仿真机器人足球
RoboCup 机器人足球仿真比赛开发设计

RoboCup机器人足球仿真比赛开发设计* 郭叶军熊蓉吴铁军(浙江大学控制科学与工程学系工业控制技术国家重点实验室杭州 310027)E-mail: yjguo@摘要:机器人世界杯足球锦标赛(The Robot World Cup),简称RoboCup,通过提供一个标准任务来促进分布式人工智能、智能机器人技术及其相关领域的研究与发展。
本文在介绍RoboCup仿真环境的基础上,系统完整地介绍了客户端程序的开发设计流程,阐述了其中涉及到的一些主要问题和算法,最后简要综述目前国际上的典型高层算法结构。
关键词: RoboCup 机器人足球比赛多智能体系统随着计算机技术的发展,分布式人工智能中多智能体系统(MAS:Multi-agent System)的理论及应用研究已经成为人工智能研究的热点。
RoboCup1则是人工智能和机器人技术的一个集中体现,被认为是继深蓝战胜人类国际象棋冠军卡斯帕洛夫后的又一里程碑式挑战,目标是到2050年完全类人的机器人足球队能够战胜当时的人类足球冠军队伍。
RoboCup包括多种比赛方式,主要分为软件仿真比赛和实物系列的机器人足球比赛。
由于软件仿真比赛无需考虑实际的硬件复杂性,避免硬件实现的不足,可以集中于研究多智能体合作与对抗问题,因此,目前参加仿真组比赛的队伍数目最多。
本文的内容涉及RoboCup仿真比赛,系统地介绍了client程序开发设计完整流程,可以作为是开发完整的RoboCup仿真程序的入门指南。
1.RoboCup仿真比赛介绍2 RoboCup仿真比赛提供了一个完全分布式控制、实时异步多智能体的环境,通过这个平台,测试各种理论、算法和Agent体系结构,在实时异步、有噪声的对抗环境下,研究多智能体间的合作和对抗问题。
仿真比赛在一个标准的计算机环境内进行,采用Client/Server 方式,由RoboCup联合会提供Server系统rcsoccersim(版本8之前名为soccerserver),参赛队编写各自的客户端程序,模拟实际足球队员进行比赛。
FIRA机器人足球仿真策略技术报告

•引言•FIRA机器人足球仿真系统概述•机器人足球策略技术研究•仿真实验及结果分析•FIRA机器人足球仿真策略优化建议目•结论与展望•参考文献录Fira是一个机器人足球比赛的仿真平台,用于模拟和测试各种足球策略技术。
随着人工智能和机器人技术的快速发展,Fira成为了研究和学习机器人足球策略的重要工具。
背景介绍VS研究目的与意义目的意义研究内容与方法研究内容本报告将介绍Fira机器人足球仿真平台的基本原理和各种策略技术,包括进攻、防守、传球、射门等。
方法本研究将采用理论分析和实验验证相结合的方法,对Fira机器人足球仿真平台中的各种策略技术进行深入研究和测试。
FIRA机器人足球仿真系统简介FIRA机器人足球仿真系统架构2. 机器人模拟1. 比赛场景模拟4. 数据收集与分析3. 比赛规则模拟该部分主要负责模拟机器人足球比赛的规则,包括比赛时间、犯规判FIRA机器人足球仿真关键技术1. 3D图形渲染使用3D图形技术渲染比赛场景和机器人模型,以提供更加真实的视觉体验。
2. 物理引擎使用物理引擎模拟机器人的运动和碰撞,以提供更加真实的比赛效果。
3. 人工智能算法使用人工智能算法模拟机器人的决策和行为,以提供更加智能的机器人行为。
4. 机器学习技术使用机器学习技术自动化调整策略和算法,以提供更加高效的比赛表现。
进攻策略研究030201防守策略研究人盯人防守区域盯人防守全场紧逼通过短传和跑动,将球带向对方球门。
短传控球通过长传将球转移到对方防线的弱点,寻找进攻机会。
长传转移利用盘带技巧,突破对方防线,制造进攻机会。
盘带突破控球策略研究实验设定与条件仿真环境Fira机器人足球仿真环境,包括球场、机器人模型、物理引擎等。
机器人模型基于开源机器人模型进行修改,具有高度逼真度和精细的运动学性能。
传感器与感知采用红外传感器和超声传感器,获取球场信息,实现目标识别和定位。
通信与决策基于Zigbee无线通信技术,实现机器人之间的信息交互和协同决策。
机器人足球Robocup仿真系统研究与程序设计

R b cp teR b t r u o ra n ) o ou ( oo Wo dC pT unmet 即机 h l
形 。荷 兰阿姆 斯特丹 大 学 U A Ti a v rer 队采 用 l n球
