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摘要
针对RoboCup比赛中足球机器人在动态环境下的进攻速度缓慢、踢球成功率低的问题，采用改进的协方差自适应进化策略（CMA-ES）的算法法设计了一种双足机器人踢球算法。首先，针对CMA-ES算法本身易于陷入局部最优解的缺点，引入了Tent混沌映射和莱维飞行随机数结合的方法，拓展算法的搜索范围，增加种群粒子数，增强算法的全局探索力；利用改进后的CMA-ES算法优化踢球参数，并用逆运动学方法评价参数的可行性；同时采用踢球代价函数确定最佳踢球点的坐标，并引入贝塞尔曲线插值方法进行轨迹优化。最后通过SimRobot仿真实验和NAO机器人实体对比实验，验证了该方法的正确性和有效性。
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