【導(dǎo)讀】微軟輪式足球機器人仿真5VS5. 鄭州大學(xué)智能機器人實驗室。2020年全國機器人大賽

　　

【正文】 避障動作在平臺上的運行效果，如圖 ： 微軟輪式仿真足球機器人 5V5 組技術(shù)報告 圖 帶球避障運行狀態(tài)圖 （ 4） 截球動作： 機器人足球比賽，往往具有對抗激烈、攻防轉(zhuǎn)換快的特點，誰能更快、更準地截獲正在運動的足球，誰就占有很大的優(yōu)勢。在激烈對抗的動態(tài)環(huán)境中實時地準確地預(yù)測運動路徑難度極大。計算復(fù)雜性與算法實效性矛盾尤為突出。足球機器人不僅需要與小球快速準確碰撞，更需要以正確的角度碰撞。 本質(zhì)：機動目標的跟蹤問題。 實現(xiàn)方法：“比例導(dǎo)引法”等方法比較實用有效。 微軟輪式仿真足球機器人 5V5 組技術(shù)報告 第三章 比賽程序講解 球場分區(qū) GetAreaNo()和角色分配 Role() 由于小車要根據(jù)當前球在球場的位置來決定所要進行的動作，所以有必要首先對球場分塊編號。另外，每個小車要扮演不同的角色，各司其職，所以要對 5個小車進行角色分配。球場分區(qū)和角色分配方式的選取，取決于整體戰(zhàn)術(shù)的選取和每個小車的功能動作。 我們采取的決策中，球場分區(qū)是固定不變的，角色分配則是采用動態(tài)分配方式，由球在場上的不同位置和其他一些因素來決定。具體如圖 所示： 球場分區(qū) GetAreaNo()： 圖 球場分區(qū) 圖 分區(qū) 0：球的 x值 Xball 小于 15 分區(qū) 1： 15Xball35 分區(qū) 2： 35Xball105 分區(qū) 3： 105 Xball 185 分區(qū) 6：對方小禁區(qū)范圍 微軟輪式仿真足球機器人 5V5 組技術(shù)報告 分區(qū) 5：對方大禁區(qū)內(nèi)，小禁區(qū)外范圍 分區(qū) 4：對方大禁區(qū)兩側(cè)的區(qū)域 角色分配 Role()： （ 15， 90）最近的始終是守門員 4 個小車的角色分配與球在對方半場和己方半場有關(guān)系： （ 1）球在己方半場時，先分防守球員角色，再分進攻球員角色。即首先離點（ 100，90）最近的依次是后衛(wèi)，中場，然后離球最近 依次是前鋒、 Wing。如果球 X小于前鋒 X且 Wing 的 X小于前鋒 X ，則交換 Wing 和前鋒。 （ 2）球在對方半場時，除去 2號小車為專職中場外（原因參看中場策略講解），另外 3個小車先分進攻角色，再分防守角色。即首先離球最近依次是前鋒、 Wing。如果球 X 小于前鋒 X且 Wing 的 X 小于前鋒 X ，則交換 Wing 和前鋒，然后離點（ 100， 90）最近的是后衛(wèi)。這里對 2 號小車的處理引入了全局變量 m_lock，一般情況下 m_lock=0，中場被鎖死，不參與動態(tài)角色分配。只有當中場離球很近時 m_lock=1 開鎖，此時，中場根據(jù) 動態(tài) Role()函數(shù)進行分配，可以換人。 Role()函數(shù)雖然簡單，但是由于角色是動態(tài)變化的，給整個程序增加了很大的復(fù)雜性。有許多動作函數(shù)的真正效果，必須要結(jié)合 Role()函數(shù)的動態(tài)分配效果，才能體現(xiàn)。大家在學(xué)習(xí)代碼的時候，一定要留意不同時刻，每個小車角色的變化。 后衛(wèi)決策 FBAction()講解 后衛(wèi)的主要任務(wù)自然是防守，現(xiàn)行的后衛(wèi)策略以模糊算法求最佳防守點防守為基礎(chǔ)，增添了幾種特定情況下的防守動作，重點完善了防底線突破部分，另外還增加了當球在前場時后衛(wèi)的中路包抄動作。 