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系統識別號 U0002-1807201215204200
中文論文名稱 灰色系統理論在撞球機器人之攻守決策整合應用
英文論文名稱 The Study of Offensive/ Defensive Decision-Making for a Billiard Robot by the Grey System Theory
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 機械與機電工程學系碩士班
系所名稱(英) Department of Mechanical and Electro-Mechanical Engineering
學年度 100
學期 2
出版年 101
研究生中文姓名 林育正
研究生英文姓名 Yu-Zheng Lin
學號 699370283
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2012-06-21
論文頁數 81頁
口試委員 指導教授-楊智旭
委員-張士行
委員-孫崇訓
中文關鍵字 撞球機械人  灰色理論  碰撞理論  攻守決策 
英文關鍵字 billiard robot  grey theory  collision theory  offensive/ defensive decision-making 
學科別分類 學科別應用科學機械工程
中文摘要 本論文主要目的是讓撞球機器人能夠具備接近人類撞球比賽的思考決策,使得撞球機器人能夠判斷局勢來決定攻擊或防守,並針對防守決策讓母球將目標球撞至對手不易進球之相對位置,找出母球各種移動路徑以及停留位置,決定最適合打擊方式(桿法)及力道指標,讓撞球機器人能有「守」有「攻」,因而更接近撞球選手比賽時的思考,達到贏得比賽之目的。
由攝影機擷取影像,找出各球之顏色及球心,再以所撰寫之VB程式判斷有無障礙球,撞球機器人可判斷母球、目標球及球袋之距離與角度關係,利用過去設計之灰色攻擊決策,決定攻擊桿法,以利於攻擊目標球,提升進球之成功率,但要讓系統貼近人類之思考方式及更具有智慧型判斷,於是加入灰色防守決策,利用碰撞理論,找出母球在各種力道撞擊後所停留的位置,透過灰決策,選擇最適合防守擊球的力道、角度及擊球位置,最後以灰決策整合撞球機器人之防守與攻擊,建立完整的擊球決策系統。
英文摘要 The objective of this thesis is to design a billiard robot possess with the ability of strategy thinking. It is just like human beings to play billiard games. The billiard robot is able to judge the situations for making offensive or defensive decision intelligently. The purpose of defensive strategy is to reduce the opponent’s chance to score and to enhance opponent’s mistakes. The various shooting strength and stroke strategy are decided by the predicted moving routes and the final position of the cue ball. The final goal of this robot is to win the billiard game like human beings does.
In the research, a CCD camera is applied to capture the image of all the balls by the designed VB program in order to find out whether there is a block ball on the straight line between the cue ball and corresponding pocket. Then the offensive strategy is decided by three parameters in the Grey theory. Those parameters are distance between the cue ball and the objective ball, the distance between the objective ball and the corresponding pocket, and the corresponding shooting angle. By the way, the defensive shot is decided by the collision theory and the Grey theory from the predicted parameters which are the moving routes and the final position of the cue ball. Finally, the defensive and offensive decision-making subsystems are integrated into the billiard robot. The calculated results are shown in the VB interface to implement the shooting strength and stroke strategy. Experimental results show that this billiard robot are able to make a defensive or an offensive shot intelligently and successfully.
論文目次 目錄
中文摘要........................I
英文摘要.......................II
目錄........................... IV
圖目錄.........................VII
表目錄..........................IX
第一章 緒論....................1
1-1 前言...................1
1-2 研究動機與目的.........4
第二章 理論基礎.................5
2-1 球座標搜尋法...........5
2-2 碰撞分析...........................6
2-2-1 動量守恆........................6
2-2-2 恢復係數........................7
2-2-3 球體碰撞........................8
2-2-4 球與球檯碰撞....................10
2-3 灰色理論...........................11
第三章 研究方法.............................15
3-1 實驗設備...........................18
3-1-1 撞擊機構........................18
3-1-2 影像決策系統....................19
3-1-3 撞擊定位機構....................20
3-2 障礙球判斷..........................22
3-3 恢復係數資料庫......................25
3-3-1球體碰撞恢復係數資料庫...........25
3-3-2球檯恢復係數資料庫………………….27
3-4 防守規劃與擊球限制條件.............30
3-4-1安全球(Safety)...................32
3-4-2貼球(Touching)...................32
3-4-3解球(Kick).......................33
3-5 攻擊與防守決策設計.................34
3-5-1攻擊決策思維.....................35
3-5-2防守決策思維.....................42
第四章 實驗驗證與結果.......................48
4-1 實驗設計...........................48
4-1-1灰決策防守實驗驗.................48
4-1-2防守成功率資料庫.................53
4-1-3灰色攻守決策實驗驗證.............58
4-2 實驗結果...........................61
第五章 結論與討論...........................63
5-1 結論................................63
5-2 討論................................64
參考文獻....................................67
附錄A 撞球術語..............................71
附錄B 九號球撞球規則……....................74
附錄C 實驗室歷屆研究文獻簡介................79

圖目錄
圖2-1 座標平均法示意圖....................................6
圖2-2 完全彈性碰撞之分力圖.........................7
圖2-3 球與球碰撞示意圖.........8
圖2-4 球與檯邊碰撞示意.............................10
圖3-1 攻擊與防守決策流程圖...........................17
圖3-2 壓力控制閥輸出入關係圖……………………………………..19
圖3-3 撞球機器人之機檯.................................21
圖3-4 撞球機器人之架構...................................21
圖3-5 障礙球偵測示意圖(一)......................23
圖3-6 障礙球偵測示意圖(二)......................23
圖3-7 進球袋選擇參數示意圖......................24
圖3-8 球與球之撞擊測試圖........................26
圖3-9 球檯之撞擊測試圖.......................29
圖3-10 擊球機構下降範圍.......................31
圖3-11 VB 介面顯示擊球機構會撞擊機檯.........31
圖3-12 安全球示意圖..........................32
圖3-13 貼球示意圖...........................33
圖3-14 解球示意圖............................33
圖3-15 灰決策攻擊衡量條件........................36
圖3-16 攻擊擊球角度的效果測度圖............37
圖3-17 攻擊角極限示意圖...............38
圖3-18 灰決策防守衡量條件................43
圖3-19 防守擊球角度的效果測度圖......................45
圖3-20 母球到目標球球心距離的效果測度圖.............46
圖4-1 安全球防守之無障礙球擊球決策結果..............49
圖4-2 安全球防守之子袋障礙球擊球決策結果.................50
圖4-3 貼球防守擊球決策結果...............................51
圖4-4 解球防守擊球決策結果.......................52
圖4-5 對目標球(1)為直線攻擊之決策結果....................59
圖4-6 對目標球(2)為安全球防守之決策結果................60
圖4-7 實際撞擊拍攝畫面擷取.........................62
圖5-1 撞球機器人桿頭....................................65
圖5-2 撞球機器人打擊機構................................66

表目錄
表1-1 相關文獻成果比較表.............3
表3-1 球與球恢復係數(e )對應表..................27
表3-2 球檯恢復係數(e )對應表...............29
表4-1 判別防守成功率......................54
表4-2 三種防守桿法之成功率........................54
表4-3 安全球防守之成功率..................55
表4-4 貼球防守之成功率..............56
表4-5 解球防守之成功率............57
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[30] http://www.baroc.org/

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