(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210613737.5 (22)申请日 2022.05.31 (71)申请人 江苏经贸职业 技术学院 地址 210000 江苏省南京市江宁区龙眠大 道180号 (72)发明人 李鹏　 (74)专利代理 机构 深圳信科专利代理事务所 (普通合伙) 44500 专利代理师 郭洪悦 (51)Int.Cl. B25J 11/00(2006.01) B25J 9/08(2006.01) B25J 9/16(2006.01) (54)发明名称 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 (57)摘要 本申请提供的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， 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通过马尔科 夫链算法和博弈算法， 生 成足球机器人的拦截动 作信息， 从而可以根据足球球员的拦截动作信息 而反击， 大大提高了足球机器人的智 能化， 提高 了足球球员的训练能力。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 114905527 A 2022.08.16 CN 114905527 A 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；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114905527 A 2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。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114905527 A 3