器人世界杯 足球锦 标 赛 。它 通过 提供 一 个标 准 任务 来促 进分布式 人工 智 能 、 能机 器人 技术 、 其 相关 智 及 领域 的研究与发 展 。Rbcp包 括 多种 比赛 方 式 , oou 主
B a s r es 队把 R b c p问题 看 成 部 分 可 观 察 ri t m r 球 no oo u
个 比 中, 赛 通过比赛平台自 带的自动裁判或者通过人
为 裁判来做一 些规 则 限制 , 以确 保 比赛 的顺 利进 行 。
R b cp仿真 机器人 系统 的结构 图如 图 1 示 。 oou 所
进行 比赛 。Sce Sr r ocr e e 提供 了一个虚拟场地 , v 并 对比赛双方 的全部 队员 和足球 的状态 进行 仿真。
Ci t 当于球 员 的 大脑 , ln 相 e 指挥 球 员 的运 动 。Sre e r v 和 Cin 之 间的通信 是通 过 U P I l t e D /P协议 进行 的 , 竞 赛 者可 以使 用 支持 U P I D /P的任 何程 序 系 统 。在 一
第1 0卷
第2 7期
21 00年 9月
科
学
技
术
与
工
程
Vo. 0 N . 7 S p 01 1 1 o 2 e .2 0
17 一 1 1 ( 00 2 —7 30 6 l 8 5 2 1 )7 6 8 —4
S i n e Te h o o y a gne rn c e c c n lg nd En i ei g
机器人足球开发入门指南(FIRA 5 vs 5 仿真)

目录第一章、5V5仿真组(Middle Simurosot)介绍Fira Simurosot Game1.1仿真型机器人足球介绍1.2仿真系统基本结构1.3仿真平台及系统特点1.4运行环境和开发工具1.5仿真平台的使用介绍第二章、仿真平台与策略关系及其运动策略开发指南2.1 什么是策略程序2.2 仿真平台与策略的运行关系2.3 仿真平台场地数据2.4 接口代码解析2.5 程序开发流程2.6 动作函数介绍2.7 在策略中调用动作的基本方法2.8 简单策略开发2.9 各种定位球第三章、比赛规则3.1 名词解释3.2 比赛规则3.3 犯规与处罚3.4 裁判3.5 环境3.6 其他第一章5V5仿真组(Middle League Simurosot)介绍FIRA SimuroSot Game1.1仿真型机器人足球介绍仿真型机器人足球(SimuroSot)SimuroSot 是一种仿真的软件系统,在该项比赛中,参赛的每个机器人不是实际的机器人,而是用计算机模拟的虚拟机器人,它主要研究比赛策略,以软件为主,忽略机器人的硬件相关的需求。
比赛中,我们仅关注的好似软件部分,主要研究用软件来实现既定的策略,完成给定的程序逻辑,主体的程序对语言要求很低,主要是要求拥有清晰的逻辑和编程思想。
换言之,SimuroSot 类型的比赛是智力与智力的碰撞。
1.2仿真系统基本结构仿真系统是有FIRA 提供的仿真程序,这个程序通过DLL(动态连接库)接收双方策略,决策系统由各队提供自己的DLL程序。
场上的数据由仿真程序计算给出,DLL接收处理并将要发给机器人的命令传给仿真程序。
1.3仿真平台及系统特点开发者:澳大利亚的Dr.Jun Jo 领导的Griffith大学信息技术学院RSS开发小组系统特点:1.机器人模型:Y ujin机器人的物理模型2.模拟精确:碰撞检测完全,碰撞处理精确(采用商业游戏引擎公司Havok的碰撞处理引擎)3.界面:3维(采用Direct设计界面,3D Max模型)1.4运行环境和开发工具仿真系统:3D Robot Soccer Simulator 1.5a编程语言:C/C++开发环境:MS Visual C++ 6.0 / MS VS2003模板:使用仿真系统提供的源程序模板程序模板说明:程序使用动态连接库(DLL)方式硬件需求:Pentiun III 600 MHz或其以上级别的显示卡256M系统内存具有32M以上显存的TNT2或其以上级别的显示卡能够支持800×600以上分辨率的显示器软件需求:Windows98或以上版本的操作系统DirectX 8.0或以上的版本1.5仿真平台的使用介绍1.5.1运行程序的方法1.先将自己编写好的代码编译成dll文件,黄队程序拷到C:\strategy\yellow,蓝队程序拷到C:\strategy\blue。
仿真环境下的机器人足球决策系统

机器人 足球 比赛是机器人及 自动化领域最具前 瞻
