高福旺 余衛(wèi)東
摘 要:針對傳統(tǒng)軌跡預(yù)測模型由于對目標運行狀態(tài)響應(yīng)遲緩導(dǎo)致軌跡偏移較大,預(yù)測結(jié)果不準確的問題,提出基于自適應(yīng)IMM的足球直接任意球運行軌跡預(yù)測模型。通過分析足球直接任意球特點,確定運行參數(shù),以參數(shù)作為輸入,獲取不同時刻的足球直接任意球運行狀態(tài)估計值,利用自適應(yīng)IMM算法計算目標狀態(tài)估計值的概率密度函數(shù),得到目標的預(yù)測概率,依據(jù)預(yù)測概率實時更新目標的狀態(tài)估計值,獲得具有線性特征的狀態(tài)函數(shù),實現(xiàn)足球直接任意球運行軌跡的預(yù)測。實驗結(jié)果表明:設(shè)計的軌跡預(yù)測模型各參數(shù)RMSE值低,軌跡偏移量小,說明該模型能夠獲取更加準確的預(yù)測結(jié)果。
關(guān)鍵詞:自適應(yīng)IMM;足球任意球;運行軌跡;預(yù)測模型;狀態(tài)估計值
中圖分類號:G843? 文獻標識碼:A? 文章編號:1673-260X(2021)01-0080-04
0 引言
通過觀察足球比賽視頻可知,足球直接任意球是一種變化比較多、復(fù)雜多樣的進球方式,在足球比賽中有很多經(jīng)典鏡頭,有一些無法復(fù)制的進球技巧具有很強的借鑒意義和研究意義[1,2]。在足球比賽場上,直接任意球能夠起到?jīng)Q定比賽趨勢的作用,研究足球直接任意球的運行軌跡,對其進行預(yù)測一方面能夠更好地幫助守門員防守,另一方面也能幫助足球運動員提升球技,不管從哪一方面說,都會為觀眾提供精彩絕倫的足球比賽[3-5]。
對于足球運行軌跡的預(yù)測研究,國外學者在過去幾年提出了各種軌跡預(yù)測模型,如隱馬爾可夫模型,該模型通過聚類將整體區(qū)域劃分成多個小區(qū)域,通過隱馬爾可夫模型對各個區(qū)域進行訓(xùn)練得出最終模型。在此基礎(chǔ)上,采用維特比算法計算出最佳隱狀態(tài)序列,從而實現(xiàn)對軌跡點的預(yù)測。實驗結(jié)果表明,該模型能夠?qū)崿F(xiàn)對不同軌跡的預(yù)測,但是使用該模型進行預(yù)測時,需要考慮連續(xù)值離散化的問題,很多參數(shù)需要人為劃分,準確性會受到影響[6,7]。在國內(nèi)研究中,早期借鑒了國外的經(jīng)驗,近幾年對足球運行軌跡預(yù)測的研究也逐漸成熟,比較常見的預(yù)測模型是基于卡爾曼濾波的軌跡預(yù)測模型和基于螢火蟲算法的預(yù)測模型,前者可以通過量測不斷地修正預(yù)測值,同時,修正模型參數(shù)與噪聲統(tǒng)計參數(shù),降低噪聲影響,從而實現(xiàn)對運行軌跡的預(yù)測。后者通過動態(tài)避碰方法結(jié)合滑??刂聘欁闱蜻\行軌跡,但是該模型在應(yīng)用中,對目標運動狀態(tài)的響應(yīng)比較遲緩,導(dǎo)致模型的各項軌跡參數(shù)RMSE比較高、軌跡偏移量比較大[8-10]。針對現(xiàn)有方法存在的問題,提出基于自適應(yīng)IMM的足球任意球軌跡預(yù)測模型,利用自適應(yīng)IMM對目標運動狀態(tài)進行修正,解決傳統(tǒng)預(yù)測模型存在的問題。
1 足球直接任意球運行軌跡預(yù)測模型設(shè)計
1.1 確定足球直接任意球運行參數(shù)
