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第一部分 概述
第1章 RoboCup中型组介绍
1．1 RoboCup机器人足球世界杯
1．2 RoboCup中型组比赛与中型组机器人
1．3 RoboCup中型组的发展现状与趋势
1．4 国防科技大学中型组机器人足球队
第2章 足球机器人软硬件框架
2．1 机械结构
2．2 电气系统
2．3 基于ROS的软件框架
第二部分 平台与底层控制
第3章 全向运动平台
3．1 全向轮设计
3．2 全向运动平台设计
3．3 全向运动平台数学模型建立
3．4 基于运动学模型的底层运动控制
3．5 基于动力学模型的底层运动控制
3．6 小结
第4章 主动控球系统
4．1 主动控球系统机构设计与建模
4．2 主动控球系统控制算法设计
4．3 ROS下控制系统实现
4．4 实验结果与分析
4．5 小结
第5章 击球系统
5．1 基于电磁铁的击球系统
5．2 击球机构机械设计
5．3 击球控制电路
5．4 ROS节点实现
5．5 小结
第三部分 环境感知
第6章 全向视觉系统
6．1 全向视觉系统的设计及标定
6．2 ROS下摄像机驱动以及OpenCV视觉库使用
6．3 足球机器人全向视觉感知算法
第7章 前向视觉
7．1 前向摄像机安装及驱动
7．2 前向视觉的标定及坐标变换
7．3 ROS节点及消息通信
第8章 Kinect视觉
8．1 Kinect简介
8．2 Kinect驱动
8．3 点云库PCL
8．4 基于Kinect的足球识别
8．5 Kinect视觉系统标定
8．6 足球三维轨迹拟合与预测
8．7 多Kinect的使用
第四部分 规划与控制
第9章 基于subtargets的路径规划
9．1 应用子目标点法生成中间点
9．2 生成中间点算法
9．3 基于三次样条曲线法的路径生成
9．4 几何路径生成
9．5 几何路径轨迹化
9．6 动态环境下算法可行性分析
9．7 实验结果
9．8 小结
第10章 基于模型预测控制的全向移动机器人轨迹跟踪
10．1 概述
10．2 模型建立以及问题描述
10．3 基于拉盖尔函数的模型预测控制器设计
10．4 实验结果与分析
10．5 小结
第11章 基于增强学习的足球机器人行为控制
11．1 增强学习的模型和基本算法
11．2 基于CMAC的Sarsa直接梯度增强学习算法
11．3 Sarsa（λ）增强学习在机器人行为控制中的应用
11．4 基于三角剖分的CMAC在机器人行为控制中的应用
11．5 启发式信息在机器人行为控制中的应用
11．6 小结
第五部分 多机器人协同
第12章 多机器人通信
12．1 DA-TDMA通信协议
12．2 RTDB的实现和使用
第13章 多机器人角色分配
13．1 多机器人任务分配概述
13．2 主要的多机器人任务分配模式
13．3 RoboCup中的任务分配问题分析
13．4 NuBot机器人足球队任务分配
13．5 实验及比赛分析
13．6 小结
第14章 多机器人编队控制
14．1 多机器人编队控制概述
14．2 多机器人编队的数学描述
14．3 编队控制
14．4 编队控制实验
14．5 小结
第15章 基于ROS和Gazebo的足球机器人仿真系统
15．1 仿真软件Gazebo
15．2 Cazebo与ROS的交互
15．3 仿真模型的搭建
15．4 仿真世界的创建
15．5 单个足球机器人的运动仿真实现
15．6 多足球机器人协同的仿真实现
15．7 小结
附录 IEL6751基于SOEM库的配置
参考文献
