ATRI-2024 是由机器人智能王牌战队（Ace Team of Robotics Intelligence，ATRI）开发的 FIRA SimuroSot 11vs11 仿真机器人足球客户端，用于备战 2024 中国机器人大赛暨 RoboCup 机器人世界杯中国赛。
本项目基于 MFC (Microsoft Foundation Classes) 框架开发，实现了完整的机器人足球策略系统，包括球员控制、战术决策、通信协议等核心功能。
队长：
队员：
-
策略系统 (
StrategySystem)：实现球队的战术决策与执行- 守门员策略 (Goalie)
- 控球策略 (Possession)
- 争球策略 (Freeball)
- 罚球策略 (Penalty)
- 射门控制 (Shot)
- 阵型管理 (Formation)
-
通信系统 (
AgentSocket)：与仿真服务器的 Socket 通信- 连接管理
- 数据接收与解析
- 命令发送
-
基础代理 (
BaseAgent)：球员基础行为控制- 运动控制
- 位置跟踪
- 角度计算
-
图形界面 (
MicroClientView)：可视化显示与调试- 实时场地显示
- 机器人位置可视化
- 策略调试界面
ATRI-2024/
├── src/ # 源代码文件 (.cpp)
│ ├── Agentsock.cpp # Socket 通信实现
│ ├── BaseAgent.cpp # 基础代理实现
│ ├── DSetupDlg.cpp # 设置对话框实现
│ ├── MainFrm.cpp # 主框架窗口实现
│ ├── MicroClient.cpp # 应用程序主入口
│ ├── MicroClientDoc.cpp # 文档类实现
│ ├── MicroClientView.cpp # 视图类实现
│ ├── StdAfx.cpp # 预编译头源文件
│ ├── StrategySystem.cpp # 核心策略系统实现
│ └── TParseString.cpp # 字符串解析工具
│
├── include/ # 头文件 (.h)
│ ├── Agentsock.h # Socket 通信接口
│ ├── BaseAgent.h # 基础代理接口
│ ├── DSetupDlg.h # 设置对话框接口
│ ├── General.h # 通用定义与数据结构
│ ├── MainFrm.h # 主框架窗口接口
│ ├── MicroClient.h # 应用程序主接口
│ ├── MicroClientDoc.h # 文档类接口
│ ├── MicroClientView.h # 视图类接口
│ ├── RESOURCE.H # 资源 ID 定义
│ ├── StdAfx.h # 预编译头
│ ├── StrategySystem.h # 策略系统接口
│ └── TParseString.h # 字符串解析工具接口
│
├── RES/ # 资源文件
│ ├── MicroClient.ico # 应用程序图标
│ ├── MicroClient.rc2 # 附加资源
│ ├── MicroClientDoc.ico # 文档图标
│ └── Toolbar.bmp # 工具栏位图
│
├── docs/ # 文档
│ ├── Contest-Rules-2024.pdf # 2024 赛事规则
│ ├── Field Coordinates.jpg # 场地坐标系参考
│ └── STRUCTURE.md # 项目结构说明
│
├── MicroClient.sln # Visual Studio 解决方案文件
├── MicroClient.vcxproj # Visual Studio 项目文件 (2010+)
├── MicroClient.vcxproj.filters # 项目过滤器
├── MicroClient.rc # 资源脚本
├── README.md # 项目说明文档
└── LICENSE # 许可证文件
- 操作系统：Windows 7 或更高版本
- 开发工具：Visual Studio 2010 或更高版本
- 框架：MFC (Microsoft Foundation Classes)
- 依赖项：Windows Sockets API
-
克隆仓库
git clone https://github.com/xixu-me/ATRI-2024.git cd ATRI-2024 -
打开项目
- 使用 Visual Studio 打开
MicroClient.sln
- 使用 Visual Studio 打开
-
配置项目
- 确保项目配置为 Release 或 Debug 模式
- 检查包含目录和库目录设置
-
编译
- 按