性 的研 究 之 一 . 于9 0年 代 兴 起 , 机 器 人 足 球 系 统 可 描 述 为: 多个 机 器人 活 动在 一 个 噪 声 、 实时 、 对 抗 性 的 复 杂 环境下 , 通过配合 、 协 作 朝 向一 个 共 同 的 目标 [ 3 1 。 随 着 多 机 器 人 的应 用需 求 的 不 断 增 加 .多 主 体 动 态 不 可 预 测 环 境 中的 问 题 求 解 已成 为 信 息 自动 化 领 域应 用 研 究 和 基 础研 究 的 挑 战 性 课 题 。而 机 器 人 足 球 为此 提 供 了一
论和技术 。
关 键 词 :机 器人 足 球 ;运 动 规 划 层 ;协 调 层
0 引
言
和 多 目标 所 需 的 实 时 推理 和规 划 技 术 [ 6 1 本 文就 是 利用
机器 人技 术 是在 现 代 技 术 革命 中 迅 速 发 展为平 台对 多智能体理论进行研究
收 稿 日期 : 2 0 1 3 — 0 8 —2 7 修 稿 日期 : 2 0 1 3 -0 9 -2 7
作 者 简介 : 刘付 民 ( 1 9 7 6 一) , 男, 工程 师 , 硕 士, 研 究 方 向 为信 息技 术 、 多媒 体技 术
@ 现代 计 算 机 2 0 1 3 . 1 0 中
技 术 的研 究[ 2 1
合 的产 物 . 它以计算机科学技术为核心 . 涵盖 了智 能控
制技术 、 动态 组 织 学 、 机电一体化技术 、 无 线 网络 技 术 、
仿真技 术等跨学科综合技术 目前 。 机器人足球赛的主
要 类 型 分 为 半 自主 型 ( MI R O S O T ) 、全 自主 型 ( R O — B O S O T ) 、 类人 型( H U R O S O T ) 、 仿真型 ( S I MU R O S O T ) 四 种 类 型 有 关 机 器 人 足 球 比赛 的 国 际 组 织 有 两 个 :
第1章机器人足球简介

第一章机器人足球简介1.1Agent技术概论1.1.1智能AgentAgent的概念最早可以追溯到1977年由Hewitt提出的演员模型,在该模型中给出了一些“演员”—一组具有知我包含、相互作用和并行执行的对象。
以后的研究中又把Agent 看成一个具有特别技能的个体。
后来又提出了软件agent的概念,认为软件agent是具有自主性和协作性的实体,它能够帮助用户完成一定的任务。
还有些研究者认为Agent是驻留在某一环境下能够持续、自主地发挥作用,满足任务/目标驱动性、社会性、主动性等特征的计算主体。
由上面可见,agent的定义和表现格不相同。
实际上,要想在对形成Agent一个比较统一的定义还是不太容易的。
所以更多的研究者把关注放在对Agent的特性的研究上面。
现在对Agent的特性的研究中,最为经典和广为人接受的是Wooldridge等人提出的有关Agent 的“强定义”和“弱定义”,认为一个Agent的最基本的特性应该包含反应性、自主性/自制性、面向目标性和社会性,然后根据其应用情况可以拥有其他特性。
Agent可以拥有的其他特性包括:移动性、自适应性、反应性、理性、持续性或时间连续性、自启动和自利等特性。
还有一些人从Agent的精神状态出发,对Agent的特性进行了更深入的研究。
从建造Agent的角度出发,单个Agent的结构通常分为思考型Agent、反应型Agent、混合型Agent。
下面分别介绍一下这些类型的Agent。
⏹思考型Agent(deliberate Agent)建造Agent的经典方法是将其看作是一种特殊的知识系统,即通过符号人工智能的方法来实现Agent的表示和推理,这就是所谓的思考型Agent。
思考型Agent的最大特点就是将Agent看作是一种意识系统。
人们设计的基于Agent 系统的目的之一是把它们作为人类个体或社会行为的智能代理,那么Agent就应该能模拟或表现出被代理者具有的所谓意识态度,如信念、愿望、意图、目标、承诺、责任等。
“牛牛”机器人足球仿真大赛培训之规则介绍 邵振洲

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"牛牛"机器人足球仿真大赛培训