根據(jù)對足球直接任意球運動相關(guān)資料的研究發(fā)現(xiàn),任意球經(jīng)常以較快的速度向球門飛去,由于任意球初始狀態(tài)尚處于靜止位置,擊打時需要克服其本身的惰性[11]。因此,可以從足球比賽的視頻中觀察運動員打出任意球的規(guī)律與特征。多數(shù)運動員在執(zhí)行罰球時,發(fā)力時可以不用過球心將球擊出旋轉(zhuǎn),使得足球在橫截面上有一個大弧度的變向,這樣既能繞過其他球員,也能干擾守門員對球體運動狀態(tài)的判斷。在觀察所有類型的任意球飛行過程中,發(fā)現(xiàn)球體幾乎是不帶任何旋轉(zhuǎn)的,但是整個球體在橫截面上的運行軌跡又確實出現(xiàn)了弧形變化,這也是任意球被稱為“違反物理學規(guī)律進球”的原因[12]。
任意球一般發(fā)生在距離球門32m或42m的位置,足球比賽歷史上多數(shù)精彩的任意球發(fā)生在距離球門40m左右的位置,多數(shù)任意球的破門區(qū)域集中在28±3m的距離,這是因為罰球越遠,守門員越容易做出反應(yīng),罰球越近,越難以越過人墻[13]。一個不旋轉(zhuǎn)的球體在不考慮風向?qū)η蝮w軌跡影響的情況下,是很難實現(xiàn)大角度運行的。一個既平動又帶有旋轉(zhuǎn)的球體在空氣中飛行時受到與速度方向垂直的側(cè)力作用,在這側(cè)力作用下,球體會偏離原定飛行軌跡,偏向一側(cè),形成弧線球。而對于向前位移的旋轉(zhuǎn)球體來說,有旋轉(zhuǎn)和空氣粘性的共同作用在球周圍的附面層內(nèi)產(chǎn)生環(huán)流,使得環(huán)流和來流同方向一側(cè)流速加快,在反方向一側(cè)流動減慢,根據(jù)伯努利原理可知,足球在橫截面產(chǎn)生的側(cè)力會導(dǎo)致流動加快的一側(cè)壓力下降,流動減慢的一側(cè)壓力增加,將足球看作一個給定條件下的理想球體,球體在橫截面上產(chǎn)生的側(cè)力與飛行速度和旋轉(zhuǎn)角度成正比,且飛行速度和旋轉(zhuǎn)角度均不為0,如果以上兩個參數(shù)出現(xiàn)值為0,則足球飛行方向在側(cè)力的持續(xù)作用下指向同側(cè)[14]。因此,在此條件下,將飛行速度和旋轉(zhuǎn)角度作為建立足球直接任意球運行軌跡預(yù)測模型的參數(shù)。
考慮到足球直接任意球在運行過程中空氣對運行軌跡的影響,將足球直接任意球的運動過程看作重力場中質(zhì)量均勻球體在流體中的運動,當雷諾數(shù)在[300,3×105]范圍內(nèi)時,空氣便會在足球后方兩側(cè)脫落出旋轉(zhuǎn)方向相反,但有規(guī)律排列的雙列線渦,從而產(chǎn)生一個周期性的突變橫向作用力作用在球體上,使得球體在運動中產(chǎn)生橫向位移,但是由于線渦的周期性脫落,球體處于動態(tài)平衡狀態(tài),僅憑肉眼觀察很難發(fā)現(xiàn)球體的橫向運動;當雷諾數(shù)在[3×105,3×106]范圍內(nèi)時,周期性變化消失,使得在某個時刻指向一側(cè)的橫向力會使球體產(chǎn)生肉眼可以觀察到的橫向位移;當雷諾數(shù)大于3×106時,周期性變化的線渦會再次出現(xiàn)[15]。由此可知,足球直接任意球在橫截面上運行過程中,判斷球體是否能自發(fā)產(chǎn)生橫向位移的關(guān)鍵臨界點是雷諾數(shù)。在建立足球直接任意球運行軌跡預(yù)測模型時,將雷諾數(shù)的變化考慮在內(nèi),由雷諾數(shù)的變化確定足球直接任意球的位置參數(shù)。
1.2 估計足球運動狀態(tài)
針對足球直接任意球的非線性運動情況,默認足球運動狀態(tài)和觀測值如下:
X(i)=h[X(i-1),a(i-1),b(i-1)]? (1)
Y(i)=g[X(i),c(i)]? (2)
