基于機器人足球平臺的工程訓練研究

陳雯柏， 吳細寶， 許曉飛

(北京信息科技大學 自動化學院, 北京 100192)

·實習與實訓·

基于機器人足球平臺的工程訓練研究

陳雯柏， 吳細寶， 許曉飛

(北京信息科技大學 自動化學院, 北京 100192)

為提高工科自動化類相關專業學生的工程“綜合、實踐”能力，基于工程型人才的素質與能力要求，提出以機器人足球競賽為平臺的多學科工程綜合與創新實踐教學方案。首先介紹了機器人足球競賽的相關背景，然后從本科階段工科教育模擬“解決復雜工程問題”的角度，構建了符合“構思、設計、實施、運行”理念的基于機器人足球比賽系統的工程訓練方案，最后對系統方案中關鍵技術與訓練內容進行了詳細分析與討論。機器人足球工程訓練活動的開展，有利于本科學生的工程能力、創新實踐能力的提高。

機器人足球； 創新實踐； 工程訓練； 工程科技人才培養

0 引 言

為推進工程教育改革，促進教育界與工業界之聯系，2006年教育部正式啟動了工程教育專業認證試點工作[1-2]。2008年5月，“中國CDIO工程教育模式研究與實踐”課題組，開始組織開展CDIO工程教育模式的研究與探索。2010年6月，教育部啟動“卓越工程師教育培養計劃”重大改革。2012年，“中國工程教育認證協會”獲得教育部支持，按照華盛頓協議要求，開展工程教育認證工作[3-4]。相關改革工作正是解決學生的工程實際訓練較少的實際問題，提高工程教育人才培養質量[5-8]。

機器人足球賽涉及傳感、通訊、人工智能、機器人學等諸多領域前沿技術，是高技術的對抗賽[9-10]。本文基于工程型人才的素質與能力要求，從模擬“解決復雜工程問題”的角度，設計并構建了符合“構思、設計、實施、運行”理念的基于機器人足球比賽系統的多學科工程綜合與創新實踐教學方案。

1 工程型人才培養

1.1 工程型人才的素質與能力要求

華盛頓協議對工程類本科生的能力要求主要有以下幾方面[7]：①在系統、工藝和機器的設計、操作和改進過程中，能夠應用數學、自然科學和工程技術知識。②發現并解決復雜工程問題。③了解并解決環境、經濟和社會與工程相關的問題。④具有有效溝通能力。⑤能夠接受終身學習并促進職業發展。⑥遵守工程職業道德。⑦能夠在當今社會中發揮作用。2013年在韓國舉行的國際工程大會上，我國加入《華盛頓協議》。2015年，中國工程教育專業認證協會發布了《工程教育專業認證標準》對學生提出的基本要求[8]。

1.2 工程訓練

1.2.1 “復雜工程問題”特征

參照《華盛頓協議》要求，詳細界定“復雜工程問題”必須具備下述特征①，同時具備下述特征②～⑦的部分或全部[8,11-12]：①基于深入原理。必須運用深入的工程原理經過分析才可能得到解決。②協同攻關。需求涉及多方面的技術與工程因素，并可能相互有一定沖突。③建模求解。需要通過建立合適的抽象模型才能解決，在建模過程中需要體現出創造性。④需新方法和現代工具不是僅靠常用方法就可以完全解決的。⑤不確定與創新思維。問題中涉及的因素可能沒有完全包含在專業標準和規范中。⑥利益沖突。問題相關各方利益不完全一致。⑦綜合性。具有較高的綜合性，包含多個相互關聯的子問題。

1.2.2 “解決復雜工程問題”與工程屬性“綜合、實踐、創新”的關系

工程教育專業認證的畢業要求是對原有“科學教育”烙印的課程體系提出了挑戰，融合理論課程與試驗課程以及實踐環節是必然趨勢。本科階段工科教育要求以模擬“解決復雜工程問題”為載體，根據成果反向設計理念，按照核心能力，以現代實際、成熟的復雜工程問題研發過程典型化為載體，轉化為系統化、可操作的教學過程，其重點是“綜合、實踐”。“創新源于實踐”，培養工程“綜合、實踐”能力是本科階段畢業生具有創新意識的基礎。

2 機器人足球

1992年，加拿大大不列顛哥倫比亞大學An Mackworth教授首次提出機器人足球的概念，旨在通過機器人足球比賽，為人工智能和智能科學與技術的發展提供一個具有挑戰性的課題。表1、表2分別列出了目前最為主流的兩大機器人世界杯比賽的機器人足球比賽項目信息。圖1所示為足球機器人比賽場景示意圖。

