规划	113-114
6.2.4 基于行为的路径规划方法	114
6.2.5 其它方法	114-115
6.3 人工免疫思维进化算法在足球机器人路径规划中的应用	115-123
6.3.1 路径规划直角坐标系	115-117
6.3.2 路径规划搜索区域	117
6.3.3 障碍物的描述	117-118
6.3.4 路径抗体编码的产生	118-119
6.3.5 亲合力函数的构建	119-122
6.3.6 人工免疫思维进化算法在路径规划中的实现	122-123
6.4 仿真实验与结果	123-127
6.4.1 仿真实验一	123-125
6.4.2 仿真实验二	125-126
6.4.3 仿真实验三	126-127
6.5 本章小结	127
参考文献	127-131
第七章结束语	131-133
致谢	133-134
攻读硕士学位期间发表的学术论文	134-135
攻读硕士学位期间参加的科研项目	135

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388080



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