人工智能技术在足球机器人中的应用

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摘要： 人工智能研究的一个重要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。随着人工智能理论与技术的发展，以及其在机器人领域中的应用，机器人的智能化水平得到了大幅度的提高。本文分析了国内外人工智能的研究现状，阐述了足球机器人及人工智能中的关键技术。用专家系统技术进行不同层次的机器人路径规划，随着遗传算法、蚁群算法等的具体应用，获得了较为理想的路径搜索效率，达到了较好的规划效果。引入人工神经网络对足球机器人目标物空间位置进行精确测量，从而较好地实现了机器人导航中的目标定位与轨迹追踪。

关键词： 人工智能 足球机器人 人工神经网络 智能控制

引言

足球机器人系统是一个典型的多智能体系统和分布式人工智能系统，涉及机器人学、计算机视觉[1]、模式识别、多智能体系统[2]、人工神经网络[3]等领域，而且它为人工智能理论研究及多种技术的集成应用提供了良好的实验平台。机器人球队与人类足球一样，它的胜负不但取决于机器人本身的性能，而且取决于比赛策略，只有将可靠的硬件与先进的策略结合才能取胜。人工智能技术在足球机器人的平台上有着重要的作用。从机器人的外观到机器人最重要的核心部分——控制、决策，都无不起着重要的作用。专家系统[4]、人工神经网络在机器人的路径规划[5]上得到充分的应用。

1.人工智能研究现状

人工智能[6-8]是一门研究人类智能机理，以及如何用计算机模拟人类智能活动的学科，该领域的研究包括机器人、语言识别[9]、图像识别、自然语言处理和专家系统等，涉及数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示[10][11]、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。

几乎所有的编程语言均可用于解决人工智能算法，但从编程的便捷性和运行效率考虑，最好选用“人工智能语言”[12]。常用的人工智能语言有传统的函数型语言Lisp、逻辑型语言Prolog及面向对象语言Smalltalk、VC++及VB等，Math-Works公司推出的高性能数值计算可视化软件Matlab中包含神经网络工具箱，提供了许多Matlab函数。另外，还有多种系统工具用于开发特定领域的专家系统，如INSIGHT、GURU、CLIPS、ART等。这些实用工具为开发人工智能应用程序提供了便利条件，使人工智能越来越方便地运用于各种领域。

智能机器人是信息技术和人工智能等学科的综合试验场，可以全面检验信息技术和人工智能等各领域的成果，以及它们之间的相互关系。人工智能技术中的视觉、传感融合、行为决策、知识处理等技术，需要使无线通讯、智能控制、机电仪一体化、计算机仿真等许多关键技术有机、高效地集成统一。人们在很多领域都成功地实现了人工智能：自主规划和调度、博弈、自主控制、诊断、后勤规划、机器人技术、语言理解和问题求解等。

2.人工智能主要研究领域

人工智能的研究领域非常广泛，而且涉及的学科非常多。目前，人工智能的主要研究领域包括：专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、智能决策支持系统及人工神经网络等。下面主要介绍在足球机器人设计、制造、控制等过程中常用的人工智能技术[13]。

2.1专家系统

专家系统是一个智能计算机程序系统，是一个具有大量专门知识与经验的程序系统，它应用人工智能技术和计算机技术，根据某领域一个或多个专家提供的知识和经验，进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以便解决那些需要人类专家处理的复杂问题。专家系统一般具有如下基本特征：具有专家水平的专门知识；能进行有效的推理；具有获取知识的能力；具有灵活性；具有透明性；具有交互性；具有实用性；具有一定的复杂性及难度。

2.2人工神经网络

人工神经网络是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统，采用了与传统人工智能和信息处理技术完全不同的机理，克服了传统的基于逻辑符号的人工智能在处理直觉、非结构化信息方面的缺陷，具有自适应、自组织和实时学习的特点。神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织和非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合，以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。由于其他方法也有优点，因此将神经网络与其他方法相结合，取长补短，可以达到更好的应用效果。目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。

2.3图像处理

图像处理是用计算机对图像进行分析，达到所需结果，又称影像处理。图像处理技术主要包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别三个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。数字图像处理中的模式识别技术，可以对人眼无法识别的图像进行分类处理，可以快速准确地检索、匹配和识别出各种东西，在日常生活各方面和军事上用途较大。

3.人工智能在足球机器人中的应用

3.1基于专家系统的足球机器人规划

路径规划或避碰问题是足球机器人比赛中的一个重要环节。根据工作环境，路径规划模型可分为基于模型的全局路径规划和基于传感器的局部路径规划。全局路径规划的主要方法有：可视图法、自由空间法、最优控制法、栅格法、拓扑法、切线图法、神经网络法等。局部路径规划的主要方法有：人工势场法、模糊逻辑算法、神经网络法、遗传算法[14]等。机器人规划专家系统是用专家系统的结构和技术建立起来的机器人规划系统。大多数成功的专家系统都是以基于规则系统的结构来模仿人类的综合机理的。它由五部分组成：知识库、控制策略、推理机、知识获取、解释与说明。随着人工智能计算智能与进化算法研究的逐步发展，遗传算法、蚁群算法等的提出，机器人路径规划问题得到了相应发展。尤其是通过遗传算法在路径规划中的应用，机器人更加智能化，其运行路径更加逼近理想的优化要求。以动态、未知环境下的机器人路径规划为研究背景，利用遗传算法采用了基于路点坐标值的可变长染色体编码方式，构造了包含障碍物排斥子函数项的代价函数，使得路径规划中的地图信息被成功引入到了遗传操作的实现过程中。同时针对路径规划问题的具体应用，改进了交叉和变异两种遗传算子，获得了较为理想的路径搜索效率，达到了较好的移动机器人路径规划效果。

3.2人工神经网络在机器人定导航中的应用

人工神经网络是一种仿效生物神经系统的信息处理方法，其优点主要体现在它可以处理难以用模型或规则描述的过程和系统；对非线性系统具有统一的描述；有较强的信息融合能力。因此在移动机器人定位与导航方面，基于神经网络的多传感器信息融合正是利用了神经网络的这些特性，将机器人外部传感器的传感数据信息作为神经网络的输入处理对象，从而获得移动机器人自身位置与对障碍物比较精确的估计，实现移动机器人的避障与自定位。

结语

随着人工智能技术的进一步研究，足球机器人竞赛水平将不断提高。但就目前情况来看，在现有的基础上扩大应用的范围，增强应用的效果，还应主要在人工智能技术上做进一步的研究。专家系统在专家知识的总结、表述及不确定的情况下推理是目前专家系统的瓶颈所在。制造生产的多变复杂性及操作的人工经验性，使人工智能的应用受到限制。此外，一些工艺参数的定量化实现也不易。随着技术的飞速发展，人工智能技术也在进一步完善，如多种方法混合技术、多专家系统技术、机器学习方法、并行分布处理技术等。随着新型人工智能技术的出现，制造业将会更加光明，性能更加优越的足球机器人也不再遥远。

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