表1 FIRA比賽項目的設置

表2 RoboCup比賽項目的設置

圖1 足球機器人比賽場景示意圖

3 基于MiroSot機器人足球的工程綜合與創新實踐教學平臺

MiroSot比賽系統的硬件平臺具體可分為機器人小車、視覺、決策和無線通訊4個子系統[13-14]。

3.1 MiroSot創新實踐訓練方案

機器人足球目標任務是通過視覺系統獲得小球坐標、小車編號、位姿等信息，通過決策系統得到小車動作任務，最后由通信系統發出小車控制指令。可見，機器人足球是涉及機械、模式識別、信號處理、電路設計等多方面理論技術的多學科綜合，是一個理想的解決復雜工程問題的訓練平臺。基于MiroSot機器人足球比賽系統的工程綜合與創新實踐訓練方案見圖2。

圖2 MiroSot工程綜合與創新實踐訓練方案

由圖2可見，系統涉及了人工智能、機器人學、通信、傳感、精密機械等諸多領域的前沿技術。訓練方案基于“構思、設計、實施、運行”理念，從構思、設計、實施到運行環環相扣，緊密聯系，充分做到了讓學生“學中做、學中思、做中學、做中思”。這種CDIO以構思、設計、實施及運作全過程為載體培養的工程能力，不僅包含個人的學術知識，還包含終生學習能力、團隊交流能力和大系統掌控能力[15-16]。

3.2 MiroSot創新實踐訓練方案的復雜工程性特征分析

(1) 必須運用深入的工程原理經過分析才可能得到解決。根據機器人足球的目標任務，攝像頭需要獲取場上實時情況，決策系統需要分析得到機器人的運動指令，機器人需要通過追球、帶球，進而完成進球任務。

① 機械與電路方面。進球不僅與決策算法有關還與小車的性能有著很大的關系，在機械結構以及小車動力系統上的改進有利于贏得比賽。信號的收發、機器人的運動控制都必須有電路為支撐。

② 位姿識別方面。小車編號及位姿識別、對方小車位姿識別以及小球位置的識別，精準的位姿識別是比賽的前提。

③ 控制與決策方面。為實現指定的目標，運用路徑規劃得到小車的運動控制指令，路徑規劃必須清楚認識場地實時組合特征才能設計合理的控制方案。決策算法在精準識別的基礎上，分析場上態勢得到各個小車動作目標。

④ 使用現代工具方面。機器人足球競賽是一個跨學科的工程設計競賽，需要團隊掌握多種電路設計、圖像處理、程序開發等多種現代工具。

(2) 需要涉及多方面的技術、工程和其他因素，并可能相互有一定沖突。

① 綜合性。比賽系統涉及模式識別、信號處理、路徑規劃、電路設計等多方面的理論技術，具體需要考慮比賽場地光學環境競對識別算法的影響、穩定性、適應性等多方面的技術、工程和其它因素。

② 沖突性。精準識別與系統實時性，運動速度和穩定性等問題均有一定沖突。

(3) 需要建立合適的抽象模型才能解決，在建模過程中需要體現創造性。小車位姿識別的過程中，也有明顯的建模問題，模式識別問題等；系統決策也是在建模的基礎上完成的；運動控制過程本身就是一個基于模型的控制過程。

(4) 不是僅靠常用方法就可以解決的。在識別過程中，由于場地光線的影響沒有通用的圖像預處理參數能夠適應所有情況，必須在比賽前大量采樣場地數據才能降低誤識別率。好的決策算法能夠大大提高系統效率，是贏得比賽的關鍵因素。但決策算法是在分析場上態勢，根據人的先驗知識得到的，并沒有通用的解決辦法。

(5) 問題中涉及的因素可能沒有完全包含在專業標準和規范中。線性系統是理想條件下的控制問題。而對于機器人小車的控制，存在各種類型的非線性。圖像處理需要解決如何適應環境光線變化等問題。這些都需要能夠靈活應用相關基本知識原理，閱讀大量學術文獻予以考慮。

(6) 具有較高的綜合性，包含多個相互關聯的子問題。機器人小車系統是控制單元、速度檢測單元、電機驅動單元等不同單元的關聯綜合，各個單元的協調配合是精確控制小車的前提，需要在系統設計時全面考慮相互關聯的子問題。

