机器人足球比赛系统的控制算法但需要注意的问题

Kal 用于具有良好和高。 曼斯 in 表明 可以 , 的 in 。 : ; ; ; state 简介 ( ) 构建准确、快速的控制算法对于整个机器人足球比赛系统具有重要意义。 机器人足球系统的研究人员提出了许多控制算法，但这些算法大多数都是在球处于静止状态的假设下建立的。

然而足球比赛系统，在游戏中，球处于快速运动状态足球比赛系统，有加速和减速。 这是一个复杂的运动过程。 视觉系统通过摄像头获得的位置信息很容易丢失，而且由于干扰的存在，信息中不可避免地含有噪声，因此降低了控制性[1]。 效果是用最小二乘法通过直线拟合得到球的运动轨迹。 该算法是可行的。 然而，该算法严重依赖视觉反馈信息。 一旦视觉信息出现误差，预测结果也会出现较大偏差。 消除干扰的影响并准确估计快速移动的球的状态已成为机器人足球决策系统的迫切需求[2]。 分析表明，足球机器人的信号和噪声干扰都是随机过程。 在一定条件下，机器人足球需要解决的问题竞赛系统可以看作是一个线性离散随机系统足球比赛系统，并且该系统是一个广义平稳随机过程。 本文提出应用卡尔曼滤波器状态估计理论来估计球的状态，并证明了该方法的有效性。 2 系统模型及噪声分析(模型) 由于足球机器人球的运动整体上是非线性的，但在一定时间内是线性的[3]，因此我们建立基于线性系统的球的运动模型。 假设球在时间 t 的位置为 (sx(t), sy(t))。 小球作等加速度或等减速度直线运动的特性可用下式描述： s...x(t) = 0, s...y( t) = 0(1)加速度: s··x(t) = ax(t) , s··y(t) = ay(t); 速度：s·x(t)=vx(t)，s·y(t)=vy(t)。 定义状态向量：第 28 卷，2006 年 7 月 4 日，机器人 RO BO TVol。 28、没有。 20063年7月4日 收稿日期: 2005-09-27