于 是，人们开始 寻找一种 可 以让机 器人具有 自学习能力 ，能在运 行 中通过 与环 境的交 互或者是人 的指导 ，逐步提 高对环 境的适 应能力 的方法 。“学习 ”
这一术语指的是机器人通过试验、观察和推测来更新知识的能力。机器人只有 通过不断的学习，才能完善自身的适应能力：依靠与环境不断的交互来获得知 识。就研究现状来看，比较有前途的几种方法是人工神经网络法、遗传算法、
强换学 习或 者是这几种方法相结合方法 。
５ ． ２避障路径规划算法
由于机器人足球比赛的快速动态性和不确定性，足球机器人运动规划问题 的关键是要求规划系统具有实时性，以便与传感信息相结合。所以，本文采用
了基 于异构双 目视觉 、实时专家系统 以及环境反应 的全 自主机器人路径 规划与
避障算法。该方法的思想是将机器人在场上运动时所需要的目标、障碍物的知
识 ，如：障碍物 的颜色 、体积 、形状 ，集成到推理规则库 中来提 高障碍 物识别
的效率和鲁棒性。该方法整体上分三个阶段：（１）在第 ４章设计的机器人视觉 系统基础上捕捉和提取障碍物特征点；（２）采用双目视觉协调算法感知环境 内 的目标和障碍物：（３）根据动态环境信息和路径规划的推理规则实时规划机器
人 的运 动方 向和速度 。利用该方法在 ＨＩＴ １１型全 自主足球机器人的路径 规划实 验 中得到检验 ，环 境感 知和行为决策 周期为毫秒级 ，完全 可以满足机器 人在非 确定动 态环 境中实时规划的要求 。
虽然基于规 则库的路径规划方法有 以上优 点，但是该 方法在 复杂环 境中很 难构 造出 比较全 面的规则库 ，且环境 变化较大 时，需要花 费大量时间来调整和
修改己构成的规则库，不具备适应能力。所以对本文研究的路径规划问题设定
以下 限制条 件：
（１）障碍物等 目标物体的特征颜色与背景有明显差别：
（２）目标物体应与地面接触；
（３）目标在图像中应占有一定面积，即目标不能离机器人太远；
（４）受机器人体积限制，每平方米内障碍物的数量必须小于 ３个。
本文开发的避障与路径规划系统是一个完整的自主机器人行为控制系统，
采用 了基于行 为的反应式 体系结构 。这种 体系结构 的典型代表是 Ｂｒｏｏｋｓ提 出
的包容式体系结构［４１１。如何构造和优化机器人行为控制器是其成功与否的关 键。主要方法有基于模糊逻辑及神经网络的监督学习方法及基于传感器信息的
局部运 动规划方法等 。
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文
结 论
足球机器人控制技术是当今机器人学和分布式人工智能一个重要的发展方
向。随着足球机 器人研究 的深入 和扩展 ，要求 它具有更好 的 自主性 、适应 性和
交互性；另一方面，相关领域 （如计算机技术、传感器技术、计算机视觉、人
工智能等 ）的研究成果 为其 发展提供 了广泛的理论和 实践基础 。
本文立足于全自主足球机器人智能控制系统的设计与实现，结合国家 ８６３
计划项 目一 “足球机器人 的关键技术的研究 ”，主要完成 了以下工作：
（Ｉ）研究全 自主足球机器人的体系结构和设计思想，结合本实验室设计开
发 的 ＨＩＴ １１型机器人 ，给 出一种 全 自主足球机器人 的具体 实现方案．以工业嵌 入式工控 计算机系统 为核心的 ＨＩＴ １１型全 自主足球机器人 具有体积小、计算能
力强、稳定性高等特点，可以适应各种比赛情况。该系统在 ２００２年 ５月汉城
举办 的第七届世 界杯机器人 足球大赛中获得 ＲｏｂｏＳｏｔ比赛项 目的冠军。这说明
该系统硬件体系结构设计是合理的。该系统不但可用于足球比赛，而且同样适
用于其他移动机器人 系统。
（２）设计并实现了 ＨＩＴ １１型机器人的运动控制程序。程序分为伺服电机控 制模块和基本动作控制模块。电机控制模块操作电机驱动板的核心控制芯片 ＬＭ６２９，可采用速度和位置两种模式控制电机运转。基本动作控制程序使机器 人能完成走直线、走圆弧、原地旋转等基本动作。实际运行情况表明，ＨＩＴ－１１
机器人 的运动控制系统具备 反映灵敏、动 作执行准确 、电磁干扰 小、稳 定性高 等特 点，完全达 到了设计 要求。
（３）为扩大视野、增强系环境感知能力，ＨＩＴ １１型机器人采用上下分部的 异构双 目彩色视觉系统模型。本文设计并实现了基于颜色的实时多目标识别算 法和基于单目摄像机的目标定位方法。通过采用改进查表法和游程长度编码等 技术，大大地提高了彩色图像分割和连通域分析的速度。大量实验表明，本文
算法完全满足 高速对抗 的机器人足球 比赛对 实时性 、鲁 棒性和准确性的要求 。
（４）研究了在非确定、高度动态的机器人足球比赛环境中机器人避障路径
规划 问题 。提出 了一种基 于推理规则库 和栅格法的避障与路径规划 方法 ，并在
ＨＩＴ－１１型机器人上实现了该方法。实验表明，该方法基本满足机器人在足球比
赛 时实时路径规划 的要求 。运动控制系 统和视觉系统 的实时性 、鲁棒性也在路 径规划 实验 中得 到了进 一步的检验 。
综上所述，本文从系统的角度研究了全自主型足球机器人智能控制系统，
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哈尔滨 工业大学工学硕士学位论文
重点设计并开发了具有很高实时性、鲁棒性、稳定性和准确性的运动控制系统
和视觉系统 ，为多机器人合作 、全 局定位与导航等 高层复杂功能模块的 开发和
研究奠定了良好的基础。但是本文还存在着很多不足，还有不少问题和方向有 待进一步的研究。以下列出几个主要方向，供以后的进一步研究参考：
（１）全局定位与导航。本文提出的路径规划算法属于局部规划，机器人没
有完全确定 自己的全局位姿 。而位 姿估计 问题 是 目前全 自主移动机器人研 究的
一个核心问题。精确的位姿估计对于全自主机器人的定位、自动地图生成、路 径规划和控制、目标检测和跟踪等具有重要意义。
（２）多机器人协调。本文研究的问题仍然局限于单机器人。而机器人足球 比赛的主要研究目的是给定一个多机器人系统任务后，如何组织多个机器人去 完成任务，如何分解和分配任务以及如何保持机器人之间的运动协调一致。对
于全 自主足球机器 人，还要研 究如何融合多机 器人 的感知信息 ，使 多机 器人拥 有单机器人所不能达到 的环 境感知能力 。
哈尔滨工业大学工学硕 士学位 论文