机器人足球队来了？新算法可提高机器人射门能力，让机器人边走边射球

机器人足球队来了？新算法可提高机器人射门能力，让机器人边走边射球

在机器人足球领域，一项新技术的突破正在改变比赛规则。来自中国烟台理工学院和伊朗Rahjuyan Danesh Borazjan大学的研究团队开发了一种基于Q-learning算法的新技术，可以显著提高机器人在行走过程中的射门能力。这项创新不仅为RoboCup比赛带来了新的可能性，也为机器人技术和人工智能的发展开辟了新路径。

RoboCup（机器人世界杯）是由国际机器人杯联合会组织的年度机器人和人工智能（AI）竞赛。比赛的想法起源于1992年，当时加拿大不列颠哥伦比亚大学的Alan Mackworth教授发表了一篇题为《On Seeing Robots》的论文。1993年，日本的一个研究小组受此启发，组织了第一届机器人足球比赛。

虽然RoboCup具有很高的娱乐性，但其主要目标是在现实世界中展示机器人和人工智能的进步。参加比赛的机器人系统是全球许多研究人员深入研究的结果。

除了现实世界的比赛，计算机科学家和机器人专家还可以在RoboCup 3D足球模拟联赛中测试他们的机器人足球计算工具。这本质上是一个在模拟中复制RoboCup环境的平台，充当人工智能技术和旨在踢足球的机器人系统的虚拟“健身房”。

新技术突破：让机器人边走边射

中国烟台理工学院和伊朗Rahjuyan Danesh Borazjan大学的研究人员最近开发出一种新技术，可以提高参加足球比赛的机器人边走边射的能力。这项技术发表在Springer Link的《Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing》上的一篇论文中，基于一种称为Q-learning算法的计算方法。

“参加RoboCup3D联赛的球队最重要的目标之一是增加射门次数的能力，”开发该技术的三位研究人员Yun Lin、Yibin Song和Amin Rezaeipanah在他们的论文中写道。“之所以如此重要，是因为对对手的优势需要强大而精确的射门。”

大多数在模拟中生成镜头的技术都基于两种称为反向运动学（IK）和点分析的方法。这些数学方法既可用于创建计算机动画，也可用于机器人技术，以预测机器人达到给定位置或完成动作所需的关节参数。

“这些方法的假设是机器人和球的位置是固定的，”研究人员在他们的论文中解释道。“但是，拍摄的情况并非总是如此。”

Q-learning算法：让机器人更智能

为了克服之前提出的方法的局限性，Lin和他的同事基于Q-learning算法创造了一种新的射门策略，可以增强机器人在行走时射门的能力。Q-learning算法是基于强化学习的无模型计算方法。这些算法在代理试图学习如何以最佳方式导航其环境或执行复杂操作的情况下特别有用。

研究人员在他们的论文中写道：“弯曲的路径旨在将机器人移向球，这样它最终就会有一个最佳的射门位置。”“一般来说，RoboCup3D中的视觉感知器有噪声。因此，机器人的运动参数，如速度和角度，通过Q-learning算法更精确地调整。最后，当机器人相对于球和目标处于最佳位置时，将IK模块应用到拍摄策略上。”

实验验证：效果显著

Lin、Song和Rezaeipanah在一系列实验和模拟中评估了他们的Q学习算法。值得注意的是，他们发现，在大多数参加RoboCupSoccer联赛和伊朗RoboCup3D联赛的球队中，它可以让机器人边走边射球，效果要好得多。最终，它可以显著提高机器人在RoboCup足球比赛中的表现。