式中,X(i)表示第i周期的足球運動狀態(tài);Y(i)表示第i周期的觀測值,觀測值是指足球在當前狀態(tài)下的空間位置;h表示狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù);g表示觀測函數(shù),c(i)表示第i周期的觀測誤差矩陣;a表示第i周期控制量;b表示誤差矩陣[16-18]??紤]到后續(xù)計算中需要獲得上述兩個函數(shù)的協(xié)方差,而以上兩個函數(shù)不能直接計算的問題,在函數(shù)中引入偏導(dǎo)矩陣:
將公式(3)和(4)結(jié)合第t-1周期的目標狀態(tài)觀測值,預(yù)測目標第t周期的狀態(tài):
在此基礎(chǔ)上,對當前周期的狀態(tài)進行更新:
F(t|t)=(-T(t)G(t)F(t|t-1))? (8)
由此可以看出,目標運動狀態(tài)函數(shù)為線性矩陣。在實際預(yù)測足球直接任意球的過程中,以視覺觀察到前兩個周期的位置來構(gòu)建目標的初始狀態(tài),并在三個方向上進行迭代運算,實現(xiàn)對當前周期足球的運動狀態(tài)估計。在上述計算過程中,需要注意計算的基礎(chǔ)是運動狀態(tài)已經(jīng)給定的情況下,并且狀態(tài)值已經(jīng)固定,在這樣的條件下,實際計算中需要保存當前軌跡所包含的所有位置觀測信息,以便保證出現(xiàn)新的狀態(tài)值時,如果發(fā)生改變,則用新的狀態(tài)觀測值重新對整條軌跡進行一次狀態(tài)估計運算。
對于足球運動而言,飛行軌跡數(shù)據(jù)一般在40-60個周期之間,因此需要計算的時間比較少,不影響狀態(tài)估計的實時性。如果是對于一些其他長時間持續(xù)運動的目標狀態(tài),當狀態(tài)數(shù)據(jù)更新后,可以僅對最新一些周期進行重新計算,不需要再重新計算目標狀態(tài)數(shù)據(jù),也能在保證實時性的情況下,獲得較好的狀態(tài)估計值。從而在已知足球運動狀態(tài)的情況下,對足球直接任意球運行軌跡進行預(yù)測。
1.3 足球運行軌跡預(yù)測
自適應(yīng)IMM是一種多模型算法,該算法在保持信息交互的同時有效地控制了并行濾波器的數(shù)量,通過多信息融合實現(xiàn)對目標的聯(lián)合預(yù)測。IMM自適應(yīng)算法的步驟是:信息交互、并行濾波以及信息融合??紤]到估計的足球運動狀態(tài)是線性的,因此,將IMM算法并行濾波器的數(shù)量控制在N個,最終狀態(tài)估計值為多個狀態(tài)估計值的總和,則狀態(tài)估計值的后驗概率密度函數(shù)為:
令:
式中,?濁i(t)表示目標i的概率,在自適應(yīng)IMM算法中,控制并行濾波器的數(shù)量由Nt個轉(zhuǎn)變到t個,此時,計算目標i的狀態(tài)估計值的后驗概率密度函數(shù)為:
p(x(t)|o(t)=i,wt)
根據(jù)上述公式計算出目標i的預(yù)測概率:
計算的預(yù)測概率是目標狀態(tài)跳轉(zhuǎn)的混合概率,在已知此概率的基礎(chǔ)上,將計算得到的運動目標混合狀態(tài)估計值及其協(xié)方差作為濾波器j的輸入值,計算出預(yù)測的均值、方差和濾波增益,通過t時刻似然函數(shù)計算目標i的概率,將所有結(jié)果基于運動目標的狀態(tài)估計值以及其協(xié)方差估計值加權(quán),得到t時刻的狀態(tài)估計值及其協(xié)方差,完成模型概率的更新。
按照上述過程實時更新不同時刻的目標狀態(tài),最終得到完整的足球直接任意球運行軌跡。至此,基于自適應(yīng)IMM的足球直接任意球運行軌跡預(yù)測模型設(shè)計完成。