下面是后衛(wèi)的基本決策程 序流程圖： 微軟輪式仿真足球機器人 5V5 組技術(shù)報告 圖 后衛(wèi)動作流程圖 此流程圖可以理解為，從上到下執(zhí)行的優(yōu)先級依次降低，即最上邊的執(zhí)行優(yōu)先級最高，最下邊的優(yōu)先級最低。上邊的一系列判斷條件，都是為了應(yīng)對特定情況，當場上形勢不屬于所有的考慮到得特殊情況，就執(zhí)行優(yōu)先級最低的加權(quán)算法計算最佳防守點防守。 后衛(wèi)、中場決策中最佳防守點算法的詳細說明 微軟輪式仿真足球機器人 5V5 組技術(shù)報告 最佳防守點的計算包含有兩次加權(quán)算法： 第一次加權(quán)是計算防守圓 iCircleShield 的圓心點 iGuard，其中圓心 y坐標是由 dGuardCurrent 和 dGuardForecast 兩個值加權(quán)的 來。 dGuardCurrent 是球的 y 坐標，如果超出（ 70， 110）的范圍則取 70 或 110。 dGuardForecast 則根據(jù)球的預(yù)測走向取得，球的預(yù)測走向與 x= 的交點，如果此交點在（ 70， 110）內(nèi)則 dGuardForecast 取這個值，否則取值仍等于 dGuardCurrent。有了這兩個值 dGuardCurrent 和 dGuardForecast 后，防守圓圓心的 y坐標由他們加權(quán)而來， 權(quán)值 dK = dBallSpeed * 10 / dDistBall2Home 圓心 y坐標 ： (dK * dGuardForecast + dGuardCurrent) / (dK + 1)。 圓心的 x坐標： ROBOT_LENGTH。 防守圓半徑：后衛(wèi)為 25 中場為 40 第二次加權(quán)算法是計算最佳防守點 iTarget。它由兩個點 iPosForecast 和iPosCurrent 加權(quán)而來，其中 iPosCurrent 是球的位置。 iPosForecast 是球的預(yù)測線與上一步求的防守圓的最近的交點，如果沒交點就還等于 iPosCurrent。權(quán)值 dP = * 10/Robot[nRobot].(m_posBall) ，點 iPosShield = (iPosCurrent + iPosForecast * dP) / (1 + dP)。 然后從上一步的圓心 iGuard到 iPosShield 點連線，防守點 iTarget 為這條線上距圓心 25 或 40處，注意 240是上一步中防守圓的半徑，因此防守點還是在防守圓上。 加權(quán)是模糊數(shù)學(xué)的一個基本概念，當面臨一個兩難的判斷，比如選 a還是選b 時，可以引入一個 01 間的系數(shù) k，最后的結(jié)果是 k*a+(1k)*b，這樣就相當于兩個選項都選了一部分，而那個權(quán)值 k則取決于是想要 a多一點還是想要 b多一點， k 的確定也是一個不簡單的是，最簡單的就是線性函數(shù)了。在前鋒的截球中用到的一次加權(quán) 就是這樣，有兩個目標點，一個是球的正后（左）方，一個是球的預(yù)測走向的前方。這兩個點用那個多一點取決于球的走向角度，如果角度垂直則完全用第二個點 如果角度水平則完全用第一個點，介于垂直和水平之間則用一個線性函數(shù)來球的這個權(quán)值。 中場決策講解 中場是所有角色當中，最不容易定位的一個。它的活動區(qū)域涵蓋了球場的全部，既要進 攻，又要防守。當前決策中，中場的動作是基于分區(qū)的：球在前場時，中場傾向于進攻；球在后場時，中場傾向于防守。中場決策也是改動最大的部分。 當前的中場動作的核心是前場攔截，這是新引入的一個理念。