【文章內(nèi)容簡介】 人杯球員需要其 他 的感應裝置比如聲納及觸覺感應和力與轉(zhuǎn)矩的感受來區(qū)分視覺信息。同樣，機器人杯球員需要實時處理多傳感器 整 合和集成信息。因此，粗略利用多傳感器 整 合系統(tǒng)的直接辦法看起來并不適合。我們就為機器人杯開發(fā)一種傳感器整合集成的方法。 (3) 學習型機器人行為 ： 單個球員必須能夠執(zhí)行幾種動作，其中的每一個動作都都是根據(jù)當前周圍環(huán)境來選定的，考慮到傳感器信息處理和行動執(zhí)行的不確定性，為所有的情況編定機器人行為是不可行 的。機器人學習法看起來很有前途。作為一種機器人學習方法，強化學習最近引起了人們的廣泛注意。這種學習方法用極少的推理卻得到了高性能反應和適應行為。然而大多數(shù)現(xiàn)在的應用只有在電腦在虛擬環(huán)境下仿真才能夠?qū)崿F(xiàn)?，F(xiàn)實機器人應用極為少見 (silva99)。對強化學習來說機器人杯是一個很好 的平臺，因為強化學習的優(yōu)勢大部分取決于機器人所能達到的大型和復雜任務的程度。 在機器人聯(lián)賽的基礎階段單對單的競賽看起來是可行的。由于球員要考慮對方的運動，問題的復雜程度要比沒有對手的情況下射門要高出很多。為減少這種復雜程度，任務分解是一 種常用的辦法。 Fredrik提出一種學習避開守門員 并 射門 的 行為的方法 (Fredrik00)射門和躲避是分別獨立學習得到的，并且這兩種行為在學習過程中相互協(xié)作，由于有限的視覺區(qū)域，他們的方法仍然需要承受巨大的狀態(tài)空間，并且存在觀察 及 聯(lián)絡方面的問題。 Kum 提出一種反應式直接法來構架在動態(tài)環(huán)境中的實時智能控制。在一個單對單的類似足球比賽的游戲中應用了他的方法，由于它的方法需要全局感知場地內(nèi)機器人的位置，所以這種方法并不能應用于只允許 智能體 感知（請查看規(guī)則部分）的機器人杯 比賽 。在最終比賽中，考慮使用多對多的比賽， 在這種情況下，機器人必須具有集體行為，作為一個團隊定義所有團隊行為看起來是不可能的，特別是在當某個復合動作需要被執(zhí)行的時候。很難找到一個學習這些行為（也就是集體性行為）的簡單方法。我們將不會定義某種情況為所有球員及球的準確位置，僅僅是可能將他們分類為某種模式，或者我們可以考慮模仿式協(xié)作。 另外，與機器人杯相關的問題比如任務描述和環(huán)境建模也是一些具有挑戰(zhàn)性的課題。當然，把解決以上問題的方法集成到一個物理實體上是最困難的一個問題。 5 機器人的相關問題 ： 機器人足球比賽的實現(xiàn)是基于硬件或是模仿 式 機器人。規(guī)則與真 人足球比賽相類似。由硬件實現(xiàn)的機器人足球賽的研究涉及電腦、自動化、控制、傳感器技術、無線通訊、精密機械、模仿材料和無數(shù)前沿的研究和綜合、集成。模仿式機器人足球賽在標準軟件平臺上運行，它包含控制技術、通信、傳感器和其他一些方面，研究的關鍵問題是一些先進的功能，如系統(tǒng)內(nèi)的 協(xié) 作動態(tài)判斷和及時的計劃、機器人的學習和一些當前人工智能的一些熱點。因此，在國際人工智能領域，機器人足球賽被認作是一個在未來 50 年內(nèi)的一個標準的課題，就像在人和電腦間進行的國際象棋賽一樣。機器人足球賽為人工智能理論應用到實際 做出 了許多貢獻。同樣 它為檢驗新想法新技術和促進相關技術的發(fā)展 做出了幫助。一系列應用到機器人足球賽的新技術將會促進社會經(jīng)濟文化的發(fā)展。機器人足球賽不僅是一種具有高科技水平的前沿競賽，同樣也提供了真正比賽提供的休閑娛樂及 樂趣 。 我們可以預料這個活動將會產(chǎn)生巨大的市場需求和新的工業(yè)機遇。而且還會帶來不可估量的經(jīng)濟 效益 和社會應用。 