基于模糊邏輯的機(jī)器人足球比賽策略

1、基于模糊邏輯的機(jī)器人足球比賽策略陳炎 1,孔祥臻 2,田軍 11西安交通大學(xué)信息管理系(7100492華南理工大學(xué)數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院(510640email: rickychen摘 要 :針對(duì)機(jī)器人足球比賽環(huán)境的動(dòng)態(tài)性和不確定性, 提出了一種基于模糊邏輯的決策方 法。通過(guò)綜合場(chǎng)上的信息,對(duì)場(chǎng)上的攻防轉(zhuǎn)換、隊(duì)形確定及角色分配進(jìn)行快速?zèng)Q策。很好地 適應(yīng)了機(jī)器人足球比賽的特點(diǎn),具有良好的決策效果。關(guān)鍵詞 :機(jī)器人足球;模糊邏輯;態(tài)勢(shì)分析1. 引言機(jī)器人足球是在動(dòng)態(tài)不確定環(huán)境下對(duì)人工智能的考驗(yàn), 是以體育競(jìng)賽為載體的高科技對(duì) 抗, 是培養(yǎng) IT 領(lǐng)域科技人才的重要手段, 同時(shí)也是展示高科技水平的生動(dòng)窗口和促

2、進(jìn)科技成 果實(shí)用化和產(chǎn)業(yè)化的有效途徑。 機(jī)器人足球的研究融入機(jī)器人學(xué)、 機(jī)電一體化技術(shù)、 通訊與 計(jì)算機(jī)技術(shù)、 視覺(jué)與傳感器技術(shù)、 智能控制與決策等多學(xué)科的研究成果, 反映出一個(gè)國(guó)家信 息與自動(dòng)化技術(shù)的綜合實(shí)力。 1足球機(jī)器人系統(tǒng)的整個(gè)系統(tǒng)水平主要取決于決策子系統(tǒng)。 決策子系統(tǒng)需要完成球場(chǎng)態(tài)勢(shì) 分析、隊(duì)形確定及隊(duì)員角色分配等任務(wù)。 2文獻(xiàn) 3認(rèn)為小球是球場(chǎng)上的核心,提出根據(jù)小球 所屬的半場(chǎng)來(lái)確定攻守態(tài)勢(shì)。 該方法判別簡(jiǎn)單, 很好地適應(yīng)了比賽實(shí)時(shí)決策的特點(diǎn)。 但是僅 僅依據(jù)小球位置進(jìn)行判別,而不考慮控球權(quán),顯然是不合理的。文獻(xiàn) 2,4綜合考慮了小球位 置、控球權(quán)和射門(mén)角度,然而卻沒(méi)有把球員本身的

3、狀況考慮進(jìn)來(lái),顯然也是有所欠缺。本文 在進(jìn)行球場(chǎng)態(tài)勢(shì)分析時(shí), 綜合考慮了小球的位置、 控球權(quán)大小、 射門(mén)角度、 球員速度和體力, 比較全面。 該方法是基于模糊邏輯的決策方法, 從而不需要建立精確的數(shù)學(xué)模型, 同時(shí)又考 慮了多方面的因素,決策效果良好。2. 模糊邏輯比賽時(shí),球場(chǎng)的環(huán)境是實(shí)時(shí)的,動(dòng)態(tài)的,同時(shí),對(duì)方的球員的動(dòng)作行為是主動(dòng)的,具有 不確定性。因此,已難以用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型來(lái)進(jìn)行球場(chǎng)態(tài)勢(shì)分析。針對(duì)于此,很多研究人員 都在探索合適的解決方法。 4模糊邏輯是對(duì)二值邏輯的擴(kuò)充, 它是解決現(xiàn)實(shí)世界中存在的模糊現(xiàn)象而發(fā)展起來(lái)的, 模 糊邏輯并不是“模糊的”邏輯,而是用來(lái)對(duì)“模糊”進(jìn)行處理以達(dá)到消除“

4、模糊”的邏輯。 它是一種合理解決不精確、 不完全信息的方法。 其最大特點(diǎn)是可以比較自然地處理人的概念, 是一種更加人性化的方法。 因此, 利用模糊邏輯來(lái)進(jìn)行比賽決策有其理論的優(yōu)勢(shì), 不少研究 者對(duì)此進(jìn)行了嘗試, 如文獻(xiàn) 2,4。 用模糊邏輯解決問(wèn)題的關(guān)鍵是如何構(gòu)造合理的模糊集合及 其隸屬度函數(shù)。如果構(gòu)造不合理就達(dá)不到預(yù)期效果,甚至出現(xiàn)錯(cuò)誤。文獻(xiàn) 2,4對(duì)球場(chǎng)態(tài)勢(shì)分- 1 - 2 -析提出了較好的思路,但其模糊集合的隸屬度函數(shù)存在著明顯的缺點(diǎn),本文將在其基礎(chǔ)上, 提出更加合理的隸屬度函數(shù),并據(jù)此完成其它決策任務(wù)。3. 球場(chǎng)態(tài)勢(shì)分析進(jìn)行球場(chǎng)態(tài)勢(shì)分析時(shí),需要綜合考慮小球的位置、控球權(quán)大小、射門(mén)角度、

