启发式搜索算法用于计划机器人足球的进攻

机器人已逐渐进入各种领域和环境，包括体育比赛。机器人足球，即足球，是足球的创新版本，其中，人类运动员被机器人取代。

如今，机器人足球/足球比赛已经进行了几十年。它们于1990年代首次推出，如今被归类为一项以常规比赛和联赛为标志的单一计划，称为RoboCup。

随着时间的推移，参与RoboCup的人形机器人变得越来越先进，使游戏更具吸引力和动态性。为了在这些比赛中表现出色，机器人在理想情况下应该具有广泛的功能，包括良好的运动能力，路径规划，定位和交互技能。

莫斯科物理技术学院的研究人员最近开发了一种计划足球机器人进攻(即试图进球的尝试)的技术。在arXIv上预先发表的一篇论文中提出的这项技术基于一种称为启发式搜索的计算方法。

研究人员开发的启发式搜索算法计算了轨迹，该轨迹将允许球从足球场上的给定位置行进到机器人对手团队的目标。其计算基于对游戏环境和两个关键搜索组件(即成本函数和启发式函数)建模的图形。

研究人员的最终结果汇总在条形图中。图片来源：Khokhlov等。

“我们的研究旨在解决足球的一项主要任务-尽快进球。”进行这项研究的研究人员之一伊万·科赫洛夫(Ivan Khokhlov)告诉TechXplore。“我们使用的基于启发式搜索的方法考虑了有关游戏状态的所有可用信息。此外，我们的方法还使机器人不仅可以计划一次踢球，还可以计划整个攻击。”

本质上，由Khokhlov和他的同事开发的启发式搜索算法旨在根据有关足球比赛状态的所有可用信息来预测理想的球轨迹，从而在机器人足球中进球。研究人员通过将其与一系列模拟试验中的几种基准技术进行比较来评估其性能。

值得注意的是，他们的算法优于所有与之相比的技术，从而确定了可以在机器人足球比赛中使机器人得分的策略。Khokhlov和他的同事收集的最初发现强调了该算法在RoboCup游戏期间增强机器人攻击的潜力。

将来，这项最新研究可能会启发其他研究团队开发类似的算法，以改善机器人足球其他方面的机器人性能。到目前为止，研究人员仅在仿真中测试了他们的算法，但最终它也可以应用于真实的类人机器人，以进一步研究其潜力。

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