F7或选择 生成 → 生成解决方案 - 编译完成后，可执行文件位于
Debug/或Release/目录
- 按
- 启动 FIRA SimuroSot 仿真服务器
- 运行编译生成的
MicroClient.exe - 在设置对话框中配置：
- 服务器地址（默认：localhost）
- 端口号（默认：5001）
- 队伍名称
- 点击连接，开始比赛
策略系统（CStrategySystem）是本项目的核心模块，负责整个球队的战术决策、阵型调整和球员控制。系统采用状态机模式，根据比赛场景动态切换策略，实现了完整的 11vs11 足球机器人智能决策系统。
void CStrategySystem::Action() {
T++; // 周期计数器
Goalie(); // 守门员策略（持续运行）
switch (Status()) {
case 1: // 罚球状态
flag = true;
Penalty();
break;
default: // 正常比赛状态
flag = true;
Possession(); // 控球策略
break;
}
}守门员策略是防守体系的最后一道防线，采用多层次预测式防守算法，结合球的运动轨迹分析、对方射门威胁评估和智能站位调整，实现高效的球门保护。
守门员策略在每个周期都会执行（在 Action() 中独立于其他策略运行），包含以下核心模块：
void CStrategySystem::Goalie() {
if (start)
ball.oldPosition = ball.position;
if (ball.position.x <= hgoalie.position.x) {
// 球在守门员后方 → 执行防守策略
计算目标位置 (xix, xiy)
Direction(HGOALIE, CPoint(xix, xiy));
}
else {
// 球在守门员前方 → 停止移动（队友控球）
Stop(HGOALIE);
}
ball.oldPosition = ball.position; // 更新历史位置
}关键判断：仅当球在守门员身后（ball.position.x <= hgoalie.position.x）时才启动防守，避免守门员盲目出击。
系统会实时识别对方最具威胁的射门球员：
CPoint CStrategySystem::shooter_pos() {
// 1. 获取对方 11 个球员的位置
CPoint cur_pos[11] = { opponent.position1, ..., opponent.position11 };
// 2. 过滤：排除球后方的球员（无法射门）
for (int i = 0; i < 11; i++) {
if (cur_pos[i].x >= ball.position.x)
cur_pos[i] = CPoint(-965, -723); // 标记为无效位置
}
// 3. 计算距球最近的对方球员（最具威胁）
int threat_id = 0;
double min_distance = Distance(cur_pos[0], ball.position);
for (int i = 1; i < 11; i++) {
if (Distance(cur_pos[i], ball.position) < min_distance) {
min_distance = Distance(cur_pos[i], ball.position);
threat_id = i;
}
}
return cur_pos[threat_id]; // 返回威胁球员位置
}威胁判定逻辑：
- 只考虑球前方的对方球员（具备射门能力）
- 距离球越近 = 威胁越大
- 动态更新，每个周期重新评估
守门员采用双模式预测，根据球的运动状态选择最优预测方式：
当球速足够快且运动方向明确时，使用线性轨迹外推法：
// 计算球门线（X=965）处的 Y 坐标预测值
double dy = ball.position.y - ball.oldPosition.y;
double dx = ball.position.x - ball.oldPosition.x;
// 直线方程：y = kx + b
// k = dy/dx, b = y0 - k*x0
int xii = (dy/dx) * 965 + (ball.oldPosition.y - (dy/dx) * ball.oldPosition.x);触发条件：
Distance(ball.position, ball.oldPosition) >= 1（球在移动）ball.position.x > ball.oldPosition.x（球朝向我方球门）313 <= xii <= 505（预测点在球门范围内）
当轨迹预测不可用时，基于威胁球员与球的连线预测射门方向：
