详细计划.md · 辰Mr曦/RoboCup3D

# 长远计划

> 3 年内有人完成

1. [-] 使用弹簧质量模型生成步态
2. [-] 使用强化学习调节参数，重新搭建`粒子群`和 `DDPG` 模型
3. [-] 更好的策略模型，基于多智能体的策略模型 `Google Football`
4. [-] 加入动作，快踢等

# 年计划

> 2022 年比赛前完成

1. [-] 射门动作优化
2. [-] 添加传球模式
3. [-] 配合传球的球队策略
4. [-] 动态角色规划

# 暑假计划

> 持续进行

1. [ing] 解决`自碰撞`问题
2. [ing] 了解关键帧如何截取，了解关键帧的含义
3. [ing] 完成所有文档并开源
4. [ing] 研读《仿人机器人》，学习算法
5. [ing] 研究 ut 策略和快踢、传球实现算法

# 分工内容

- 球队代码
    - 按照我发的分工来研读各自负责的代码模块
- 语言基础
    - C++面向对象部分　　类　封装　继承　多态
- 分工　
    - 射门
    - 逻辑决策
    - 步态
- 射门动作编辑器
    - 通过调节参数来调节动作
    - aiut3d-motion-editor

# UT 代码部分

```c++

void NaoBehavior::beam(double &beamX, double &beamY, double &beamAngle)
{
    /*  beamX = -HALF_FIELD_X + worldModel->getUNum();
    beamY = 0;
    beamAngle = 0;
    */
    switch (worldModel->getUNum())
    {
    case 1:
    {
        beamX = -HALF_FIELD_X + 1;
        beamY = 0;
        beamAngle = 0;
    };
    break;
    case 2:
    {
        beamX = -HALF_FIELD_X / 2;
        beamY = HALF_FIELD_Y / 2;
        beamAngle = 0;
    };
    break;
    case 3:
    {
        beamX = -HALF_FIELD_X / 2;
        beamY = -HALF_FIELD_Y / 2;
        beamAngle = 0;
    };
    break;
    case 4:
    {
        beamX = -0.5;
        beamY = 0;
        beamAngle = 0;
    };
    break;
    default:
        break;
    }
}

SkillType NaoBehavior::demo1()
{
    if (ball.getDistanceTo(VecPosition(HALF_FIELD_X - PENALTY_X, -PENALTY_Y / 2, 0)) < 0.5)
    {
        return kickBall(KICK_FORWARD, VecPosition(HALF_FIELD_X, 0, 0));
    }
    else
    {
        return kickBall(KICK_DRIBBLE, VecPosition(HALF_FIELD_X - PENALTY_X, -PENALTY_Y / 2, 0));
    }
}
```

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