第1章 概述 1
1.1人工智能简介 1
1.1.1什么是人工智能 1
1.1.2研究人工智能的意义 1
1.1.3人工智能的基本内容 2
1.1.4人工智能的研究途径与方法 2
1.2机器人足球比赛简介 3
1.2.1机器人足球比赛的发展概况 3
1.2.2机器人足球比赛的种类 3
1.2.3机器人足球比赛的意义 4
第2章 人工智能基础 6
2.1知识 6
2.1.1知识的层次结构 6
2.1.2足球机器人的知识 7
2.1.3知识的表示 8
2.1.4足球机器人知识的表示举例 14
2.2推理 28
2.2.1什么是推理 28
2.2.2推理方法及其分类 28
2.2.3推理的控制策略及其分类 29
2.2.4正向推理 30
2.2.5逆向推理 30
2.2.6推理方法举例 31
2.3搜索 34
2.3.1什么是搜索 35
2.3.2状态空间的盲目搜索 35
2.3.3状态空间的启发式搜索 36
2.4智能优化算法 38
2.4.1遗传算法概述 38
2.4.2遗传算法的计算 39
2.4.3遗传算法的计算示例 40
2.4.4粒子群优化算法 41
2.4.5基于PSO的足球机器人动作选择 42
第3章 FIRA仿真比赛的策略设计 45
3.1FIRA仿真机器人足球比赛平台及其操作简介 45
3.2FIRA仿真策略设计 47
3.2.1创建最基本的策略框架 48
3.2.2比赛信息的预处理 49
3.2.3知识与参数 52
3.2.4决策形成的基本模式 53
3.2.5态势分析与策略选择 53
3.2.6比赛队形的确定与角色的分配 54
3.2.7动作规划 56
3.2.8决策子系统框架举例 59
第4章 RoboCup仿真比赛策略与动作的设计 61
4.1RoboCup仿真比赛简介 61
4.2开发环境介绍 63
4.3Agent程序的结构 63
4.4场地与球员 65
4.5底层动作的设计 66
4.5.1奔跑（dash） 67
4.5.2踢球（kick） 67
4.5.3转身（turn） 67
4.5.4移动（move） 67
4.5.5turnBodyToPoint的实现 68
4.5.6searchBall的实现 68
4.5.7freezeBall的实现 70
4.5.8dashToPoint的实现 71
4.6中高层动作的设计 71
4.6.1dribble方法的实现 71
4.6.2interceptClose断球方法的实现 73
4.6.3directPass传球方法的实现 75
4.7高层策略 75
4.7.1角色和阵型 75
4.7.2球队策略的应用 76
4.7.3防守策略 77
4.8球队FC Portugal简介 77
4.8.1FC Portugal球队的创新点 77
4.8.2球队策略 78
4.8.3智能体结构和高层决策模型 79
4.8.4智能体的知识 79
4.8.5底层技术 80
第5章 足球机器人的视觉 82
5.1概述 82
5.1.1什么是计算机视觉 82
5.1.2视觉的计算理论 82
5.1.3人类视觉与计算机视觉的比较 83
5.2BMP文件 85
5.2.1BMP文件的组成 85
5.2.2BMP文件的显示 87
5.3图像捕获与显示 89
5.3.1使用视频设备附带的SDK开发应用程序 90
5.3.2使用VFW软件包开发视频应用程序 91
5.4边缘检测 96
5.4.1边缘检测的思想和原理 96
5.4.2常用的梯度算子 97
5.4.3边缘检测实例 97
5.5颜色视觉 101
5.5.1颜色模型 102
5.5.2颜色库 104
第6章 足球机器人的驱动 107
6.1电机的选用 107
6.2H桥电机驱动 108
6.3电机驱动芯片举例 110
第7章 半自主机器人足球比赛及其子系统简介 116
7.1半自主机器人足球比赛简介 116
7.2视觉子系统 117
7.2.1图像捕捉 117
7.2.2图像预处理 118
7.2.3图像处理 118
7.2.4几何矫正 119
7.2.5色标设计 119
7.2.6辨识算法 120
7.3电机控制系统 123
7.3.1控制单元 123
7.3.2主控制程序流程 123
7.3.3PID运算子程序 124
7.4决策子系统 125
7.4.1基本动作层的实现 126
7.4.2函数及方法举例 127
第8章 附录——比赛规则 129
8.1FIRA SimuroSot比赛规则 129
8.2FIRA MiroSot 3∶3比赛规则 132
8.3FIRA MiroSot 5∶5比赛规则 139
8.4FIRA MiroSot 11：11比赛规则 145