CPoint shooter = shooter_pos(); // 获取威胁球员位置
// 计算射门线与球门线的交点
double dy = ball.position.y - shooter.y;
double dx = ball.position.x - shooter.x;
int xii = (dy/dx) * 965 + (shooter.y - (dy/dx) * shooter.x);
if (xii < 313 || xii > 505) {
// 预测点在球门外 → 使用加权中心法
xiy = (Distance(ball, CPoint(863,313)) * 192 /
(Distance(ball, CPoint(863,313)) + Distance(ball, CPoint(863,505)))) + 313.5;
}加权中心法：当射门线不经过球门时，守门员站在距两个球门柱加权距离的中心点，覆盖更大角度。
int xix = ball.position.x > 950 ? 965 : 950; // 基础位置
int xid = 2; // 前移补偿量
if (预测 Y 坐标 < 343 || 预测 Y 坐标 > 475) {
xix = 965; // 靠近球门线（覆盖球门角）
}
else {
xix = 950; // 前移至 950（扩大防守范围）
}深度分层：
- 965（球门线）：当球朝向球门角时，紧贴球门线防守
- 950（前置位置）：当球朝向球门中部时，前移扩大拦截范围
- 动态调整：根据预测点实时切换
// 轨迹预测模式
xiy = (dy/dx) * (xix - xid) + (ball.oldPosition.y - (dy/dx) * ball.oldPosition.x);
// 威胁球员预测模式
xiy = (dy/dx) * (xix - xid) + (shooter.y - (dy/dx) * shooter.x);
// 边界限制
xiy = max(313, min(505, xiy)); // 限制在球门范围内当球在远端且未形成直接威胁时，守门员会在门线中心小范围左右晃动：
if (ball.position.x <= 900 || ball.position.y < 313 || ball.position.y > 505) {
if ((T / 4) % 2) // 每 4 个周期切换一次
xiy += 30; // 向下晃动
else
xiy -= 30; // 向上晃动
}晃动效果：
- 防止守门员静止（避免被定点打击）
- 增加对方射门难度（动态目标更难瞄准）
- 保持反应活性（更快响应突发威胁）
守门员使用 Direction() 函数进行位置移动，该函数实现了 PD 控制器：
void CStrategySystem::Direction(int which, CPoint point) {
// 1. 计算目标点（延长线策略，增强响应性）
point.x = 2 * point.x - robot->position.x;
point.y = 2 * point.y - robot->position.y;
// 2. 边界限制
point = 限制在场地范围内;
// 3. 计算位置误差和角度误差
dx = point.x - robot->position.x;
dy = point.y - robot->position.y;
distance_e = sqrt(dx² + dy²);
desired_angle = atan2(dy, dx) * 180/π;
theta_e = desired_angle - robot->angle;
// 4. PD 控制器计算轮速
vL = 5.0 * (0.1 * distance_e + 0.444 * theta_e);
vR = 5.0 * (0.1 * distance_e - 0.444 * theta_e);
// 5. 发送速度命令
Velocity(which, vL, vR);
}控制参数：
- 比例系数（距离）：0.1 → 距离越远，速度越快
- 比例系数（角度）：0.444 → 角度偏差越大，转向越急
- 放大系数：5.0 → 整体速度放大
if (ball.position.x > hgoalie.position.x) {
Stop(HGOALIE); // 停止移动，节省能量，避免干扰队友
}当多种预测模式都失效时（极端情况），守门员会回到球门中心待命：
if (所有预测模式都失效) {
xix = 965;
xiy = 409; // 球门中心 Y 坐标
}计算优化：
- 使用整数运算替代浮点数（
int(计算结果 + 0.5)四舍五入） - 缓存
ball.oldPosition，避免重复访问 - 仅在需要时计算