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(d)门线与门区 门线是恰好位于球门前长40cm 的直线。门 区 包括位于球门前尺寸为50cm×15cm 的长方形 区域。 (e)罚球区 罚球区球门前尺寸为80cm×35cm 的长方形 区域,弧形区域平行于球门线长度为25cm ,垂直 于球门线高度为5cm。 (f)球 用桔黄色的高尔夫球作比赛用球,直径 42.7mm,重46g。 (g)机器人 机器人为7.5cm×7.5cm×4.5cm 的小车机 器人。
MSRS仿真比赛目前主要有三种比赛形式,
涵盖FIFA和RoboCup的所有仿真比赛项目。
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3V3仿真比赛规则
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5V5仿真比赛规则
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7. 争球FB (Free Ball)
在球门区外出现僵局达10秒钟。 与对方球的机器人相撞,不论是否是故意的,如 果裁判员认定这种冲撞直接影响了比赛,则在犯规 方的半场进行争球。
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MSRS仿真比赛硬件要求
硬件名称 CPU 内存 显卡 硬盘 规格 P4 1.6G 或更高 256M 或更大 显存128M以上 10G 硬盘剩余空间
仿真机器人足球的体系结构

仿真机器人足球队的体系结构球员的高层决策体系报告人:黄展翔Summary☐Goal : passing you useful information to help you build your own simulation soccer team☐Some essential concepts and ideas should bear in mind , which will be helpful while you design your own team☐Fast start-up steps and samples☐The running environmentRoboCup团队合作挑战☐多智能体对抗比赛中的预防性规划☐规划分解和合并☐团队规划的执行评价各种体系结构和球队的评价模式☐基本性能☐健壮性☐一般性能☐实时运作☐通用性☐学习能力Refer RoboCup合成智能体挑战97我们要做些什么?server 更新程序更新场地模型球员控制程序场地模型场地模型信息server 更新程序快速起步构建自己的球队☐了解球队构成☐利用已有底层☐添加自己的高层决策☐注意运行环境仿真球队构成:☐整个球队共11名队员和一个教练☐教练、普通球员、守门员的区别信息感知行为能力☐我们要设计一个全能的队员,它能胜任各种不同的角色(守门员、后卫、中场、前锋等)利用已有的底层代码☐记忆模型世界模型Memory预测模型Prediction☐基本动作踢球kick_ball(direction, speed)传球pass_ball(teammate)射门shoot()带球dribble(position)拦截球intercept()跑位go_to_position(position)铲球tackle()扑球(守门员)catch_ball()添加自己的高层决策球员与server之间的同步问题☐周期(cycle)的概念☐server更新☐决策与server同步Agent的可分为两类:☐反应式agent (stimulus-response agent)☐慎思式agent (deliberative agent)反应式agent决策树式的决策系统高层决策树示例WrightEagle框架介绍:☐内部记忆体Memory包含了世界模型AbsoluteBallPosition(time)和预测模型FastestTeammatToBall(time)☐行为产生器Command产生带参数的动作kick(power,angle)dash(power)☐决策模块则包含在behave()函数中重要的决策函数behave()☐Agent类class agent{Memory mem;//内部记忆体Command cmd ;//行为产生器int behave();//决策模块};☐每个周期执行一次server →client.behave() →server information actionBehave()示例流程:Switch (play_type){case goalie:switch (play_mode){case play_on ://goalie decisioncase set_play://goalie decision}case normal_player:switch (play_mode){case play_on ://player decisioncase set_play://player decision}}普通球员决策树示例简单的agent程序示例my_home_position=vector(ballX*x_factor+basic_x ,ballY*y_factor+basic_y); behave(){If(i_am_goalie){if(ball_catchable)catch_ball();elsego_to_position(my_home_position);}else{//normal_playerif(ball_kickable)shoot();else if(i_am_the_closest_teammate_to_ball) intercept();elsego_to_position(my_home_position);}}竞争式的决策系统Tsinghuaeolus框架介绍:Behave(){//行为生成和评价motion.Defense();motion.SmartInterception();motion.Position();motion.Dribble();motion.Shoot();motion.Pass();motion. Communication();//行为仲裁mediator.mediation();}慎思式agent☐较强的推理能力☐学习适应能力☐显式长期规划能力守门员的设计问题:☐站位于跑位的特殊性☐扑球动作模型☐发任意球时候的move考虑教练的设计:☐通信限制☐更换球员类型☐给球员提出建议运行环境:☐编译器g++ version 2.94☐Linuxvi file_namemake dependmake☐连接serverrcssserverstart host_name team_name联系方式:☐邮件列表(mailing list)/联系交往☐个人信箱huangzx@。
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// 场地上边界 // 场地下边界 // 场地右边界 // 场地左边界 // 球门上边界 // 球门下边界 // 球门右边界 // 球门左边界
4. 控球方
❖ const long ANYONES_BALL = 0; ❖ const long BLUE_BALL = 1; ❖ const long YELLOW_BALL = 2;
7.小球的位置定义
typedef struct {
Vector3D pos; } Ball;
// 小球的坐标位置
10
8.场地区域范围
typedef struct {
long left, right, top, bottom; } Bounds;
07
2.7 程序每周期发送的数据
策略程序发送给仿真平台的数据: ❖ 己方( home[i] )每个机器人的左轮速度(vl)和
右轮速度(vr) ❖ 注:当前发送的数据要到下一周期才能执行。
3.策略程序
3.1 策略类视图
02
3.2 环境接口文件InterFace.h 03
1.环境信息
//主要的定义,包含所有运行时的的信息,由系统刷新
2.3 场地信息介绍
03
(6.8118, 77.2392)
(93.4259, 77.2392)
பைடு நூலகம்(:)
单 位 英 寸
(6.8118, 6.3730) (0,0) 说明:1英寸= 2.54厘米
(93.4259, 6.3730)
(:)
2.4 场地的各种标志及尺寸 04
单 位 厘 米
2.5 球与车的长度尺寸 05
velocityRight; } Robot
// x 和 y 为坐标值
// 机器人坐标 // 机器人方向角 // 机器人左右轮速度
08
6.对方机器人的信息的定义
typedef struct {
Vector3D pos; double rotation; } OpponentRobot;
// 机器人的坐标位置 // 机器人当前的转角
2.仿真平台与策略程序的关系
01
2.1 什么是策略程序?