5、球員速度和 體力。足球機(jī)器人系統(tǒng)的決策子系統(tǒng)就是要根據(jù)這些信息,判斷當(dāng)前環(huán)境下的攻守態(tài)勢(shì)。如圖 1,我方處于右邊,向左進(jìn)攻。 圖 1 球場(chǎng)態(tài)勢(shì)分析圖圖中 : d H 為小球與對(duì)方球門(mén)中心點(diǎn) G O 距離; d O 為小球與我方球門(mén)中心點(diǎn) G H 距離; H 為小球和 對(duì)方球門(mén)中心點(diǎn) G O 連線與我方機(jī)器人進(jìn)攻方向的夾角; O 為小球和我方球門(mén)中心點(diǎn) G H 連線 與對(duì)方機(jī)器人進(jìn)攻方向的夾角; D Hj 為我方第 j 號(hào)機(jī)器人 R Hj 與小球的距離; D Oj 為對(duì)方第 j 號(hào)機(jī) 器人 R Oj 與小球的距離; Hj 為我方第 j 號(hào)機(jī)器人 R H 和小球連線與我方第 j 號(hào)機(jī)器人 R Hj

6、 進(jìn)攻方向 的夾角; Oj 為對(duì)方第 j 號(hào)機(jī)器人 R Oj 和小球連線與對(duì)方第 j 號(hào)機(jī)器人 R Oj 進(jìn)攻方向的夾角。集合 R=Ri =RHj ,R Oj 是球場(chǎng)上除守門(mén)員以外所有球員的集合, R Hj 是我方機(jī)器人集合, R Oj 是對(duì)方機(jī)器人集合。3.1 文獻(xiàn) 4方法文獻(xiàn) 4從小球位置、控球權(quán)大小和射門(mén)角度來(lái)分析球場(chǎng)態(tài)勢(shì)。3.1.1 小球位置用模糊集合 A 表示有利于進(jìn)攻的小球與球門(mén)中心點(diǎn)的距離 , 論域 U=d |d d H ,d O 。模糊 集合 A 的隸屬度函數(shù)為:1K K d H Od d d =+ 其模糊集合 A 表示為:(, ,(, H O H d O d A d d =同

7、樣,用 表示機(jī)器人與小球的相對(duì)角度。當(dāng) 090O 時(shí),小球處于機(jī)器人與對(duì)方球 門(mén)之間,有利于進(jìn)攻;當(dāng) 90O 180O 時(shí),機(jī)器人處于小球與對(duì)方球門(mén)之間,不利于我門(mén)進(jìn)攻。 設(shè)有利于進(jìn)攻的相對(duì)角度的模糊集合為 B , 論域 U=| 0,180O , 構(gòu)造隸屬函數(shù)為:- 3 -1/180Ko K = 模糊集合B為:(, ,(, Hj j Hj Oj B =3.1.2 射門(mén)角度用模糊集合 C 表示小球易于攻門(mén)的角度,論域 U=| 0,90O 。模糊集合 C 的隸屬函 數(shù)為:1/90Ko K = 其模糊集合 C 表示為:(, ,(, H O C =3.1.3 控球權(quán)大小設(shè)易于得到控球權(quán)的機(jī)器人與小球的

8、距離的模糊集合為 D ,其論域 U=D |D 0,L ,L 是 球場(chǎng)的對(duì)角線的長(zhǎng)度,它是機(jī)器人和小球之間的最大距離。每個(gè)機(jī)器人與小球的距離在 D 上 的隸屬函數(shù):1/KD K D L = 模糊集合 D 可以表示為:(, ,(, Hj j Hj D Oj D D D D =3.2 對(duì)以上方法的改進(jìn)我們?cè)?3.1的方法上,即考慮了小球位置、控球權(quán)大小和射門(mén)角度的基礎(chǔ)上,把球員的 速度與速度和球員的體力考慮了進(jìn)來(lái)。 球員的速度越大, 在同等情況下, 球員更加易于獲得 球并進(jìn)攻。同樣的道理,當(dāng)球員的體力越充沛時(shí),球員有可能按照需求,完成一系列費(fèi)體力 的動(dòng)作,比如說(shuō)加速,從而也更加有機(jī)會(huì)獲得球并進(jìn)攻。3

