RoboCup，原名為J-League，是由國際RoboCup聯(lián)合會組織的年度機器人和人工智能（AI）比賽。在RoboCup期間，機器人與其他機器人進行足球比賽。

比賽的想法起源于1992年，當時加拿大英屬哥倫比亞大學的艾倫-麥克沃斯教授寫了一篇題為"On Seeing Robots"的論文。1993年，日本的一個研究小組從這篇論文中獲得了靈感，組織了第一屆機器人足球比賽。

雖然RoboCup有很強的娛樂性，但其主要目的是在現(xiàn)實世界中展示機器人技術(shù)和人工智能的進步。參加比賽的機器人系統(tǒng)是全世界許多研究人員深入研究的結(jié)果。

中國煙臺理工學院和伊朗大學的研究人員最近開發(fā)了一種新技術(shù)，可以提高參加足球比賽的機器人射門的能力。這項技術(shù)發(fā)表在《環(huán)境智能和人性化計算》雜志上，它是基于一種被稱為Q-learning算法的計算方法。

大多數(shù)在模擬中產(chǎn)生射門的技術(shù)是基于兩種方法，即逆運動學（IK）和點分析法。這些是數(shù)學方法，既可用于創(chuàng)建計算機動畫，也可用于機器人學習，以預測機器人達到特定位置或完成一個動作所需的參數(shù)。

這些方法的假設是，機器人和球的位置是固定的，然而，不一定包括射擊的情況。

為了克服以前方法的局限性，研究團隊在Q-learning算法的基礎(chǔ)上創(chuàng)造了一種新的射擊策略，它可以提高機器人在行走時射球的能力。Q-learning算法是基于強化學習的無模型計算方法。這些算法在管理人試圖學習如何以最佳方式在其環(huán)境導航或執(zhí)行復雜行動的情況下作用極大。

研究人員在他們的論文中寫道：機器人的運動參數(shù)，如速度和角度，會由Q-learning算法進行更精確的調(diào)整。最后，當機器人處于射球的最佳位置時，IK模塊就被應用于射球策略。最終，它可以大大改善機器人在RoboCup足球比賽中的表現(xiàn)。

該研究論文題為"Generation a shooting on the walking for soccer simulation 3D league using Q-learning algorithm"，已發(fā)表在《環(huán)境智能與人性化計算》期刊上。

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參考資料：https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs12652-021-03551-9

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