基于FIRA 11VS11仿真足球平台截球策略分析.doc

基于FIRA11VS11仿真足球平台截球策略分析摘要:针对机器人仿真的高实时、运动的不确定、拦截足球的低效率等情况,在分析研究线性算法拦截球的基础上,提出曲线编程思想,通过全息信息检索、曲线算法等,从而设计出能够使机器人到达指定位置,并执行指定命令的最优路线,提高了机器人的截球效率。本文来源于网络,本站发布的论文均是优质论文,供学习和研究使用,文中立场与本网站无关,版权和著作权归原作者所有,如有不愿意被转载的情况,请通知我们删除已转载的信息,如果需要分享,请保留本段说明。关键词:机器人足球路径设计信息决策中图分类号:TP242文献标识码:A文章编号:1007-9416(2011)10-0107-02 1、引言基于FIRA平台的机器人仿真足球是以VC++为编程平台基础,与FIRA平台服务器对接程序以实现足球的仿真。在现实的足球比赛中,谁掌握了比赛的控球权谁就有更多的机会取得胜利,这一点在仿真足球平台上依然适用。基于此,我们着重设计比赛中的足球拦截,目前主流有直接角度和位置计算、三角函数计算、遗传算法模糊数据处理等方法。本文提出曲线拦截思想,结合对方机器人的位置,通过多个位置信息处理,调配我方机器人具体跑位实现对足球控制。 2、算法 : 球运行路径预测→→(假设该机器人为R)→如果A>B执行条件C,否则执行条件D。 C:找出距离R最近的我方机器人以及X轴与Y轴的具体差值→R与足球之间角度预测→我方机器人与球角度预测→角度校正→位置优先级判断(设最佳位置为P)→跑位于R与足球的延长线上P点,如图1所示。 D:确定足球与我方球门Y轴中点→连线上距离足球18单位处→直线跑位是否碰球→检测是否碰球?若碰球:(数值+10,跑位);没有碰球:跑位→进攻算法,如图2所示。当然,这是在while的循环语句下执行的,这些数值运算在不到1秒的时间内可以执行很多次,几乎不用担心执行力的问题。 ,有的先行者开始着手设计曲线算法截球。这样依然需要做很多位置判断,就像线性截球一样的,只是将截球方案改为曲线,如图3: 从图上来看曲线算法似乎更浪费时间,然而实践证明上这样设计更能保证对足球的多重控制。可以先假设左边进攻球员的运动路径,如果是直线运行打门必然导致球无法射入门内,而使用曲线则可以很好地对球控制。对于防守机器人,直线截球的确很节约时间,但由于对手运动的不确定性,我们不能始终假设对方射门点选择在我方球门Y轴中心,所以我们使防守机器人进行曲线运动也多了几分意外缓冲机会。改进的曲线算法为:足球运行行为预测→定义目标点→计算足球与机器人的距离→计算足球与机器人之间的角度→计算足球与目标点的角度→角度规范化修正→通过角度计算机器人应有的左右轮转速差→跑位。 3、改进的算法我们已经知道曲线路径设计是优于直线路径设计的,具体的曲线选择我们选择的是正圆曲线,全场分区基于26分区模式,如图4所示。对于距离足球最近的机器人,策略使用以足球为圆心,(+机器人斜边半径)为半径进行环绕。我们令对方球门线上X、Y坐标分别为Opp_center_x,Opp_center_y,足球行为预测后X、Y坐标为ball_x,ball_y,机器人X、Y坐标为rob_x,rob_y