液体状态机在足球机器人路径规划中的应用

摘要

机器人路径规划技术是现代机器人控制领域内的一个焦点问题，也是机器人避障比赛中的核心技术。作为一种新型循环神经网络，液体状态机具有对数据大规模并行处理及对知识有较强的融合能力等良好的特性，引起越来越多的关注。 本文在综合分析大量最新研究成果的基础上，将液体状态机应用到机器人路径规划之中。主要完成以下研究工作。 首先，描述了足球机器人，特别是类人机器人比赛的现状和特点。 然后，综合分析了液体状态机的结构特点，运行机制及学习方法。 最后，分析了机器人路径规划的特点与技术要求，并给出了液体状态机在其中应用的具体方案，通过仿真与实际比赛验证了方案的合理性。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1 章 绪论

1.1 液体状态机概述

1.1.1 循环神经网络

1.1.2 尖峰神经网络

1.2 机器人路径规划

1.2.1 全局路径规划

1.2.2 局部路径规划

1.3 机器人足球类人比赛概述

1.3.1 机器人足球简介

1.3.2 机器人足球的意义

1.3.3 FIRA机器人足球类人机器人比赛

1.3.4 本文的主要工作

第2 章尖峰神经网络

2.1 尖峰神经元基本概念

2.1.1 尖峰神经元背景

2.1.2 尖峰神经元的特点

2.1.3 SRM模型应用

2.2 尖峰神经元的神经网络

2.3 尖峰神经网络的编码方式

2.4 尖峰神经网络算法研究

2.4.1 SP算法

2.4.2于粒子群算法

本章小结

第3 章液体状态机

3.1 一般定义

3.1.1 无限状态机

3.1.2 分离特性

3.1.3 液体状态

3.1.4 与生物学的联系

3.2 液体层

3.2.1 动态存储器

3.2.2 理论分析

3.3 学习算法

3.3.1 parallel delta rule

3.3.2 误差反馈算法

3.3.3 hebb学习规则

3.4 仿真工具

3.4.1 产生对象

3.4.2 设定参数

3.4.3 建立连接

3.4.4 记录单元

3.4.5 运行

3.5 应用

本章小结

第4 章液体状态机在路径规划中的应用

4.1 机器人路径规划方法的分类及介绍

4.2 一般神经网络在路径规划中的应用

4.2.1 神经网络与碰撞罚函数

4.2.2 路径规划

4.3 液体状态机在路径规划中的应用

4.3.1 软件仿真

4.3.2 实际应用

结论

参考文献

硕士研究生期间发表论文

致 谢