足球机器人视觉动作协调的运动控制学习方法研究与系统实现的中期报告.docx

足球机器人视觉动作协调的运动控制学习方法研究与系统实现的中期报告 本次中期报告旨在介绍我们团队在足球机器人视觉动作协调的运动控制学习方法研究与系统实现方面的进展。 首先，我们已经完成了足球机器人的搭建，并利用视觉传感器实现了球的识别和跟踪。接下来，我们着手研究机器人的运动控制学习方法。 在运动控制学习方面，我们采用了深度强化学习（deep reinforcement learning）的方法。具体来说，我们构建了一个深度Q网络（deep Q-network），该网络采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network）作为特征提取器，用于学习机器人在不同状态下的动作策略。 我们将机器人的状态定义为其所处的环境，包括机器人自身的姿态、位置、周围障碍物等。机器人的动作则定义为机器人对自身控制的以速度为目标的控制器输出。 在学习阶段，机器人将不断探索自身在不同状态下的最优动作策略，并通过与环境的交互不断调整自身策略，最终实现动作协调控制。 目前，我们已经完成了深度强化学习算法的实现，并进行了一系列仿真实验，初步结果表明，我们所提出的学习方法能够有效地提高机器人的运动控制效果。 在下一步的工作中，我们将进一步完善系统功能，并进行实际机器人的测试，以验证学习效果。