[发明专利]嵌入式环境下的RoboCup平台球员智能控制方法及其系统

权利要求书

1.一种嵌入式环境下的RoboCup平台球员智能控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)从服务器端接收各种信息；

2)根据接收到的信息类型进行相应处理后整合给客户端的世界模型模块；

3)根据所述世界模型模块获取的当前球员的局部感知情况，由当前球员的高层决策模块负责球员之间的分工协作；

4)根据所述高层决策模块的规划来选择每个球员的动作；

5)发送动作命令给服务器端。

2.如权利要求1所述的RoboCup平台球员智能控制方法，其特征在于，所述步骤1)中的各种信息包括，命令响应信息、视觉信息、身体感知信息和听觉信息。

3.如权利要求1或2所述的RoboCup平台球员智能控制方法，其特征在于，所述步骤2)的具体处理过程为：

对于命令响应信息，所述接收信息处理模块立即直接对其进行解析处理，将命令执行的结果根据需要更新到所述世界模型模块中；

对于视觉信息和身体感知信息，所述接收信息处理模块不进行解析和更新，而是将其保存到共享数据区中；

对于听觉信息，所述接收信息处理模块根据不同的发送者来选择不同的处理方式，当发送者是自己，则不进行任何处理，当发送者是裁判员，则直接通知所述世界模型模块更新当前的比赛模式，当发送者是在线教练或其他球员且其消息内容中包含发送者所通报的物体运动信息，即等同于视觉信息，则保存并发送给所述世界模型模块统一进行解析与更新。

4.如权利要求1所述的RoboCup平台球员智能控制方法，其特征在于，所述步骤(3)中的局部感知情况包括当前球员在规定范围内可以看到和听到的球场情况，其中包括周围双方球员的位置、速度和加速度、喊话声，以及球在可视范围内的位置和速度和当前球员感受到自身的体力、速度和加速度。

5.如权利要求1所述的RoboCup平台球员智能控制方法，其特征在于，所述世界模型模块针对当前球场状态进行预测包括对球进行的预测以及对球员进行的预测。

6.如权利要求5所述的RoboCup平台球员智能控制方法，其特征在于，所述对球进行的预测包括：

情况1：本周期内没有视觉信息，或者视觉信息中并不含任何球的信息，而且上个周期没有执行踢球命令，则假设没有任何球员碰到球，然后不对球的运动信息进行计算并将其更新到所述世界模型模块中；

情况2：本周期内有视觉信息，但是视觉信息中只有球的位置信息，则还需要得到其速度信息；这种情况说明，球位于球员邻域内，但是不在球员视野范围内；如果连续两个周期内得到球的位置，则球在上一周期中的速度就可由上周期两个位置之差得到，然后计算当前周期的球速；

情况3：本周期内有身体感知信息，球员发送的踢球命令得到了执行，则计算出有效踢球力量，进而计算出加速度，然后根据当前球的位置、速度计算出下一周期的位置与速度；

如果要对未来n个周期中球的运动状态进行预测，其方法为：第1周期按上述方法预测，而对于从第2个周期到第n个周期的运动情况，都按照上面的情况1进行处理。

7.如权利要求1所述的RoboCup平台球员智能控制方法，其特征在于，所述高层决策模块是通过球队阵型、跑位和动作选择算法来实现。

8.如权利要求1所述的RoboCup平台球员智能控制方法，其特征在于，所述动作命令包括身体控制命令、通讯命令、数据请求命令。

9.一种嵌入式环境下的RoboCup平台球员智能控制系统，包括：服务器端：用于执行客户端发来的命令以及给参与比赛的客户端发送信息，以及至少两个客户端，每个客户端对应于一个球队，所述客户端包括：

接收信息处理模块，用于接收所述服务器端发送的消息，并且按照预定协议对所接收的信息进行解析和分类，并将特定类型的信息发送给世界模型；

世界模型模块，用于接收所述接收信息处理模块发送的信息，并进行更新、合并以及存储；

高层决策模块，用于根据世界模型中存储的信息，进行球员之间的分工协作的高层决策，并将所述决策发送给球员技术模块；

球员技术模块，用于根据世界模型中存储的信息以及高层决策模块所作出的决策对球员的基本动作进行选择；

动作命令发送模块，根据预定的动作指令协议，向服务器端发送动作指令。