小型足球机器人决策系统的设计和实现



小型足球机器人决策系统的设计和实现

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小型足球机器人决策系统的设计和实现

论文目录
独创性说明	第1-3 页
摘要	第3-4 页
Abstract	第4-7 页
1 绪论	第7-13 页
· 研究背景	第7-12 页
· 机器人足球比赛的起源和意义	第7-8 页
· 机器人足球比赛的种类	第8-9 页
· 小型组足球机器人系统	第9 页
· 多Agent系统介绍	第9-11 页
· 多Agent系统中的强化学习	第11-12 页
· 本文主要工作	第12 页
· 本文结构	第12-13 页
2 RoboCup小型组机器人足球比赛	第13-22 页
· RoboCup小型组简介	第13 页
· RoboCup小型组足球机器人系统的组成和结构	第13-20 页
· 全局视觉系统和局部视觉系统	第13-15 页
· 小型足球机器人系统的总体结构	第15 页
· 视觉子系统	第15-16 页
· 决策子系统	第16-17 页
· 控制子系统	第17-18 页
· 机械子系统	第18-19 页
· 通讯子系统	第19-20 页
· RoboCup小型组机器人足球比赛的现状	第20-22 页
· 国际水平	第20 页
· 国内水平	第20-22 页
3 DUT Fantasia SmallSize决策系统的设计与实现	第22-46 页
· 决策子系统与其它子系统的交互	第22-25 页
· 裁判盒	第22-23 页
· 视觉子系统	第23-25 页
· 无线收发装置	第25 页
· 决策子系统的框架设计与实现	第25-30 页
· 主决策触发模式	第25-26 页
· 总体的程序流程	第26-28 页
· 与视觉子系统的网络通信模块	第28-30 页
· 与裁判盒的通信模块	第30 页
· 无线通信模块	第30 页
· 主决策模块详细设计与实现	第30-34 页
· 场地信息的更新	第30 页
· 世界模型更新	第30-31 页
· 比赛状态判断	第31-32 页
· 底层技术模块	第32-34 页
· 上层策略模块	第34 页
· 物理模型测定	第34-41 页
· 球的运动模型测定	第35-38 页
· 小车的运动模型测定	第38-41 页
· 小车的带球和击球特性测定	第41 页
· 战术设计与实现	第41-46 页
· 进攻	第41-43 页
· 防守	第43-44 页
· 守门员	第44-46 页
4 基于Markov对策的多Agent强化学习算法	第46-55 页
· 多Agent强化学习	第46-49 页
· 强化学习的基本原理	第46-48 页
· 一种强化学习算法—Q学习	第48-49 页
· Markov对策学习框架	第49-50 页
· RoboCup一对一盯人防守中的学习模型	第50-55 页
· 一对一盯人防守的环境建模	第50-51 页
· 基于Markov对策的学习算法	第51-52 页
· 实验及实战效果	第52-55 页
结论	第55-56 页
参考文献	第56-59 页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第59-61 页
致谢	第61-62 页
大连理工大学学位论文版权使用授权书	第62 页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。

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