shooter_pos()（条件触发）
响应优化：
- 每个周期都执行（与其他策略并行）
- 无延迟决策（实时计算 → 立即执行）
- 双模式预测（确保始终有有效预测）
- 多模式融合：轨迹预测 + 威胁球员预测，相互补充
- 分层站位：X 轴深度 + Y 轴横向，二维优化
- 动态晃动：小范围随机移动，增加防守不确定性
- 智能过滤：仅跟踪球后方的威胁球员，避免误判
- PD 控制：平滑运动，避免抖动和过冲
- 边界保护：所有计算结果都经过边界检查，确保合法性
控球策略是最复杂的模块，采用动态阵型系统，根据球场位置自动选择最优阵型，并通过智能分配算法为每个球员分配位置。
场地被划分为 3×3 共 9 个区域，每个区域对应特定阵型：
场地分区（从我方门到对方门）：
┌─────────────┬─────────────┬─────────────┐
│ 阵型 1 │ 阵型 4 │ 阵型 7 │ Y < 217 (上区)
│ (左上防守) │ (中上进攻) │ (右上强攻) │
├─────────────┼─────────────┼─────────────┤
│ 阵型 3 │ 阵型 6 │ 阵型 9 │ 217-607 (中区)
│ (左中防守) │ (中场过渡) │ (右中强攻) │
├─────────────┼─────────────┼─────────────┤
│ 阵型 2 │ 阵型 5 │ 阵型 8 │ Y > 607 (下区)
│ (左下防守) │ (中下进攻) │ (右下强攻) │
└─────────────┴─────────────┴─────────────┘
X < 290 290-740 X > 740
阵型 ID 计算：
int CStrategySystem::fm_id() {
if (ball.position.x < 290) {
if (ball.position.y < 217) return 1; // 左上
else if (ball.position.y <= 607) return 3; // 左中
else return 2; // 左下
}
else if (ball.position.x < 740) {
if (ball.position.y < 217) return 4; // 中上
else if (ball.position.y <= 607) return 6; // 中中
else return 5; // 中下
}
else {
if (ball.position.y < 217) return 7; // 右上
else if (ball.position.y <= 607) return 9; // 右中
else return 8; // 右下
}
}每个阵型都有一个中央球员（cp_id()），作为进攻核心，负责直接追球。其他球员围绕中央球员布阵。
选择策略：
- 进攻阵型（1, 2, 7, 8）：选择距球最近且 Y 坐标符合条件的球员
- 中场阵型（4, 5, 6）：选择距球最近且在球前方（X > ball.x）的球员
- 特殊区域：禁区附近优先选择 Y 坐标最接近的球员
int CStrategySystem::cp_id() {
CPoint cur_pos[10] = { home1.position, ..., home10.position };
if (fm_id() == 1) { // 左上阵型
// 过滤：只考虑 Y >= ball.position.y 的球员
筛选符合条件的球员
返回距离球最近的球员 ID
}
// 其他阵型类似逻辑...
}采用分层排序算法（fp_sort()），为阵型球员分配位置：
- 第一层：按距中央球员的距离排序（找出最近的球员）
- 第二层：按相对角度排序（从上到下或从左到右）
- 分配执行：最近的球员分配到最近的阵型位置
if (fm_id() == 6) {
Direction(cp_id(), ball.position); // 中央球员直接追球
// 定义阵型位置（极坐标方式）
pos[1] = CPoint(ball.x + cos(-90°)*20, ball.y + sin(-90°)*20);
pos[2] = CPoint(ball.x + cos(90°)*20, ball.y + sin(90°)*20);
pos[3] = CPoint(pos[0].x + cos(-45°)*40, pos[0].y + sin(-45°)*40);
pos[4] = CPoint(pos[0].x + cos(0°)*40, pos[0].y + sin(0°)*40);
pos[5] = CPoint(pos[0].x + cos(45°)*40, pos[0].y + sin(45°)*40);
