(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 202210616323.8 (22)申请日 2022.05.31 (71)申请人 江苏经贸职业 技术学院 地址 211100 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 9/16(2006.01) B25J 11/00(2006.01) (54)发明名称 一种多机 器人协同运动方法及足球 机器人 (57)摘要 本申请提供的一种多机器人协同运动方法 及足球机器人， 包括： 获取全场所有球员和足球 机器人的位置信息、 当前姿态信息、 足球位置信 息以及足球姿态信息； 根据全场所有球员和足球 机器人的位置信息、 当前姿态信息、 足球位置信 息以及足球姿态信息， 利用马尔科夫链算法、 博 弈算法确定每个足球机器人的拦截位置、 拦截动 作和拦截概率； 指令拦截概率最高的足球机器人 到达对应拦截位置执行拦截动作， 并指令拦截概 率第二高的足球机器人到达拦截位置进行预备， 并延时设定时长后执行拦截动作通过马尔科夫 链算法和博弈算法， 生成足球机器人的拦截位 置、 拦截动作， 从而可以根据足球运动员和足球 的运行轨迹而反击， 大大提高了足球机器人的智 能化， 提高了足球运动员的训练能力， 此外进一 步协同了多足球机器人的协同控制， 更加智能 化。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 114986503 A 2022.09.02 CN 114986503 A 1.一种多机器人协同运动方法， 其特 征在于， 由足球机器人 执行， 包括： 获取全场所有球员和足球机器人的位置信息、 当前姿态信息、 足球位置信息以及足球 姿态信息； 根据全场所有球员和足球机器人的位置信息、 当前姿态信息、 足球位置信息以及足球 姿态信息， 利用马尔科夫链算法、 博弈算法确定每个足球机器人的拦截位置、 拦截动作和拦 截概率； 指令拦截概率最高的足球机器人到达对应拦截位置执行拦截动作， 并指令拦截概率第 二高的足球机器人到 达拦截位置进行 预备， 并延时设定时长后执 行拦截动作。 2.根据权利要求1所述的足球机器人运动方法， 其特征在于， 所述根据全场所有球员和 足球机器人的位置信息、 当前姿态信息、 足球位置信息以及足球姿态信息， 利用马尔科夫链 算法、 博弈算法确定每 个足球机器人的拦截位置、 拦截动作和拦截概 率， 包括： 根据所述博弈算法、 所有球员和足球机器人的位置信息、 当前姿态信 息、 足球位置信 息 以及足球姿态信息， 生成所述足球机器人 所有可能执 行的拦截位置、 拦截动作和拦截概 率； 根据足球机器人所有可能执行的拦截位置、 拦截动作和拦截概率， 以及每个足球机器 人当前的位置， 生成马尔科 夫链的状态转移 矩阵； 根据所述状态转移 矩阵生成每 个足球机器人的拦截位置、 拦截动作和拦截概 率。 3.根据权利要求2所述的足球机器人运动方法， 其特征在于， 根据所述博弈算法、 所有 球员和足球机器人的位置信息、 当前姿态信息、 足球位置信息以及足球姿态信息， 生成所述 足球机器人 所有可能执 行的拦截位置、 拦截动作和拦截概 率， 包括： 根据足球场上足球位置信息以及足球姿态信息， 生成足球运动轨 迹； 结合博弈算法、 所有球员和足球机器人的位置信 息以及当前姿态信 息生成每个足球机 器人拦截位置、 拦截动作和拦截概 率。 4.根据权利要求2所述的足球机器人运动方法， 其特征在于， 根据足球机器人所有可能 执行的拦截位置、 拦截动作和拦截概率， 以及每个足球机器人当前的位置， 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执行的拦截位置、 拦截动作和拦截概率， 以及每个足球机器 人当前的位置， 生成所有足球机器人的拦截时间； 判断所述时间是否高于足球运动预估时间； 结合足球机器人当前位置， 按照时间赋予每个时间低于足球运动预估时间的拦截机器 人一概率值； 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， 获取全场所有球员和足球机器人的位置信息、 当前姿态信 息、 足球位置信 息 以及足球姿态信息； 拦截信息生成模块， 根据全场所有球员和足球机器人的位置信 息、 当前姿态信 息、 足球 位置信息以及足球姿态信息， 利用马尔科夫链算法、 博弈算法确定每个足球机器人 的拦截 位置、 拦截动作和拦截概 率； 拦截模块， 指令拦截概率最高的足球机器人到达对应拦截位置执行拦截动作， 并指令 拦截概率第二高的足球机器人到 达拦截位置进行 预备， 并延时设定时长后执 行拦截动作。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114986503 A 26.根据权利要求5所述的足球机器人， 其特 征在于， 所述包括： 博弈预测单元， 根据所述博弈算法、 所有球员和足球机器人的位置信息、 当前姿态信 息、 足球位置信息以及足球姿态信息， 生成所述 足球机器人所有 可能执行的拦截位置、 拦截 动作和拦截概 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位置、 拦截动作和拦截 概率， 以及每 个足球机器人当前的位置， 生成马尔科 夫链的状态转移 矩阵； 每个足球机器人的拦截位置、 拦截动作和拦截概率单元， 根据所述状态转移矩阵生成 每个足球机器人的拦截位置、 拦截动作和拦截概 率。 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： 根据足球场上足球位置信息以及足球姿态信息， 生成足球运动轨 迹； 结合博弈算法、 所有球员和足球机器人的位置信 息以及当前姿态信 息生成每个足球机 器人拦截位置、 拦截动作和拦截概 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执行的拦截位置、 拦截动作和拦截概率， 以及每个足球机器 人当前的位置， 生成每 个足球机器人到 达拦截时间； 判断所述时间是否高于足球运动预估时间； 结合足球机器人当前位置， 按照时间赋予每个时间低于足球运动预估时间的拦截机器 人一概率值； 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 114986503 A 3