区域自适应顶球策略：2D水中机器人仿真策略优化

本文档深入探讨了机器鱼在2D仿真环境中的策略优化，由南京大学金陵学院机器人技术实验室的仇红剑、赵伟和夏庆锋共同完成。他们针对当前水中机器人2D模拟比赛中的顶球算法存在的局限性，提出了一个创新的解决方案。传统的顶球策略往往依赖于固定的规则或算法，而新的区域划分方法则引入了动态适应性，通过将比赛场地划分为多个区域，每个区域对应不同的有限状态自动机（Finite State Automaton，FSA）策略。 这种策略优化的核心在于，当机器鱼在比赛中执行顶球动作时，会根据其所在的具体区域，自动调整相应的战术，以提高进球效率和比赛策略的灵活性。有限状态自动机使得机器鱼能够根据不同区域的特性，如球的位置、对手行为等因素，实时调整其动作路径和决策，从而达到更有效的比赛策略。 实验结果显示，通过这种方法，优化后的顶球算法结合区域划分策略显著提高了进球速度和比赛的成功率。此外，作者还对现有的水中机器人平台提出了改进建议，指出如何更好地集成这种自适应策略以提升整体性能。 文章引用了多篇相关的研究文献，如吴辉辉关于水中机器人2D仿真比赛技术的分析，以及韩学东等人关于机器人足球射门算法的研究，这些都为本文的研究提供了理论和技术背景。同时，论文也参考了其他机器鱼控制和协调、运动控制模型以及比赛策略的研究，以拓宽视野并确保策略的先进性和实用性。 本文是一篇结合数学建模、区域划分和有限自动机理论，对水中机器人2D仿真中的策略优化进行深入探讨的技术报告，对于提高机器鱼在仿真环境中的竞争力具有重要的指导意义。