摘要：噪声无处不在,而样本中含有噪声会对神经网络学习的效果产生重要的影响,因此,对神经网络容噪性的研究具有重要的实际意义.通过实验分析了样本数据中噪声、噪声频率及样本数据各个属性的噪声频率的差异对BP神经网络学习性能的影响.文章最后分析了robocup的噪声模型,认为robocup的噪声是一种PRAv噪声,并设计了一种容噪BP神经网络,把其应用到robocup的五类截球动作中,取得了好的效果.

摘要：以集实时性、动态性、连续性、非确定性等特点为一身的robocup足球机器人仿真系统为研究背景,在介绍智能体的基本定义、理论模型的基础上,重点研究了动态不确定环境中的智能体的体系结构。同时,为保证多智能体系统质量和提升系统的稳定性,以UML建模的方法为核心,在robocup仿真系统实例的基础上给出了可应用于实时多智能体系统分析和设计的建模分析方法。

摘要：robocup是研究动态环境中的机器人自主决策的典型平台.针对5v5标准平台组足球比赛角色行为的多态性,采用面向对象方法建模并设计不同的策略,减少了程序设计的复杂度和降低了逻辑推理难度.同时考虑上层策略是比赛成功的关键,提出一种在B-Human框架下能够兼顾多种比赛环境信息的多状态Petri网建模策略.该方法通过建立精确的数学模型,实现了机器人运动中的各状态协调运行,在SimRobot仿真平台下与基本状态机模型相比,减少了任务规划时间和提高了成功率.最后在标准平台组足球赛场中验证了该策略的可行性和正确性.

摘要：一个稳定且灵活机动的双足步行往往是仿人机器人能否顺利并快速完成任务的关键,为了让机器人使用机器学习方法获得这样的步态,在自适应协方差矩阵进化算法的基础上,提出了累积分层优化的步行学习方法.在步行学习过程中,将学习任务由简单到复杂地划分为几个关键层,各层的适应度函数依据该层的学习目标来设计,每一层的学习都在前一层的结果基础上完成,从而让每层的学习结果逐步累积,最终达到既定的学习目标.根据该优化方法,让机器人首先学习稳定步行,然后在稳定的基础上完成机动步行的学习,实验结果证明了此优化策略能够获得有效的双足步行.

摘要：今年空军勤务学院代表队组建20个参赛小组，前往安徽合肥参加中国机器人大赛暨robocup公开赛（以下简称大赛），共参与3个大项10个小项的角逐。仿人机器人竞速项目，参加了标准赛、障碍赛、创意赛；机器人搬运比赛项目，参加了标准平台组、轮式光电组、车型创意组、人型创意组；双足竞步项目，参加了自由体操、交叉足印、狭窄足印。

摘要：为建立一套新型的机器人系统 ,以满足机器人足球比赛的要求 ,设计并实现了清华机器人足球队。在介绍国际机器人足球比赛 (Robo Cup)环境的基础上 ,按照智能程度由低到高的顺序 ,论述了从动作层到决策层的实现方法。包括机器人的整体结构 ,运用多层前馈神经元网络学习个人技术 ,运用优先级方法设计机器人的顶层决策算法来实现多个机器人的合作与对抗。机器人系统完全满足 Robo Cup比赛的要求 ,并在中国 Robo Cup2 0 0 0锦标赛中取得了好成绩。

摘要：ARMOR-1双足竞步机器人是专为2010中国机器人大赛暨robocup公开赛设计开发的。本文详细介绍其硬件结构、设计理念和具体的开发过程,并分析在大赛中显示的优势和不足之处。

摘要：robocup小型组(F 180small sizeleague)研究在动态环境下使用一个集中或者分布的系统如何控制多智能体以及完成它们的协作。文章从硬件角度对机器人的各部分系统的设计进行分析,提出我们的构思和总结制作机器人的一些经验。

摘要：在参加robocup中国机器人大赛"机器人游中国"的项目过程中,研究并设计了多种方案,根据现场测试结果,对智能车的巡线识别、运动控制及智能判断算法做了进一步的研究,提出并实现了动态阈值算法、快速稳定的转弯与停车控制、出线自动找回技术等3种新颖、实用的智能车控制算法。

摘要：以robocup中型组足球机器人为实验平台,提出一种基于FPGA的全方位移动足球机器人运动控制系统的实现方法。首先分析和研究三轮全方位移动机器人的运动学特性,建立其运动控制模型,然后以FPGA为主要处理器,设计了PID速度闭环控制算法,实现了对机器人的精确控制。实验发现,该设计方法具有很好的实时性,能够对全方位移动机器人进行快速、准确的控制。