机器人足球仿真系统提供了实时对抗环境下研究多智能体协作问题的一个良好平台

1 简介

在人工智能技术逐步发展的过程中，多智能体系统的研究一直是该领域的重要方向，并成为热点问题。 多智能体系统的研究涵盖了智能体之间的相互协作和任务规划、系统结构设计和生长、自主学习和知识获取、认知建模和群体进化等一系列问题。 这些问题大多集中体现在机器人足球模拟比赛对抗的实施中[1]。 因此，机器人足球模拟竞赛作为一项标准任务被广泛引入，以促进多智能体技术、智能机器人技术及相关领域的研究和发展。 其中，机器人足球模拟进攻算法的设计是控制策略中的高层决策问题机器人足球，主要是合理解决场上球员的配合和配合冲突[2]。 为了解决这些问题，需要从机器人对领域的理解入手，能够通过对周围情况信息的控制和自我学习来确定机器人自身的行为和动作，从而保证整体的目标目标可以顺利完成。

2 问题分析

机器人足球模拟平台提供了比赛所需的基础环境和消息通信场景。 平台通过感知接口提供的物理信息主要包括机器人的运动状态，如身份、速度（标量）、视场角以及已执行基本动作的次数[3][4] 。 在机器人足球模拟比赛策略的设计中，主要基于对物理信息的全面理解和综合分析机器人足球，这对队形控制算法的优化提出了更高的要求。 在实现编队协同控制的同时，需要实现与平台授时的同步。 同步。

经过对目前使用的仿真平台进行测试和分析，我们了解到该平台采用1/50秒作为一个仿真周期。 为了保证与机器人的同步，当仿真平台进入新的周期T时，会以乱序的方式向所有机器人发送同步信号，如下图1虚线箭头所示机器人足球，以指示仿真平台已经进入的机器人新的周期开始了。 仿真平台结束同步信号的广播后，一方面按照一定的规则发送机器人的物理集成消息。 另一方面，它需要不断响应其他机器人的动作请求，并相应地调整机器人自身的方向、角度、速度和位置。 每个执行周期结束前，平台也会将当前情况下的执行结果与本周期其他持有状态下的执行结果叠加作为新的场情况，进入下一个周期T+1，如图1中黑色填充所示如矩形所示。 据此，机器人收到新的同步信号后，立即进行新一轮的策略推理，并根据接收到的每组物理消息来维持自己的行为状态。 图中的椭圆表示自身状态的更新过程。 结合状态更新和新的任务规划，机器人会选择合适的动作进行调整，如图1中的白色矩形所示。最后，本周期选择的动作指令将反馈到仿真平台，并请求被处决。 虚线代表此请求。

图1 时序关系图

从上面的分析可以看出，整个时序规律体现了对编队控制系统执行时效性的更高要求。 在每个仿真周期中，所有机器人承担的任务都需要在时限内完成并反馈，从而最大化时限。