9、.2.1 球員速度我們用模糊集合 E 表示有利于進(jìn)攻的球員的速度,論域 U=V |V 0,V max , V max 是球員能 夠達(dá)到的最大速度。構(gòu)造每個(gè)球員在模糊集合 E 上的隸屬度函數(shù):K K V MAXV V = 該函數(shù)表示的意義是, 速度越大的球員, 在其他條件相同的情況下, 更加容易取得控制 權(quán), 包括取得球和發(fā)起進(jìn)攻。 對(duì)于對(duì)方來(lái)說(shuō), 也具有同樣的分析結(jié)果。 故集合 E 可以表示為:(, ,(, Hj Oj Hj V Oj V E V V =3.2.2 球員體力我們用模糊集合 F 表示有利于進(jìn)攻的球員的體力,論域 U=S |S 0,S max , S max 表示球員 能夠達(dá)到最佳

10、的體力。構(gòu)造每個(gè)球員在模糊集合 F 上的隸屬度函數(shù):K k S MAXS S = 該函數(shù)的意義是,體力越充沛的球員,可以獲得更大的加速度,并且做出更多的動(dòng)作。 對(duì)于對(duì)方來(lái)說(shuō),也具有同樣的分析結(jié)果。故集合 F 可以表示為:- 4 -(, ,(, Hj Oj Hj S Oj S F S S =3.3 態(tài)勢(shì)分析在已有的研究中,進(jìn)行決策時(shí),都是對(duì) d, , ,D,V,S 幾個(gè)變量加權(quán)相加。依據(jù)我們的研 究,我們認(rèn)為,依據(jù)這些變量的累乘積來(lái)進(jìn)行決策更加合理。因?yàn)?各個(gè)因素之間是相互關(guān) 聯(lián)而非獨(dú)立。當(dāng)其中某個(gè)因素特別不利時(shí),并非可以用其他因素來(lái)彌補(bǔ)。例如,當(dāng)一個(gè)球員 的體力為 0時(shí),應(yīng)該認(rèn)為該球員完全喪失

11、進(jìn)攻能力。假設(shè)適合于進(jìn)攻的模糊集合為 G ,論域 U=R,則每個(gè)機(jī)器人在模糊集合 G 下的隸屬度函數(shù)為:K K K K K KK d D V S u = 模糊集合 G=(R K ,K ,根據(jù) G 可以分析出當(dāng)前環(huán)境下,敵我雙方每個(gè)機(jī)器人的攻防能 力,進(jìn)而得出態(tài)勢(shì)分析結(jié)果。通常是比較我方機(jī)器人 R H 在 G 下的隸屬度之和與對(duì) R O 在 G 下的 隸屬度之和,隸屬度之和大者更加適合進(jìn)攻。也可以根據(jù) G 下隸屬度值最大的機(jī)器人的所屬 情況來(lái)進(jìn)行判斷。以上兩種算法,前者是對(duì)整體考慮,后者針對(duì)個(gè)體,即注重個(gè)體機(jī)器人能 力。在我們的實(shí)踐中,我們選擇前者,將我方機(jī)器人 R H 在 G 下隸屬度之和的平

12、均值定義為 H ,對(duì)手 R O 在 G 下隸屬值之和的平均值定義為 O ,令 HO =H -O , 則 HO -1,1。根據(jù)這 個(gè)分析結(jié)果,我們就可以進(jìn)行隊(duì)形確定和初步的角色分配。4. 結(jié)語(yǔ)應(yīng)用模糊邏輯進(jìn)行態(tài)勢(shì)分析可以綜合球場(chǎng)上多方面信息,不要求建立精確的數(shù)學(xué)模型, 決策快,實(shí)時(shí)性好。之后,我們將繼續(xù)研究模糊邏輯在決策子系統(tǒng)其它層次上的應(yīng)用。參考文獻(xiàn):1 潘凌寒等 . 機(jī)器人足球策略的研究 J.江蘇大學(xué)學(xué)報(bào) .2004,25(3:257-260.2 甕松峰等 . 基于模糊邏輯的機(jī)器人足球比賽策略 J.哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào) .2004,36(7: 923-925.3 吳麗鵑等 . 足球機(jī)器人系統(tǒng)中

13、角色分配策略的設(shè)計(jì) J.基礎(chǔ)自動(dòng)化 .2000,7(1:4-6.4 后世民 , 閔華清 . 基于模糊邏輯的機(jī)器人足球比賽策略 C.華南理工大學(xué)第四屆計(jì)算機(jī)學(xué)科研究生學(xué)術(shù)研討會(huì)論文集 .2004:64-68.Fuzzy logic based strategy for robot soccerRicky Yan CHEN1, Xiang-Zhen KONG2, Jun TIAN1(1.Department of Information Management, Xian Jiaotong University, Xian 710049(2.School of Mathematical Scienc

14、es, South China University of Technology, Guangzhou 510640 Abstract: Dynamic and uncertain environment makes it difficult to design a precise mathematical model for the decision making in the robot soccer. In this paper, a fuzzy logic-basic strategy is proposed to overcome the difficulty. This approach does not need to set up the accurate mathematical model. At the same time it makes decision quickly according to the variables.