足球机器人怎么踢球

足球机器人怎么踢球的六个解答

1:怎么识别“队友”？

球场上风云变幻，认识周围环境是踢球的关键：怎么识别“队友”？怎么识别这移动着的是球？球门在哪里……这一切有赖于主控机系统上的“全局视觉系统”。

球场上方的摄像机是整个球队的“眼睛”，通过它，整个球场现场信息进入主机，“全局视觉系统”将之转化为一个数字坐标系，对整个区域进行精确定位。

同时，根据“球员”头顶所标色块的不同，主机将它们分为对方、我方，并会将这些“球员”编号，一一识别。这种识别，也包括对球的识别，球不过是一个特殊的“点”。

开赛之后，在主机“眼里”，整个球场就是一个坐标系，球员和球、球门等就是这些坐标系中或动或静的“点”。通过“全局视觉系统”，主机实时的分析球场信息，发出指令，指挥“我方球员”在“坐标系”内“冲锋陷阵”：追球、拦球、配合……看起来好像“球员”长了眼似的，实质上，“球员”们的一举一动都受主机“摆布”，即使同一方的“球员”，彼此间也是没有任何“感情”可言的。

可见，表面看是球员“认识”周围环境，事实上是主机“坐观全局”。

2：怎么踢球？

说到机器人踢球，很多人会想到这样的情形：方块盒子，像吸尘器似的贴着地面移，碰到球后将球撞到一边——“整个一打台球”……不过这都是若干年前的“老皇历”了。

类人足球机器人真的是在踢，用脚踢。

一旦与球达到合适距离范围，“球员”背后小尾巴似的蓝牙无线信号接收端，就会接到主控机的踢球指令，机器人立即调用体内存储的踢球程序，对准足球，执行踢球动作。

其踢球动作迅速：抬腿——伸脚——我踢，也就1秒左右。当然，效率也高，几乎是百发百中，d无虚发。由于身体重心放在一条腿上，为防摔个“狗吃屎”，同时还要挥动双臂，以保持身体平衡。

不过，毕竟是机器，它们每次的踢球动作太“标准”了——每次抬脚的高度、角度一模一样。但这是可以在赛前进行调整的，之后，球员们就会“不厌其烦”的执行新“标准”了。

3:怎么拦球？

所谓“攻守兼备”，球场上，光会踢球还不行，还要会拦球，所以，守门员就要“辛苦”一点了。

球一旦接近球门，像“球员”们踢球一样，“守门员”会接到主控机的守门指令，它将立即调用体内存储的守门程序，执行守门动作。它的“必杀技”就是劈腿，跟个体 *** 运动员似的，标准的贴地180度劈腿。好在机器人踢出的球，都是贴着地面滚，飞不起来，“守门员”的腿又足够“粗壮”，顺利拦球就不在话下了。

但是，“守门员”怎么知道球是从哪个方向“冲”过来的，有没有劈腿劈个空，球却从旁边滚入球门的情形吗？其实，每次执行拦球指令前，主机还会发出一条指令，指挥“球员”迅速把拦球的角度调整好。只要能赶在球“袭来”前劈腿，拦球就是十拿九稳的。

4:怎么爬起来？

足球比赛，哪能没个跌跌撞撞的！一般机器人倒下后很难起来，而足球机器人倒地后，则会自动起立：脚贴地—曲膝—双臂按地—身体前挺—起身—直立，整个过程只有3秒左右，动作几乎和人一模一样。

与踢球、拦球等动作不同，“倒下自动站立”是足球机器人的“本能”，不需要经过主控机“下诏”。原来，在机器人体内，置有倾斜传感器，它的作用是：一旦机体符合倒下的角度范围，就会自动调用体内芯片中存储的站立程序，执行站立动作。

其实，无论是踢球、拦球还是自动站立等动作都是一种复杂动作，而这些动作的完成，都是事先将完成这些动作的程序存入体内芯片中。只不过，前二者靠主机适时发出指令“唤醒”，而“倒下自动站立”则靠身体内的倾斜传感器来“唤醒”而已。

5:怎么合作？

比赛正酣：球来了，机1立即冲过去踢——机2接着又是一脚——球滚向球门……而这一切，都是在没有人的指挥下进行的。

如此瞬息万变，它们竟也能“心有灵犀”，配合默契。

表面上看，是机器人的自主行为，而在背后，这一切都是“教练”———主控机“指挥有方”：通过“眼睛”，将球场的变化传回电脑，实时分析场地的具体形势，依靠电脑内的“自主决策系统”，迅速选择出球员，同时向该球员发出奔跑指令和踢球等指令，类似于喊：“球来了，1号球员快踢。”待该“球员”执行指令后，根据球场变化，主机会接着分析并发出其它指令。而这种指令不间断的发出，各个“球员”接收各自指令，并采取相应行动，从而达到互相配合的目的。

电脑和人玩啊，还是两个人玩啊，还是电脑玩啊。

没有说明白，叫人怎么给你做。

如果两个人玩的话，很简单。

做个图形界面然后设置上下左右键盘，然后记录分数的函数就可以了。

如果机器玩的话（这种情况算是演示了，不可能有）

最难办的是 人和机器玩了

这是后要 涉及到算法分析和数据结构的内容了。

当然 这是的情况是 机器一定赢过人了。（算法）

就这么做啊 不知道你要的是哪一种。

机器人足球创意编程是一种人工智能技术，可以使机器人能够识别和模拟足球比赛的环境，通过计算机程序和算法来允许机器人完成足球比赛的任务。机器人足球创意编程可以控制机器人在比赛中的运动，并且可以实现更大程度上的可配置性。它可以更好地模拟人类的行为，并协助机器人实现更高级的认知行为。

---