文档介绍：Robocup中使用函数拟合的方法预测截球周期夏威东南大学自动控制系,南京210096xwseu2003@摘要在Robocup仿真足球比赛中,控球队员在预备向某个方向将球踢出时,对于球沿这个方向踢出后其他球员可能的截球周期的预测,将对控球队员的决策有着非常重大的影响。本文将介绍一种使用神经网络拟合目标函数的方法来进行截球周期的预测,并将其与其他的方法进行比较。关键字Robocup截球周期曲线拟合神经网络FittingTargetFunctiontoPredictinterceptiveCyclesInRobocupXiaWeiDepartmentofAutomation,SoutheastUniversity,******@AbstractInthesimulativematchofRobocup,whenahaving-ballplayerwantstokicktheballtoadirection,thepredictionofthepossibleinterceptivecyclesofotherplayersaftertheballiskickedouthasanextremelyimportantimpactonthedecisionmakingofhaving-,,interceptivecycles,Curvefitting,work1引言Robocup比赛的仿真环境,为人工智能和机器人学的理论发展提供了一个重要的实验平台,使得许多新的理论和算法能够在其中得以测试和发展。Robocup仿真的比赛采用的是server-client的结构,erServer之间通过UDP/IP端口连接。erServer发送控制命令来实现自身的各种动作,erServer则依球员视觉的设置以某个固定的时间间隔向球员发送其带噪声的视觉信息。球员根据收到的视觉信息来分析场上的情况,然后通过自身的决策算法来决定当前要执行的动作。在球场上的各个物体都有一些比较固定的运动模型,这样使得球员得以对场上各个物体未来的运动情况加以预测。在Robocup球队的设计中,球员对其他队员截到运动中的球所需的周期的预测是非常重要的。例如传球队员在执行传球动作之前,往往要预先预测将球传向几条可能的传球线路之后,对方和己方队员的截球周期,然后通过比较双方球员的截球周期之差来确定各个传球线路的传球成功率,进而确定最终的传球线路。截球周期的计算与球员的截球动作是密切相关的,在设计截球动作时总是希望球员能以最短的时间截到球。在各个球队公开的各种截球算法中,清华Aeolus[1]使用了截球网络来实现对球员截球方向及位置的判断,他们使用单输入单输出的3层BP神经网络来训练,输入的是传球队员的传球角度,输出的是截球队员的截球角度。另外的一种方法就是解析法[2]。解析法是对球及球员的运动建立理想化的数学模型来求解最佳截球位置的方法。这两种方法都可以用来计算截球周期。使用前一种方法,可以通过计算出传球线路与截球线路的交点,然后计算球从传出到到达该点的时间