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足球机器人系统是一类典型的多移动机器人合作的对抗系统,具有实时性要求高、环境高度动态、存在不可预测状态等特点,并将高科技研究和足球联系在一起,通过足球比赛来检验各种理论、方法和技术。机器人足球比赛已爱到人工智能和机器人相关领域学者的广泛关注,并逐渐成为一个标准问题。本文主要研究足球机器人对抗策略及相关人工智能问题,以推动足球机器人的发展,探讨多智能机器人实时合作与对抗问题,以求验证和发展人工智能的有关理论和技术。 首先,本文归纳了足球机器人对人工智能的三大挑战:实时智能的挑战,复杂动态环境下合作智能的挑战以及实时多机器人环境下对抗智能的挑战。 第二,本文依据智能随控制精度的增加(即决策粒度的降低)而降低的思想,在总结了各种智能机器人控制体系结构、分析了一些足球机器人决策模型的基础上,提出了粗粒度行为的概念,将足球机器人策略过程垂直分解为四个独立的子过程,每个子过程都由相应的理论来解决,从而确立了基于粗粒度行为和垂直分解方法的足球机器人策略系统体系结构。 第三,本文将实时对抗环境下的多足球机器人协调分为两类:对应小范围、实时性要求高的为战术协调,而大范围、实时性要求较低的为战略协调。针对该问题,在Tambe的多智能体通用协调模型的基础上,在该模型对于操作的描述中增加了反应操作紧急程度的操作类型项,改进了多智能体通用协调模型以更适合足球机器人系统;使用对策论解决多足球机器人战术协调问题,使用泛诺图理论解决多足球机器人战略协调问题;结合对协调结构等问题的讨论提出了一种足球机器人协调机制。 第四,本文总结了智能对抗问题的特点和解决方法,提出了以行为主义方法为重点解决足球机器人对抗问题。使用分区法将足球机器人策略问题分解为一个动态规划问题,并将贝叶斯网络引入对手当前目标意图识别,在此基础上构建了对手模型;改进了行为主义的传统LCS系统,构建了双层协进化LCS,并将符号主义的BDI智能体引入LCS系统构建了人工生态金字塔模型。实验表明,基于该模型的足球机器人策略系统明显具有对抗优势。 第五,分别设计了基于集中式协调结构和分散式协调结构的足球机器人策略