❖ 定义: 策略程序就是自己编写的能够使仿真平台中机器人按照预 定方式运动的程序。
❖ 通俗的来说,就是能够打比赛的程序。
02
2.2 仿真平台与程序的通讯方式
策略程序将接受的
策略程序接受数据
数据进行处理
MLS平台
策略程序发送数据 MLS策略程序
opp2 opp4
home3 home1
03
机器人的辨认
❖ 每方队员有五名,分别用不同的颜色 来标示,中间色块代表队伍的颜色, 左下角色块是区分不同队员的标识:
0号一般是守门员,用大红色表示; 1号用紫色表示, 2号用紫红色表示; 3号用绿色表示, 4号用蓝绿色表示;
比赛规则:开球(place kick)
❖ C. 开始比赛 ❖ D. 当前时间/比分 ❖ E. 修改时间和比分 ❖ G. 开始一场新的比赛 ❖ H. 帮助及规则
比赛规则:场地和球
goal line( 门线):球门前长40cm的线 goal area( 小禁区、球门区):A penalty area(禁区、罚球区): A+B+圆弧区 ball:直径42.7mm, 重46g
❖ 模拟精确: 碰撞检测完全,碰撞处理准确仿真极为真实
(采用商业游戏引擎公司Havok的碰撞处理引擎 作品 帝国时代、CS等)。
❖ 系统界面:
3维(采用Director设计界面,3D Max建模)。
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MLS平台系统需求
❖ 硬件需求: Pentium III 600 MHz或与其性能相当的CPU; 256M系统内存; 具有32M显存的TNT2或其以上级别的显示卡; 至少可以实现800×600分辨率的显示器;
比赛规则:任意球(Free-Kick)
任意球判罚 ❖ 冲撞对方球员,直接影响比赛; ❖ 允许推球和对方球员,推动方一直与球保持
接触;
任意球摆位 ❖ 球摆放在任意球罚球点,罚球队员位于球后; ❖ 进攻方在己方半区任意摆位; ❖ 防守方两个队员压前方门线的左右两端,另
外两个压禁区边线;
❖ 防守方先摆队形。
RoboCup
11 VS 11仿真组比赛 5 VS 5 小型机器人组比赛 小型机器人组标准比赛(每队11人) 中型机器人组比赛 Sony四腿机器人比赛
02
仿真机器人足球比赛
03
仿真比赛的特点
❖ 仿真实物半自主机器人足球比赛; ❖ 所有的硬件设备均由计算机模拟实现; ❖ 简化比赛系统复杂度,减少硬件需求 ; ❖ 可控性好、无破坏性、可重复使用,不受硬件条件
//预计的小球的位置
Bounds fieldBounds,
//场地范围
goalBounds;
//球门的位置与范围
long gameState;
//当前游戏的状态
long whosBall;
//由谁控制球
void *userData;
//用户自定义信息
} Environment;
2. 比赛状态
❖ const long FREE_BALL = 1; ❖ const long PLACE_KICK = 2; ❖ const long PENALTY_KICK = 3; ❖ const long FREE_KICK = 4; ❖ const long GOAL_KICK = 5;
// 争球 // 定位球 // 点球 // 任意球 // 门球
3. 场地信息
❖ const double FTOP = 77.2392; ❖ const double FBOT = 6.3730; ❖ const double FRIGHTX = 93.4259; ❖ const double FLEFTX = 6.8118; ❖ const double GTOPY = 49.6801; ❖ const double GBOTY = 33.9320; ❖ const double GRIGHT = 97.3632; ❖ const double GLEFT = 2.8748;
