[发明专利]一种基于马尔可夫链的足球机器人拦截方法及足球机器人

权利要求书

1.一种基于马尔可夫链的足球机器人拦截方法，其特征在于，由足球机器人执行，包括：

获取足球场地信息、球员信息以及当前足球姿态信息和位置信息；

根据足球场地信息、球员信息以及当前足球姿态信息和位置信息预测足球运行轨迹；

利用马尔科夫链算法、博弈算法、所述足球运行轨迹，生成足球机器人预测拦截位置和拦截动作；

执行足球机器人预测拦截动作信息。

2.根据权利要求1所述的足球机器人拦截方法，其特征在于，所述利用马尔科夫链算法、博弈算法、所述足球运行轨迹，生成足球机器人预测拦截位置和拦截动作，包括：

根据所述博弈算法以及所述足球运行轨迹，生成足球机器人所有可能执行的拦截位置和对应拦截动作，以及每个拦截位置的拦截概率；

根据足球机器人所有可能执行的拦截位置和对应拦截动作，以及每个拦截位置的拦截概率，生成马尔科夫链的状态转移矩阵；

根据所述状态转移矩阵生成足球机器人预测拦截位置和拦截动作。

3.根据权利要求2所述的足球机器人拦截方法，其特征在于，根据所述博弈算法以及所述足球运行轨迹，生成足球机器人所有可能执行的拦截位置和对应拦截动作，以及每个拦截位置的拦截概率，包括：

根据足球场上足球球员双方接球对抗时拦截姿态信息以及接球结果生成足球球员可能的位置信息和拦截姿态信息；

结合博弈算法生成每个位置信息和拦截姿态信息的接球概率，进而得到所述足球机器人所有可能执行的位置信息、拦截姿态信息以及对应的拦截概率。

4.根据权利要求2所述的足球机器人拦截方法，其特征在于，根据足球机器人所有可能执行的拦截动作信息及每个拦截动作信息的概率，生成马尔科夫链的状态转移矩阵，包括：

根据足球机器人所有可能的位置信息、拦截姿态信息以及对应概率，结合足球机器人当前的位置信息，生成到达所述足球机器人所有可能执行的位置信息的时间；

判断所述时间是否高于足球拦截预估时间；

结合足球机器人当前的位置信息、拦截姿态信息，按照时间赋予每个时间低于足球拦截预估时间的位置信息和拦截姿态信息一概率值；

将所有概率值组成马尔科夫链的状态转移矩阵。

5.一种基于马尔可夫链的足球机器人，其特征在于，包括：

获取模块，获取足球场地信息、球员信息以及当前足球姿态信息和位置信息；

运行轨迹生成模块，根据足球场地信息、球员信息以及当前足球姿态信息和位置信息预测足球运行轨迹；

拦截信息生成模块，利用马尔科夫链算法、博弈算法、所述足球运行轨迹，生成足球机器人预测拦截位置和拦截动作；

移动模块，执行足球机器人预测拦截动作信息。

6.根据权利要求5所述的足球机器人，其特征在于，所述拦截信息生成模块，包括：

博弈预测单元，根据所述博弈算法以及所述足球运行轨迹，生成足球机器人所有可能执行的拦截位置和对应拦截动作，以及每个拦截位置的拦截概率；

状态转移矩阵生成单元，根据足球机器人所有可能执行的拦截动作信息及每个拦截动作信息的概率，生成马尔科夫链的状态转移矩阵；

脚部预测动作单元，根据所述状态转移矩阵生成足球机器人预测拦截位置和拦截动作。

7.根据权利要求6所述的足球机器人，其特征在于，博弈预测单元具体用于：

根据足球场上足球球员双方接球对抗时拦截姿态信息以及接球结果生成足球球员可能的位置信息和拦截姿态信息；

结合博弈算法生成每个位置信息和拦截姿态信息的接球概率，进而得到所述足球机器人所有可能执行的位置信息、拦截姿态信息以及对应的拦截概率。

8.根据权利要求6所述的足球机器人，其特征在于，状态转移矩阵生成单元具体用于：

根据足球机器人所有可能的位置信息、拦截姿态信息以及对应概率，结合足球机器人当前的位置信息，生成到达所述足球机器人所有可能执行的位置信息的时间；

判断所述时间是否高于足球拦截预估时间；

结合足球机器人当前的位置信息、拦截姿态信息，按照时间赋予每个时间低于足球拦截预估时间的位置信息和拦截姿态信息一概率值；

将所有概率值组成马尔科夫链的状态转移矩阵。