2 實驗研究
考慮到足球運動場地的問題,實驗中為了充分驗證提出的足球直接任意球運行軌跡預(yù)測模型的性能,設(shè)計仿真實驗,以多項目對比的形式,對比設(shè)計的預(yù)測模型與兩種傳統(tǒng)的預(yù)測模型的性能,分析三者之間的差距。
針對傳統(tǒng)模型無法準確建模的問題,在實驗研究中,采用過程噪聲模擬建模的不準確性,通過過程噪聲系數(shù)?字模擬建模噪聲,并通過調(diào)整噪聲系數(shù)的大小控制建模噪聲的強度,對運行的目標進行跟蹤和預(yù)測,根據(jù)跟蹤和預(yù)測結(jié)果計算位置、速度和概率的RMSE值以及軌跡偏移量。
2.1 RMSE實驗及分析
不管是設(shè)計的預(yù)測模型還是傳統(tǒng)的預(yù)測模型,模型切換閾值?灼需要提前設(shè)定,因此在實驗中,通過改變模型切換閾值的取值來驗證不同算法的性能,令過程噪聲系數(shù)為?字=10-2,模型切換閾值取值范圍如下:
采用不同的預(yù)測模型對運行目標進行跟蹤,每當模型切換閾值取不同的值時,進行多次仿真,計算不同模型切換閾值下不同模型的RMSE峰值,計算結(jié)果如表1所示。
觀察表1中結(jié)果,從中可以看出,在不同的模型切換閾值條件下,預(yù)測模型的各個參數(shù)RMSE值均有不同的變化,隨著模型切換閾值的增加,各個參數(shù)的RMSE值都在逐漸下降,因此可知,在模型切換閾值為1時,預(yù)測模型的RMSE值最低,模型性能最優(yōu)。以模型切換閾值為1為條件,對比各個模型的參數(shù)的RMSE峰值,可知設(shè)計的基于自適應(yīng)IMM的預(yù)測模型的位置RMSE峰值、速度RMSE峰值和概率RMSE峰值均低于另外兩組,并且在模型切換閾值不同的情況時,始終保持較低的水平。
2.2 軌跡偏移實驗及分析
按照上述顯示的結(jié)果可知,在模型切換閾值?灼=1.0時,各個模型的RMSE計算結(jié)果比較可靠,因此在軌跡偏移角度實驗中,以模型切換閾值?灼=1.0為條件,測試不同預(yù)測模型對足球直接任意球運行軌跡的掌握情況,模擬的足球運動軌跡如圖1所示。
以圖1所示的足球運動目標原始軌跡為依據(jù),獲得各個預(yù)測模型的實驗結(jié)果如下圖2所示。
對比觀察圖2結(jié)果,從圖2(a)和圖2(b)中的結(jié)果可以看出,與實際的足球運動軌跡相比,使用傳統(tǒng)預(yù)測模型跟蹤得到的軌跡存在比較大的偏差,圖2(c)中顯示的結(jié)果基本與實際運動軌跡一致。結(jié)合RMSE計算結(jié)果可知,設(shè)計的基于自適應(yīng)IMM的足球直接任意球運行軌跡預(yù)測模型在對目標跟蹤時,RMSE值低,軌跡偏移量小,說明該模型的性能優(yōu)于傳統(tǒng)的預(yù)測模型。
3 結(jié)語
本文主要研究并設(shè)計一種基于自適應(yīng)IMM的足球直接任意球運行軌跡預(yù)測模型,基于足球直接任意球的視頻資料,研究任意球運行特點,結(jié)合其特點和運行狀態(tài)預(yù)測出足球任意球的運行軌跡。在設(shè)計完成后,針對傳統(tǒng)預(yù)測模型中存在的問題,設(shè)計多項對比實驗,通過實驗結(jié)果驗證了所設(shè)計預(yù)測模型的可靠性,同時也證明了該模型可以有效地解決傳統(tǒng)預(yù)測模型存在的問題,為今后足球運動員足球直接任意球技巧的提升提供理論依據(jù)與支撐。
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