仿真机器人足球赛中的实时预测拦截算法.pdf

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1、2o12年2月电子测试Feb．2o12第2期ELEcTRONICTEsTNo．2仿真机器人足球赛中的实时预测拦截算法朱捷(南京邮电大学自动化学院江苏南京210003)摘要：Robocup3D仿真比赛是研究多Agent之间协作和对抗的良好平台，从最初的3人对抗发展到如今的9人对抗，以至于如今提高Agent的防守能力是一个具有挑战性与迫切性的问题。为制定适当的防守策略，将Robocup3D~赛中的一个子任务——防守任务分解为多个一对一防守任务，本文通过采用预测拦截算法来增强单个Agent的防守能力。并将该算法应用到3D仿真球队——南京邮电大学Apollo3D

2、球队中。最后运用Roboviz软件验证了采用实时预测拦截算法在防守中可以准确有效的拦截目标。并且在实际比赛过程中取得了良好效果。关键词：Robocup；Roboviz；对抗；拦截；预测中图分类号：TP23文献标识码：BPredictionofthereal·-_。timeinterceptoralgorithmforrobotfootballmatchsimulationZhuJie(Co~egeofautomationcoUege，Nanjingumversityofpostsandtelecommunications，Nanjing210003，Ji

3、angsu，China)Abstract：Robocup3DsoccersimulationisanexceUentplatforminwhichcollaborationandcounterworkamongmulti—agentarestudied．ThiscompetitionhasbeendevelopedfromthreeagentsversusthreeagentstOnineagentsvenusnineagents．Sothatimproveagent’Sdefensiveabilityisachallengingproblemwithu

4、rgency．InordertOmakingproperdefensetactic．wewilldecomposeasubtask，halffielddefence，intosomeoneversusonedefensesubtaskandposeitasaproblemofpredictingamovingtarget’Strajectoryandprobingapossibleengagementposition．weachievedgoodresultswhenweusedthealgorithmtOthe3Dsimulationteam—ApoU

5、o3Dwhichteamcomefromnanjinguniversityofpostsandtelecommunications．ItdemonstratethatthealgorithmcanaccuratelyandefectivelyinterceptthetargetwhenthealgorithmwasbeensimulatedonasoftwarenamedRoboviz．Alsoithasagoodefectincompetition．Keywords：Robocup；Roboviz；versus；intercept；predict281

6、2。2Design＆Research0引言可以通过网络运行。Roboviz能显示机器人程序在Simspark仿真平台RobocupⅢ(RobotWorldCup)是一项国际人工智上运行的实时画面，并且提供了以往工具所不能实现的能协会组织开展的一种高技术足球对抗活动，至今国对机器人行为的高层次的分析和视觉化功能。主要特征内外许多高校加入对3D比赛的研究。经过多年的发展，包括：视觉化和调试(例如实事调试；直接与智能体通Robcup仿真比赛在我国有了较大水平的提高，期间不断信；选中图形等)，高互动性和控制功能(例如重新选定涌现出新的强队，但与Robocup组织

7、提出的“2050年组物体位置；转换比赛模式等)，图形表现增强(例如支持建一只机器人足球队伍战胜当时人类的世界冠军队”的OpenGL下对系统中立体3D图像绘制阴影和渲染，提供目标相比，还是有比较远的距离。更佳的视觉体验)，易用性(例如简单的控制方法，自动Robocup3D仿真比赛不考虑硬件条件的约束，用软连接至服务器，独立运行平台等)，以及其他特征(例如件平台尽可能的模拟出真实的足球比赛情况，强调以有多视角功能，比赛日志查看和变速回放)。限的能力(认知能力有限，行为能力有限，通信能力有限)和条件在实时、动态的环境中活动，感知环境，相互合作，2实时预测拦截算

8、法并在对抗性的竞赛中获胜。因此，Robocup仿真比赛被认为是研究多Agent之