RoboCup2D中的Agent帶球技術研究.pdf

1、帶球技術作為球員的基本個人技能之一，是RoboCup2D比賽研究的一個重點問題。球員帶球動作設計的細致性和準確性以及帶球路徑選擇的優(yōu)劣直接影響整支球隊比賽水平的高低。本文針對RoboCup2D比賽中的Agent帶球技術問題展開了研究。本文的主要工作有：
　　 首先分析了RoboCup2D仿真系統(tǒng)以及Agent的個人技術，詳細介紹了Agent的底層動作；其次，介紹了各種帶球動作模型，并在此基礎上提出了將Q學習算法應用于Agent的

2、防鏟球帶球動作上。該方法首先需要對連續(xù)狀態(tài)空間和動作集進行離散和簡化，并確定回報；其次利用Q學習算法，通過訓練得到一組Q值；最后利用訓練得到的Q值，選擇執(zhí)行Agent最適合的帶球動作。將Q學習算法應用于Agent的帶球動作上能夠有效的降低對方球員的鏟球次數(shù)和鏟球成功率。
　　 對于帶球路徑規(guī)劃問題，本文利用的基于威脅系數(shù)的人工勢場法。人工勢場法是局部路徑規(guī)劃中比較成熟的一種，但是存在一定的缺陷。本文提出了一種改進的人工勢場法，該