機器人杯研究目標是為分布式系統(tǒng)提供一個測試平臺，它以一種特殊的方式包含了以下幾個研究目標： － 機器人形態(tài) ?，F(xiàn)在機器人利用輪子 和軌道 來組成形體，而人類球員不會用這些東西來在球場上踢球。所以我們必須把機器人建造得跟人類相似。比如具有相同的姿態(tài)，結構和體重。 － 機器人的軀體 。如果機器人充滿了 鐵 和塑料，人們將會害怕接觸它。所以，機器人必須擁有自己的肌肉并且可以與人類相接觸。 － 機器人能源 ?，F(xiàn)在足球機器人的能源是電池。但是只能用幾分鐘。在將來，足球機器人必須跑和移動 40~45 分鐘。那意味著電池必須體 具有 重量輕和能量大 的特性。 － 機 器人技巧 ?，F(xiàn)在兩腿機器人能夠爬樓梯 。最好的足球機器人是 SONY 公司的四足狗。 50 年后機器人一定可以像人一樣跑跳射門和 帶球。人們可以做到的機器人也可以做到。 － 機 器人 智能 。高級球員用他們的大腦來踢球，所以 明星 球員的智力必定很高。在 1977 年 IBM 的深藍電腦擊敗了卡斯帕羅夫，但是 IBM 只用了 16RISK6000，所以在將來內(nèi)置足球機器人球員的內(nèi)置微型計算機一定會非常優(yōu)秀。 － 機器人的感覺 。傳感器部分將會被隨意放置，比如，它可以擁有六個眼睛，并利用聲納和無線通訊網(wǎng)絡?，F(xiàn)在的傳感器技術不能解決圖像理解觸摸力度和內(nèi)置傳感器的功能 與 效率的問題。所以我們必須解決這些問題。 6 機器人杯和 MAS(多智能體 )的關系 ： 智能體 MAS 和機器人杯 機器人杯是一個典型的 MAS(Multiagent system 多 智能體 系統(tǒng) )模型，我們可以把 7 個機器人當做 7 個終端，這將會涉及 MAS 一些相關技術，比如通訊和協(xié)作。這些技術正是 MAS 的核心技術。 智能體 是一個近幾年在電腦科學領域的一個重要的概念，這個概念已經(jīng)被廣泛應用到了人工智能領域、分布式計算機系統(tǒng)學等等。同時這個概念提供了一個嶄新的分布式開放系統(tǒng)的設計路線。 它被認作是“一個軟件發(fā)展的重大突破”，在 AI 領域人們把 智能體 當做計算機化的實體， 它 能獨立完成某種任務，并且具有在某種環(huán)境下的生命周期估計 。人們同樣把由多個 智能體 組成的可相互交流和互動的系統(tǒng)叫做 MAS。 大體上認為 智能體 研究可以分為智能代理、 MAS 和 智能 導向編程 (AOP)。他們之間并不是相互孤立的。智能代理可以看做是 智能體 研究的一個微縮級別。但 AOP和發(fā)展工具或者 AOP 平臺目的是為了 MAS 研究服務。因此，從某種程度上說，我們可以說這三個項目對 MAS 研究來說是一體的，這種說法與我們現(xiàn)實環(huán)境相一致，因為大多數(shù)現(xiàn)實系統(tǒng)屬于 MAS。 MAS 是機器人杯的基礎技術，機器人杯是 MAS 系統(tǒng)的一個典型。很明顯，機器人杯技術包括一些 智能體 相關技術比如協(xié)調(diào)規(guī)則、可 靠的通信、死鎖和一些其他的技術。這些技術是 MAS 的核心技術。對于一個想?yún)⒓訖C器人杯的研究人員來說最基本的問題是設計一個多 智能體 系統(tǒng)。這個系統(tǒng)可以實時做出響應，他同樣可以執(zhí)行一個合理的面向目標的行動。 由于足球比賽空間巨大為所有可能情況和條件還有 智能體 行為編碼是不可能的，因此 ，讓 智能體 學會策略十分關鍵。而且這些與 智能體 研究的一些技術密切相關。這些包括： －在協(xié)作環(huán)境下的機器學習 － MAS 的構建：及時的 MAS 團隊協(xié)作控制和命令執(zhí)行。 －模擬對手。 MAS 系統(tǒng)的協(xié)調(diào) 由于機器人杯是多 智能體