// ... 更多位置
// 分层分配
fp_sort(rp); // 按距离排序所有球员
fp_sort(rp, 0, 2); // 前 2 个按角度排序
Direction(rp[1].id, pos[1]);
Direction(rp[2].id, pos[2]);
// ... 分配其他位置
}典型阵型布局：
- 阵型 1/2（左侧防守）：层叠式防守，阵型球员分布在中央球员右侧和前方
- 阵型 4/5（中场过渡）：扇形展开，保持传球路线
- 阵型 6（中场圆形）：360° 圆形包围，适应任意方向进攻
- 阵型 7/8（右侧强攻）：集中前压，形成射门威胁
- 阵型 9（禁区进攻）：根据球的 Y 坐标调整上下侧重点
罚球策略采用曲线行驶算法，通过控制左右轮速差实现弧线射门。
策略特点：
- 随机性：随机选择上路或下路射门（50% 概率）
- 两阶段控制：
- 接近阶段：直线冲向球（距离 > 21）
- 射门阶段：曲线调整，对准球门角（距离 ≤ 21）
曲线射门算法：
// 计算轨迹半径
double r = Distance(robot, ball) / (2 * sin(θ))
// 差速控制
int lw = r / (r + 6) * 127 // 内轮速度降低
Velocity(1, lw, 127) // 左慢右快 → 右转目标点：
- 上路：
(28, 313)- 球门上角 - 下路：
(28, 505)- 球门下角
射门系统包含多个重载函数，支持不同场景的射门需求。
自动选择最优射门角度，避开防守球员。
向指定目标点射门，用于传球或战术配合。
最底层的射门实现，精确控制射门参数。
射门决策流程：
- 检查射门条件（
canshot()） - 计算射门角度和力度
- 调整机器人朝向
- 执行加速冲刺
- Direction(int which, CPoint point)：朝向某点移动
- Position(int which, CPoint point)：精确移动到某点（PD 控制）
- PositionSE(int which, CPoint point)：不进禁区版本的 Position
- Rush(int which, CPoint point)：全速冲向某点
- Velocity(int which, int vL, int vR)：底层速度控制
- Distance(CPoint p1, CPoint p2)：两点间距离
- Angle(CPoint p1, CPoint p2)：两点间角度
- atwo(...)：计算两直线夹角
- Status()：判断比赛状态（罚球、争球、正常）
- search1() / search2()：搜索特定区域的机器人
- shooter_pos()：识别对方射门威胁球员
- 自适应阵型系统：根据球场 9 个区域自动切换 9 种阵型
- 分层智能分配：距离-角度二级排序，确保球员位置最优
- 预测式防守：守门员提前预判球路，而非被动反应
- 禁区规避逻辑：
PositionSE自动规避己方禁区，防止违规 - 曲线行驶算法：基于几何学的差速控制，实现精确弧线运动
- 状态机架构：清晰的策略切换逻辑，易于扩展和调试
- 实时响应：每个周期（约 100ms）完成一次决策
- 并发控制：同时控制 11 个球员（10 个场上球员 + 1 个守门员）
- 鲁棒性：支持球员丢失、通信延迟等异常情况
- 可扩展性：模块化设计，可轻松添加新阵型和策略
struct Robot1 {
int angle; // 机器人角度
CPoint position; // 当前位置
CPoint oldPosition; // 历史位置
BOOL bAlive; // 存活状态
};union CCommand {
BYTE Stream[3];
struct tagData {
char Lv; // 左轮速度
char Rv; // 右轮速度
char Command; // 控制命令
} Data;
};- 场地尺寸：参见
docs/Field Coordinates.jpg - 坐标系统：笛卡尔坐标系，原点位于场地中心
- 角度范围：0-360°（顺时针）
- 协议类型：TCP/IP Socket
- 数据格式：文本协议
- 默认端口：5001
本项目采用 Noncommercial No-Derivatives Software License 1.0 许可证。
- ✅ 允许非商业用途使用和复制
- ✅ 允许学术研究和教学
- ❌ 禁止商业使用
- ❌ 禁止分发修改版本
详细信息请参见 LICENSE 文件。
本项目目前暂不接受外部贡献。
感谢所有团队成员的辛勤付出，以及中国机器人大赛组委会提供的竞赛平台。
为 ATRI 加油！🏆
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