15、机器人足球赛中的行走与决策技术：Apollo3D与WrightEagle的卓越表现-优快云博客

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机器人足球赛中的行走与决策技术：Apollo3D与WrightEagle的卓越表现

在机器人技术不断发展的今天，机器人足球赛成为了检验人工智能和智能机器人技术的重要平台。其中，RoboCup比赛以其高影响力和挑战性，吸引了众多团队参与。本文将深入探讨Apollo3D团队在RoboCup 2013 3D足球模拟赛中的行走技能，以及WrightEagle团队在2D模拟联赛中的决策框架。

Apollo3D团队的行走技能

在RoboCup足球比赛中，类人机器人的快速灵活行走是一项不可或缺的技能。Apollo3D团队提出了一种基于强化学习的灵活行走方法，利用小脑模型关节控制器（CMAC）和带有预测控制的线性倒立摆来生成机器人躯干的运动轨迹，同时保持机器人的动态平衡。

1. 背景与现有方法分析

让类人机器人像人类一样踢足球是人工智能和智能机器人领域的一大挑战。RoboCup的最终目标是在2050年开发出一支完全自主的类人机器人团队，能够战胜人类世界足球冠军队。为了实现这一目标，国际和国内组织了不同类型的机器人足球联赛，其中模拟比赛是重要的一环。

在类人机器人行走方面，已有许多研究，但各有优缺点。例如，Storm等人提出的关节轨迹规划概念，通过迭代计算得出高度稳定的髋部轨迹，但轨迹跟踪是离线生成的，计算量较大；Bavani等人提出的中央模式发生器（CPG）方法基于神经网络，但确定神经连接的适当权重较为困难；Seung - Joon展示的被动动态行走方法，可使机器人在斜坡上无需执行器和控制行走，但在足球比赛的动态对抗和有限空间环境中效率不高。