啟發式搜索算法用于計劃機器人足球的進攻

機器人已逐漸進入各種領域和環境，包括體育比賽。機器人足球，即足球，是足球的創新版本，其中，人類運動員被機器人取代。

如今，機器人足球/足球比賽已經進行了幾十年。它們于1990年代首次推出，如今被歸類為一項以常規比賽和聯賽為標志的單一計劃，稱為RoboCup。

隨著時間的推移，參與RoboCup的人形機器人變得越來越先進，使游戲更具吸引力和動態性。為了在這些比賽中表現出色，機器人在理想情況下應該具有廣泛的功能，包括良好的運動能力，路徑規劃，定位和交互技能。

莫斯科物理技術學院的研究人員最近開發了一種計劃足球機器人進攻(即試圖進球的嘗試)的技術。在arXIv上預先發表的一篇論文中提出的這項技術基于一種稱為啟發式搜索的計算方法。

研究人員開發的啟發式搜索算法計算了軌跡，該軌跡將允許球從足球場上的給定位置行進到機器人對手團隊的目標。其計算基于對游戲環境和兩個關鍵搜索組件(即成本函數和啟發式函數)建模的圖形。

研究人員的最終結果匯總在條形圖中。圖片來源：Khokhlov等。

“我們的研究旨在解決足球的一項主要任務-盡快進球。”進行這項研究的研究人員之一伊萬·科赫洛夫(Ivan Khokhlov)告訴TechXplore。“我們使用的基于啟發式搜索的方法考慮了有關游戲狀態的所有可用信息。此外，我們的方法還使機器人不僅可以計劃一次踢球，還可以計劃整個攻擊。”

本質上，由Khokhlov和他的同事開發的啟發式搜索算法旨在根據有關足球比賽狀態的所有可用信息來預測理想的球軌跡，從而在機器人足球中進球。研究人員通過將其與一系列模擬試驗中的幾種基準技術進行比較來評估其性能。

值得注意的是，他們的算法優于所有與之相比的技術，從而確定了可以在機器人足球比賽中使機器人得分的策略。Khokhlov和他的同事收集的最初發現強調了該算法在RoboCup游戲期間增強機器人攻擊的潛力。

將來，這項最新研究可能會啟發其他研究團隊開發類似的算法，以改善機器人足球其他方面的機器人性能。到目前為止，研究人員僅在仿真中測試了他們的算法，但最終它也可以應用于真實的類人機器人，以進一步研究其潛力。