小型足球机器人综合实训平台设计*

2022-11-10 06:39金亦挺张宇健
计算机时代 2022年11期
关键词:球门调度足球

金亦挺,张宇健

(浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江 杭州 310000)

0 引言

电子信息类课程本身难度较大,加上硬件设备和操作场景的限制,影响到了学生动手能力的培养,给实践教学提出了较大的挑战[1]。大学生除了要学会解决复杂工程问题,还要具备团队沟通和协作创新的能力,所以如何设计既有较强的应用背景又能增强学生动手能力的综合实训平台,已经是一个重要的课题[2-3]。

目前机器人在各个领域的应用中需求越来越大,国家对于机器人的研发和投入也逐渐加大[4]。要加快机器人的研发,实现技术创新和突破,最好从高校抓起。目前,机器人已经是高校大部分智能综合实训平台的核心部件[5-6]。其中足球机器人更是一个非常好的载体[7-8],因为它集合了图像处理、自动决策[9]、路径规划[10]以及自主避障等功能于一身,并涉及到计算机、电子电路、自动化等多门学科知识。现在基于足球机器人的比赛日益增多,比如近年来火热发展的RoboCup足球机器人比赛等[11,12]。

综合上述分析,本文进行了小型足球机器人综合实训平台设计,该平台结合了计算机、机电、机械等专业知识,并将图像处理、信号传输、机电控制等知识点融入其中。

1 足球机器人实训平台整体设计

小型足球机器人综合实训平台主要由如下五部分组成:机器人本体系统,视觉识别系统,决策调度系统,无线通信系统以及场地运行系统,平台的整体框架如图1所示。

图1 平台整体框架图

⑴机器人本体系统就是足球机器人本身,是整体系统的执行机构。本文选择的足球机器人安装了四个全向轮,同时配有控球、击球机构,通过控球杆与球面的摩擦力,带动小球反向转动而不脱离机器人,击球则是利用电磁线圈产生的电磁场吸引击球机构向前移动从而将球击出。

⑵视觉识别系统相当于是足球机器人的眼睛,这也是它获取数据的主要来源,我们在场地上方布置两个摄像头来采集信息,然后将数据传输到视觉服务器上的采集卡中,由视觉处理软件对两个摄像头获取到的数据进行计算、分析、识别,最后将处理后的数据传输到决策调度系统。

⑶决策调度系统相当于是足球机器人的大脑,在接收视觉识别系统传来的信息后,从中获取到场上足球机器人的信息,球的位置、运动方向以及整体场地情况,决策调度系统随即做出对应的决策指令。

⑷无线通信系统相当于是足球机器人的神经网络,通过交换机将视觉机、决策机、裁判盒组成局域网,决策机通过无线发射机与机器人进行双向通讯。

⑸ 场地运行系统则提供了一个长宽为10.4m*7.4m 的场地,两个球门,以及其他配套设施,满足机器人运行的必要环境。

总的来说,足球机器人实训平台的整体框架是:先由场地运行系统为整体系统运行提供基础环境,接着视觉识别系统采集机器人和球的位置及运动状态信息,经分析和处理后传送给决策调度系统,决策调度系统对接收到的信息进行推理决策后,将决策指令通过无线通信系统传输给机器人本体系统,机器人收到指令后,执行相应的策略。其中决策调度系统是连接视觉识别系统和机器人本体系统的关键,机器人的所有战术策略都是由决策调度系统发起,对于这么一个复杂的系统,如何让各个子系统各司其职,并且协调统一的去完成任务,就是让学生去学习和挑战的地方。

2 足球机器人实训平台具体设计

2.1 机器人本体系统

机器人本体系统是足球机器人实训平台的主体机构,因为机器人在足球比赛中需要快速反应,并且要具备极高的移动灵活性,所以实训平台选择了RoboCup小型足球机器人[13],如图2所示。

图2 RoboCup足球机器人

RoboCup 小型足球机器人有四个全向轮,保证了机器人移动的稳定性,也保证了机器人在平面上的全向移动、原地旋转,它主要分为三个部分:机械结构、电气结构和程序结构。机械结构部分涉及运动机构的相互配合,来完成机器人基本功能与框架,电气结构部分通过电路实现对各个机械结构的信息采集及传输,程序结构部分是在机械与电气的基础上完成底层控制算法,机器人本体系统具体结构如图3所示。

图3 机器人本体系统结构图

2.2 视觉识别系统

机器人视觉识别系统是整个系统获取外界信息的主要部件,它由摄像头,图像采集卡和软件三部分构成。视觉识别系统的主要任务是:利用视觉识别算法获取到机器人和小球的位置及其运动信息,然后将信息处理后的结果提交给决策调度系统。足球机器人顶部中间位置贴有蓝色或黄色色标,用来区分不同队伍车辆,在同一队伍内,采用不同的粉色和绿色组合,来代表同一队的不同车号,视觉识别系统的任务之一就是通过识别机器人顶部的色标来判断机器人所属队伍及其车号,如图4所示。

图4 色标与车号对应图

在视觉识别系统中,我们可以引入图像处理、物体识别等知识,设计与之相关的实验,引导学生思考计算机是如何对图像进行分析和识别的。

2.3 决策调度系统

决策调度系统的主要工作是在接收到视觉识别系统传来的场地信息后,通过判断场上形势,决策出最佳策略来指导机器人进行后续动作。即在得到己方机器人、对方机器人、球的位置和运动信息后,采用匹配最近邻算法[14]进行相应的路径规划,并做出最佳决策调度策略,然后将制定好的策略任务通过无线通讯系统发送给各个机器人。