比赛规则:点球(Penalty-Kick)
点球判罚
门区内多于一个防守队员; 守门员10秒内没有将球踢出门 区; 比赛进行中不经裁判同意,操 作机器人; 大禁区内超过3个防守队员;
点球摆位 除守门员和罚球队员,其余队员 在球场另一侧任意摆位; 罚球队员位于球后,可以踢球、 可以带球; 守门员必须接触门线; 防守方先摆球;
下半场结束时若不分胜负,则休息5分钟后,最多加时3分钟,采用突然死亡办 法产生胜出方。
若3分钟后仍然平局,则由点球决定胜负。 ❖ 球场上只能有一个进攻队员和一个守门员; ❖ 双方各踢三个点球,所有点球必须由一个队员完成; ❖ 裁判吹哨30秒后或球出门区,点球结束;
若三次点球后仍然平局,双发互踢点球,直到有一方得分;
门员防守的能力,不判门球; ❖ 若球位于守门员和进攻队员之间,允许在门区
内推守门员,但不允许将守门员推入门。
门球摆位 ❖ 进守门员在门区内,球位于门区内的任意位置; ❖ 进攻方队员摆放在门区外任意位置; ❖ 防守方先将队员在己方半场;
1.仿真平台使用介绍
04
MLS平台系统特点
❖ 机器人模型: Yujin机器人的物理模型。
进球后,上、下半场开始后,都将球放 在场地中央,球首先要踢回进攻方半 场; 若在5秒钟之内,没有踢回自己半场, 重新开定位球; 若这种情况出现两次,则由对方开定位 球。
❖ 投硬币,胜者选择队标; ❖ 加载策略; ❖ 裁判选定控球方; ❖ 双发按照定位球规则摆队形(place
kick) ; 进攻方首先在自己球场和中圈内 自由布置队员; 防守方只能在自己球场内(不包 括中圈)布置队员。
typedef struct
{
Robot home[PLAYERS_PER_SIDE]; //我方机器人数组
OpponentRobot opp [PLAYERS_PER_SIDE];//敌方机器人数组
Ball currentBall,
//当前小球的位置
lastBall,
//上一次小球的位置
predictedBall;
和场地环境的限制; ❖ 研究人工智能的绝佳平台;
SimroSot 5vs.5仿真平台
❖ 仿真平台安装 ❖ 仿真平台接口
策略菜单 时间/记分菜单 重放
❖ 仿真比赛规则
场地、球、车 比赛时间、进球、判罚、记分
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SimuroSot5vs5平台安装
❖ 平台提供了基本的策略开发框架,见安装目录下的 Strategy Source目录 如:C:\Program Files\Robot Soccer v1.5a\Strategy Source)
❖ 模板程序为DLL动态链接库。 ❖ 动态链接库文件存放路径
C:\strategy\yellow; C:\strategy\blue;
SimuroSot5vs5用户接口
SimuroSot5vs5平台菜单
❖ A.策略载入 ❖ B.犯规/控球
裁判使用,哪方犯规,由谁控球 相应修改Gamestate、whosball的值
比赛规则:门球(Goal-Ball)
门球判罚 ❖ 进攻方多于一个队员进入对方门区; ❖ 进攻方机器人推或阻碍对方守门员; ❖ 进攻方队员推对方守门员(球位于中间)进球; ❖ 进攻方队员推对方守门员(球位于中间),影
响守门员运动; ❖ 门区内僵局10秒; ❖ 如果进攻队员碰巧撞到守门员,但没有影响守
比赛规则:争球(Free-Ball)
争球判罚 ❖ 门区外僵局10秒钟,僵局即球以
极低的速度移动,由裁判判断。