张传飞

（南京邮电大学自动化学院， 南京 210046）

0 引言

RoboCup(Robot World Cup)仿真比赛在国际上已经开展十多年了，近年在国内也得到了迅速的发展。其中仿真2D机器人足球比赛是出现最早也是目前最为成熟的比赛。仿真2D机器人比赛尽量模拟真实世界中的情况，强调以有限的能力（感知能力有限，行为能力有限，通讯能力有限）和条件在非常复杂的动态环境中活动，感知环境，相互合作，并在对抗性的比赛中获得胜利[1-3]。为了赢得比赛，多个智能体的协作是关键，但每单个智能体的自身解析Server消息的准确性才是根本。只有准确地解析了Server的消息[5]，才能准确的建模，才能及时准确地做出合适的决策与协作。

目前，由于各RoboCup参赛队伍的底层工作已经相对完善，大部分队伍把研究集中在上层的策略部分，似乎目前鲜有队伍对已有的底层做出研究和改变[6-7]。而我们Apollo2D队伍根据自己的研究现状[8-9]，想从根本上做出一些改变。Server信息中视觉信息是其中最为重要的信息，对球员的建模决策有举足轻重的作用，但有噪声的存在。因此本文通过研读仿真2D机器人比赛平台的代码及模型。从中提炼出平台添加噪声的公式[1-3]，并进行数学上的研究与分析，并提出一个可靠的解决办法。

本文的组织结构如下。首先，介绍从Server代码中提炼出来的添加噪声的量化公式。其次，针对所提出的公式进行数学分析，以得出本文中所提出的方法“半逆推量化公式法”。最后，实验分析并验证该方法在实际比赛中的效果。……