踢球了

最新推荐文章于 2025-11-14 10:10:30 发布
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很久很久没有踢球了，除了大四的告别赛，算起来有1年没有碰过足球了；

这个周末终于有机会踢了场足球比赛

开始踢的是左中场，跑动比较少也不那么容易引起注意，还不算累；

打了10分钟，打中间的那位哥们可能累了，我跟他交换了下位置

这下好了，需要满场跑啊，防守啊，进攻啊，累死累活的又踢了10分钟

结果还被对手灌了2个球  : (

就这么跑了10分钟，发现衣服已经被汗水泡透了，动作也越发的迟钝起来

体力也开始透支，连续几个球都停不稳了；

胸闷，头晕；

咬牙又坚持了5分钟，感觉差不多到极限了

于是只好申请换人，NND

90分钟的比赛，25分钟就GAME OVER了

场下，看着场上，一群接近30岁仍然到处飞奔着

我想我应该开始选择了以后的体形了  ：）

最后比赛结果5：5，还算欣慰 ：）

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很幸运，又一次来到观澜进行了为期3天的封闭培训住的好，吃的好，玩的好，学的好；还结识了许多新同学，新同事，新朋友；真的很开心，同时收获也是非常多的，一些课程给了我许多启发，我准备以文字的形式记录下来，一来可以让自己加深记忆，以后不时的回头看看现在的我是一个什么样的状态；二来也希望能让朋友们给我这些稚嫩的想法提些建议，帮忙改进调优一下。SO，尽请期待~  
又是一个普通而不普通的周末
ali_sure的专栏
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好容易到了周末，又可以喘口气，系统的休闲一下早上8点就很难再睡着了，于是爬起来，打开电脑，QQ，MSN，BBS，然后WOW，接着WOW，一直WOW；一直打到中午吃饭，看着荣誉和经验又涨了一小截，很满足；虽说这个号已经打了快4个月，还是只有55级，不过还是乐的PIDIANPIDIAN的，每天都抓紧时间打一小会；细水长流，不腻，充满激情与乐趣。饭后继续在网上闲逛，抓紧时间午休一下，平时
还要加大踢球力度
07-14
### 3.1 调整动作组参数以增强踢球力度 在现有代码中，踢球动作是通过调用预定义的动作组实现的，例如 `AGC.runActionGroup('left_shot_fast')` 和 `AGC.runActionGroup('right_shot_fast')`。为了增强踢球力度，可以调整这些动作组的执行参数，包括： - **增加关节力矩（Stiffness）**：提高机器人关节的刚度，使其在踢球时更稳定，并能输出更大的力量。 - **优化动作速度与加速度**：加快踢球动作的速度，使脚部运动更快，从而增加踢球的冲击力。 - **延长踢球动作的持续时间**：让脚部在接触球的一瞬间保持更长时间的推动。 以下是一个示例代码片段，展示如何在调用踢球动作前设置更高的关节刚度和更快的执行速度： ```python # 设置关节刚度为最大值以提升踢球时的力量输出 Board.setPWMServoPulse(1, y_dis, use_time*1000) Board.setPWMServoPulse(2, x_dis, use_time*1000) # 假设 AGC.runActionGroup 支持传入额外参数来控制执行速度 AGC.runActionGroup('left_shot_fast', speed_factor=1.2) # 提高速度因子以加快踢球动作 ``` 此外，还可以通过修改动作组内部的关节角度轨迹，使得踢球时脚部的摆动幅度更大，从而提升踢球距离[^4]。 --- ### 3.2 使用 PID 控制器优化踢球方向与力度 在当前代码中，使用了两个 PID 控制器分别控制水平方向（X轴）和垂直方向（Y轴）的位置误差。为了进一步增强踢球力度，可以在踢球前对 PID 控制器进行微调，使其在接近目标位置时提供更精确的定位，并减少因偏差导致的力量损失。 ```python # 在踢球前微调 PID 参数以获得更精准的定位 x_pid.SetPoint = img_w / 2 y_pid.SetPoint = img_h / 2 # 增强响应速度 x_pid.update(centerX, Kp=0.5, Ki=0.02, Kd=0.03) y_pid.update(centerY, Kp=0.45, Ki=0.015, Kd=0.025) # 计算所需位移并快速调整 dx = int(x_pid.output) dy = int(y_pid.output) x_dis += dx y_dis += dy # 快速移动至最佳踢球位置 Board.setPWMServoPulse(1, y_dis, use_time*1000) Board.setPWMServoPulse(2, x_dis, use_time*1000) time.sleep(use_time) ``` 这种方式可以让机器人在踢球前迅速调整到最优位置，从而提升整体踢球效率和力度[^1]。 --- ### 3.3 引入动态踢球策略以适应不同场景 除了直接修改动作组参数外，还可以引入基于状态识别的踢球策略，根据球的位置、距离以及机器人姿态选择不同的踢球动作。例如，在球较远时使用大步幅踢球动作，在近距离时使用短促有力的小步踢球。 ```python if ball_distance > 300: AGC.runActionGroup('power_kick') # 大力踢球动作 elif 100 < ball_distance <= 300: AGC.runActionGroup('normal_kick') # 标准踢球动作 else: AGC.runActionGroup('short_kick') # 短促踢球动作 ``` 这种策略可以根据实时环境动态选择最合适的踢球方式，不仅提升了踢球力度，也增强了机器人的适应能力[^3]。 --- ###
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