傳統(tǒng)上認為，微軟輪式仿真足球機器人 5V5 組技術(shù)報告 在前場就是進攻，在后場就是防守。試想如果我們可以把防守成功的做在對方半場，那么不僅可以將對方的進攻扼殺在搖籃中，還可以順利的進行我們的二次進攻、三次進攻 ...那么攻破對方球門的幾率就大大增加；而且在整個場面上，形成一種壓制的狀態(tài)，主動權(quán)就牢牢掌握在我們手中了。在分區(qū) 4，有前場攔截的動作，攔截全過程分為 三個步驟：站位，攔截和追球。 中場的攔截動作 ： 若 MF 在球前，則去追球；若 MF 在球后，且球朝己方半場走，則到攔截點攔截，球不是朝己方半場走，則站位。 MF 到達站位點后要旋轉(zhuǎn) PI/3 角度，攔截點為過站位點沿朝向角度做一條直線與球運動直線的交點。 鎖 MF 的原因 ： 球在前場時， Role()函數(shù)分配角色時是先判斷離球遠近確定 FW 和 Wing，再根據(jù)離球門遠近確定 MF 和 FB（后衛(wèi)）。如果不把 MF 鎖起來的話，假設(shè)滿足了截球條件， MF 去攔截，離球越來越近，就會變成 wing 或者 FW，那么截球動作就會中斷，轉(zhuǎn)而執(zhí)行 wing 或者 FW 的動作。 截球點的選擇 ： 現(xiàn)行的截球點是球運行線與一條斜線的交點，這是多次試驗改進后所得的比較好的截球方式。最初時選取的截球點是球運行線與過車且垂直于 x 軸的直線的交點，相比之下，現(xiàn)行的截球點可以使小車有充足的時間行駛到截球點。當然今后如果發(fā)現(xiàn)更好的截球方式，也可以再做調(diào)整。 站位完畢后轉(zhuǎn)過 PI/3 的角度 ： 轉(zhuǎn)過 PI/3 角度目的有二： ，使 MF 不需要做任何調(diào)整，直接到達截球點，增加截球成功率； PI/3， MF 基本上是朝向?qū)Ψ角蜷T的，為包抄奠定基礎(chǔ)。使 MF 真正做到進 可攻退可守。 除去前場攔截，中場在不同分區(qū)的其他動作如圖所示： 微軟輪式仿真足球機器人 5V5 組技術(shù)報告 圖 中場動作示意圖 MF 的模糊算法求最佳防守點，方法跟后衛(wèi)完全一樣，只不過 MF 得到的防守點比后衛(wèi)算法中得到的要靠前一些，大約在大禁區(qū)邊緣，后衛(wèi)在小禁區(qū)邊緣。 Wing 決策 WingAction()講解 Wing 是影鋒，它的任務(wù)是在前鋒身后，對前鋒進行保護，一旦球被對方斷掉，立馬上前逼搶。當前策略中， wing 主要動作是時刻處于球的后方，在一定的條件下變?yōu)榍颁h上前爭搶。其在前鋒身后的站位情況參看圖 ，是基于分區(qū)的。變?yōu)榍?鋒的條件參看角色分配部分。另外還有兩個協(xié)助前鋒進攻的動作，參看圖。 微軟輪式仿真足球機器人 5V5 組技術(shù)報告 圖 wing站位示意圖 圖 wing動作示意圖 微軟輪式仿真足球機器人 5V5 組技術(shù)報告 前鋒決策 FWAction()講解 前鋒主要負責進攻，也有少量的防守動作。前鋒動作的犀利程度關(guān)系到整體水平的高低，幾乎與整體的策略布局有著同樣的重要性。 首先是點球的判斷，為了實現(xiàn)點球過程中動作的連續(xù)，引入一個變量 plock，當它等于 1是進入點球的動作，否則是正常的前鋒動作。這個量的打開是在前鋒決策的開頭，如果發(fā)現(xiàn)是點球則置 1，關(guān)閉則在前鋒的開頭和點球動作中 都有，當發(fā)現(xiàn)已經(jīng)不是點球的情況是就置 0 關(guān)閉。點球是一個務(wù)必要仔細研究的動作，要做到一擊必殺。 正常比賽中的前鋒，我們希望它是一個沖擊力強，進攻方式多樣，射門成功率高的殺手。其動作流程如圖 所示： 微軟輪式仿真足球機器人 5V5 組技術(shù)報告 圖 前鋒動作流程圖