4 MiroSot創新實踐訓練內容

4.1 運動系統設計

如圖3所示，MiroSot足球機器人小車采用兩輪差動式運動控制結構，幾何尺寸為7.5 cm×7.5 cm×7.5 cm，電機采用Series 2224U006SR，質量小于550 g。在MiroSot系統中，機器人的基本動作主要包括跑位到定點、轉到定角、原地轉動等。從控制的角度來看就是不斷減小機器人當前位置、角度與目標位置、角度的差值，從而使機器人快速地完成任務。

圖3 MiroSot足球機器人

運動系統的設計包括CPU控制單元、電機速度檢測單元與電機驅動單元等模塊，完成的運動系統控制電路板如圖4所示。

圖4 控制板平面布置圖

4.2 通信系統設計

通信系統結構如圖5所示，主機通信程序向無線數據發射器給出機器人左右輪速度指令，無線數據接收器解碼獲得左右輪速度等機器人運動控制數據。通信系統采用廣播方式，每個控制周期內發射一幀數據，各機器人根據自身編號讀取數據幀的不同字段，獲得運動指令。

圖5 無線通信系統的結構

4.3 視覺系統設計

足球機器人視覺系統主要有圖像獲取、預處理和圖像處理3部分，如圖6所示。

圖6 視覺系統結構圖

圖像處理包括圖像分割和目標識別，它是整個視覺系統的核心。足球機器人視覺系統通過識別機器人頂部不同色標(由隊標、隊員標組成)來實現雙方機器人與球的識別。識別過程包括：目標采樣與顏色分析、圖像分割等步驟[13-14]。識別出己方隊員后進一步進行處理得到各機器人的編號以及位姿信息。色標與各足球機器人一一對應，用來區分不同足球機器人；位姿識別通過計算隊標與初始設定坐標軸之間的夾角來實現。

MiroSot視覺處理算法流程如圖7所示。

圖7 視覺算法流程圖

4.4 決策系統設計

根據雙方機器人位姿信息、球的信息，決策系統需要分析攻防態勢，然后進行任務分解、角色分配，給出機器人的運動參數。系統層次結構可分為協調層、運動規劃層與基本動作層。協調層著眼于機器人之間的協調組織，運動規劃層重在將協調層意圖分解為各個機器人的目標。決策系統需要考慮球的位置、運動方向及機器人的位置、姿態4個關鍵因素。

5 結 語

機器人足球的工程訓練方案符合“構思、設計、實施、運行”理念。項目的完成需要多名學生組成跨學科的團隊并進行協作，需要同學們就最終目標的達成進行有效溝通和交流。如參加國際比賽，還要求在跨文化背景下進行溝通和交流。學生通過競賽享受到自主學習的快樂，具有持之以恒為學習和適應發展的能力。基于機器人足球的工程訓練方案的開展有利于應用型創新人才的培養，有利于本科學生的工程能力、創新實踐能力的提高。

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Engineering Training Based on Robot Soccer

CHENWenbai,WUXibao,XUXiaofei

(School of Automation, Beijing Information Science and Technology University， Beijing 100192, China)

In order to improve practice ability and compound quality of students majored in automation，a multidisciplinary engineering comprehensive and innovative teaching scheme based on robot soccer competition platform is proposed. Firstly, the background of robot soccer competition is introduced, then engineering training plan which matches the concept of CDIO based on robot soccer competition system is built to improve the ability of “solving complex engineering problems” for undergraduates. Finally, The key technologies and the training Content in the scheme are analyzed and discussed in detail. Practice shows that the robot soccer training activities are benefit to improve undergraduate students' engineering innovation and practice ability.

robot soccer; innovative practice; engineering training; engineering talents training

2016-05-20

北京市教師教學促進-雙培計劃虛擬教學團隊建設PXM2016_014224_000048；北京市屬高等學校青年拔尖人才培育計劃CIT&TCD201404125；北京信息科技大學2014年教學改革立項項目2014JG08

陳雯柏(1975-),男，四川廣安人，博士，副教授，中國人工智能學會理事、機器人文化藝術專業委員會副主任委員、青年工作委員會副主任委員，，北京信息科技大學自動化學院副院長，從事人工神經網絡、智能機器人方面的教學與科研。

Tel.:010-82427155；E-mail:chenwb@bistu.edu.cn

G 642.4

A

1006-7167(2017)05-0228-04