综合实训平台的决策调度框架采用基于有限状态机的多机器人协作分层决策框架[15],即B-PAS(Baysbased Play Agent and Skill),由Play 层、Agent 层和Skill 层组成,分别负责单个机器人的运动控制、角色匹配和任务分配以及单个机器人任务规划,决策调度框架如图5所示。

图5 决策调度框架图

综合实训平台还提供了一个Linux 系统的足球仿真系统,学生可以通过此平台编写相应的策略代码,战术脚本,通过仿真系统可以迅速进行相应的调试,仿真系统执行代码策略并通过无线发射器对足球机器人进行控制,可以实时的进行调试,使得代码的编写和改进更加便捷快速。另外本文在综合实训平台日常实验和参与各种赛事经验的基础上,总结出几种进攻防守策略,如角球进攻策略,中场预测防守策略以及后场盯人防守策略,具体如下。

⑴角球进攻策略

由于角球进攻情况多样,为了应付各种情况,我们将角球进攻策略一分为三。策略一:当底角埋伏机器人前方没有机器人防守时,发球机器人会选择一个挑球动作,当球滚到埋伏机器人前方时,会采取直接射门方式,由于守门机器人会优先朝向发球机器人,因此埋伏进攻的机器人有很大概率进球。策略二:当1 号机器人前有机器人防守,无法采取直接射门方式,我们安排另一个2 号机器人埋伏在中线,当发球机器人发出球后,1 号机器人会撤退,带出敌方防守机器人,2 号机器人将加速向前,跑向原1 号机器人位置上射门。策略三:若以上两个策略都被限制时,发球机器人会选择传球给中路,中路机器人接应并伺机选择机会进攻。在大量实验测试中,执行这种多策略角球进攻方法,角球进球率能大大提高。

⑵中场预测防守策略

对于中场防守,我们采取的更多是保守策略,由于中场的敌方机器人威胁性不大,因此我们采取的方式主要是在后场防守,防止敌方的猛攻。然而,当有一个敌方机器人越过离中线50cm处时,我方会有一个机器人上前盯防,其余机器人堵在球与球门的连线上,防止敌方机器人射门,经实际验证,此策略能有效降低敌方中场直接射门成功率,如图6所示。

图6 中场预测防守图

⑶后场盯人防守策略

当敌方机器人进入后场,这对于我方的威胁是最大的,因此我们采用直接盯人的方式进行处理,只要有一个机器人出现在后场,就必有一个机器人出现盯防,其余机器人围堵在球与球门的连线上,防止射门。这种后场压迫式防守,对于对方的进攻能起到很好的防守效果。

2.4 无线通讯系统

无线通信系统主要的工作就是将决策调度系统制定出来的策略准确无误的传送给每个足球机器人,所以它的执行效率也至关重要,保证它的稳定性,机器人才能正确的执行任务。本文设计的实训平台的无线通讯系统采用发射机作为通讯硬件来给足球机器人传达指令,采用1对N 的广播方式,即使用一台发射机以一定频率给场上的N台足球机器人同时传送其对应的策略,每个足球机器人本体上都装有无线接收装置来接收发射机传送来的指令数据,然后实时的根据指令数据去做出即时的应对操作。这样的通讯系统具有抗干扰能力强,功耗小,传输速度快等特点。同时,为了方便管理两只球队对抗时的场景,本实验平台提供了裁判盒机制,裁判盒通过局域网连接双方球队的主机,并根据规则执行相应的脚本策略,此外裁判盒还可以与视觉系统相连,自动判断场上的犯规行为,裁判盒的加入,大大提升了比赛的流畅性,同时也增加了平台的可玩性。

2.5 场地运行系统

场地运行系统是给足球机器人运行提供必要的环境。本文设计的实训平台场地大小为10.4m*7.4m,场地表面由绿色毡垫覆盖,禁区置于球门前、与底线相接并位于底线中央的区域。球门分别放置在两条底线的中央位置,它是由两个0.16m 高的垂直侧壁连接一个0.16m 高的垂直后壁组成,球门侧壁间的距离为1m,球门深度为0.18m,球门墙壁的厚度为0.02m,球门的表面、边缘及顶部均为白色,球门的内表面应该覆盖泡沫等材料以吸收球的冲击力和降低偏转速度等,如图7所示。

图7 综合实训平台场地图

3 结束语

本文将小型足球机器人引入综合实训平台中,并设计了图像处理、物体识别、路径规划、策略分析等实验。试用表明,该平台能很好的促进学生的学习热情,增强学生的动手能力,让学生能将日常课堂学习到的专业知识综合的结合起来,并且该综合实训平台在学院内也已经成立了小型足球机器人团队,参与国内各项赛事中也取得了众多的奖项。

最后,实训平台在实际应用过程中,还有待进一步改进,例如,如何提升机器人对球的落地点的预判能力,如何结合机器人现有运动趋势来更好的进行路径规划,以及如何设计更多与计算机应用场景相关的实验,让学生们能够更好的发挥出他们的创新性等。

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