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第一部分 概述3

第1章 RoboCup中型组介绍3

1.1 RoboCup机器人足球世界杯3

1.2 RoboCup中型组比赛与中型组机器人4

1.3 RoboCup中型组的发展现状与趋势8

1.4 国防科技大学中型组机器人足球队10

第2章 足球机器人软硬件框架12

2.1 机械结构12

2.2 电气系统14

2.3 基于ROS的软件框架18

第二部分 平台与底层控制25

第3章 全向运动平台25

3.1 全向轮设计25

3.2 全向运动平台设计28

3.3 全向运动平台数学模型建立33

3.4 基于运动学模型的底层运动控制44

3.5 基于动力学模型的底层运动控制61

3.6 小结70

第4章 主动控球系统71

4.1 主动控球系统机构设计与建模71

4.2 主动控球系统控制算法设计75

4.3 ROS下控制系统实现76

4.4 实验结果与分析78

4.5 小结81

第5章 击球系统82

5.1 基于电磁铁的击球系统82

5.2 击球机构机械设计84

5.3 击球控制电路84

5.4 ROS节点实现85

5.5 小结86

第三部分 环境感知89

第6章 全向视觉系统89

6.1 全向视觉系统的设计及标定89

6.2 ROS下摄像机驱动以及OpenCV视觉库使用96

6.3 足球机器人全向视觉感知算法104

第7章 前向视觉113

7.1 前向摄像机安装及驱动113

7.2 前向视觉的标定及坐标变换114

7.3 ROS节点及消息通信118

第8章 Kinect视觉119

8.1 Kinect简介119

8.2 Kinect驱动121

8.3 点云库PCL123

8.4 基于Kinect的足球识别125

8.5 Kinect视觉系统标定126

8.6 足球三维轨迹拟合与预测128

8.7 多Kinect的使用130

第四部分 规划与控制135

第9章 基于subtargets的路径规划135

9.1 应用子目标点法生成中间点136

9.2 生成中间点算法137

9.3 基于三次样条曲线法的路径生成138

9.4 几何路径生成139

9.5 几何路径轨迹化140

9.6 动态环境下算法可行性分析142

9.7 实验结果142

9.8 小结146

第10章 基于模型预测控制的全向移动机器人轨迹跟踪147

10.1 概述147

10.2 模型建立以及问题描述149

10.3 基于拉盖尔函数的模型预测控制器设计151

10.4 实验结果与分析155

10.5 小结162

第11章 基于增强学习的足球机器人行为控制163

11.1 增强学习的模型和基本算法163

11.2 基于CMAC的Sarsa直接梯度增强学习算法167

11.3 Sarsa（λ）增强学习在机器人行为控制中的应用170

11.4 基于三角剖分的CMAC在机器人行为控制中的应用173

11.5 启发式信息在机器人行为控制中的应用179

11.6 小结181

第五部分 多机器人协同185

第12章 多机器人通信185

12.1 DA-TDMA通信协议186

12.2 RTDB的实现和使用188

第13章 多机器人角色分配191

13.1 多机器人任务分配概述191

13.2 主要的多机器人任务分配模式195

13.3 RoboCup中的任务分配问题分析197

13.4 NuBot机器人足球队任务分配200

13.5 实验及比赛分析205

13.6 小结208

第14章 多机器人编队控制209

14.1 多机器人编队控制概述209

14.2 多机器人编队的数学描述210

14.3 编队控制211

14.4 编队控制实验215

14.5 小结218

第15章 基于ROS和Gazebo的足球机器人仿真系统219

15.1 仿真软件Gazebo219

15.2 Gazebo与ROS的交互220

15.3 仿真模型的搭建221

15.4 仿真世界的创建224

15.5 单个足球机器人的运动仿真实现226

15.6 多足球机器人协同的仿真实现235

15.7 小结240

附录 IEL6751基于SOEM库的配置241

参考文献252