足球后卫 毕业论文

第一篇：足球后卫 毕业论文

目 录

摘要------------------------1 ABSTRACT------------------2 第一章绪论---------------1 1．1 课题来源及研究背景----------------------1 1.1.1课题来源10 3.2.1 阵形-----10 3.2.2 阵形因子-----------------------------10 3.2.3 阵形分类-----------------------------11 3.2.4 Agent阵形库------------------------11 I

3.3 基于阵形变换的防守模型--------------12 3.3.1.常用阵形变换方法-----------------12 3.3.2.一种新型的阵形变换方法--------13 3.4 小结------------14 第四章 基于SBD策略的后卫防守模型-----15 4.1 几种常见的后卫防守模型--------------15 4.1.1 盯人防守模型-----------------------15 4.1.2 角色防守模型-----------------------17 4.1.3 区域防守模型-----------------------18 4.2 基于SBD策略的后卫防守模型------19 4.2.1 SBD策略------------------------------19 4.2.2 防守型SBD策略--------------------19 4.2.3 基于SBD策略的后卫防守模型6)(3)当 n >_2时: OptDir=Ai+ MaxAng/2.0(4一 7)其中 i 值 由MaxAng对应的角决定。

计算 出 OptDir后，我方控球队员踢球的方向就确定了，图4-4是当n>_2时表示OptDir的示意图。当我方控球队员将球以OptDir方向踢出后，由于采用的是大力踢球策略，这样使球能够得到较大的速度，同时踢球方向的推倒过程又保证了球进入对方半场或踢到边线之前不易被对手截获。这样，在我方半场的对方球员回防之前，球被很快压入对方半场，我方山防守转向进攻，此时对方的防守相对较弱，增加了我方射门得分的机会。可见，当对手攻入我方半场时，在我方球员断球成功后应用SBDD策略，能够较好地达到破坏对手协作进攻的目的。

2.实例学习在SBDD策略中的应用

SBDD策略的具体应用中，扇形区域Sec(amin,amax,r)大小的确定是一个关键问题，在CSU YunLu2003中我们采用了实例学习[46】的方法来获得这三个量的值。

实例学习是人工智能中一类机器学习方法，这种学习方法也称为归纳学习(Learning by induction)，是目前机器学习方法中最成熟的一种。通过实例学习就是从具体训练例子中推导出一般规则，学习活动的全过程可用两空间模型来说 明，如图4-5所示。

图 4一 5 两 空 间 模 型

例子空间就是向系统提供的训练例集合，规则空Nl是对事物所具有的规律性的描述。实例学习的过程就是要在训练例的指导下，在规则空间进行搜索，以找到我们所要学习的概念描述。结合SBDD策略，各变量的各种取值组成了例子空间，以机器人足球仿真比赛中的相关规则作为规则空间，通过实际比赛进行训练，从中找到合适的Sec区域。

在学习过 程中，我们以实际比赛中球在对方半场的时间t与整场比赛的时间 T的比值R=OT作为衡量Sec取值的性能指标。R越大表明球被压入对方半场的时间越长，而对应的Sec取值越合适。

3.SBDD策略的采用度d 在仿真比赛中，当球员得到控球权后，要采用某种策略来选择下一步动作，如传球、带球过人、下底传中等等。我们把一场比赛中控球队员执行SBDD策略的次数。与该球员控球时所采用策略的总数N的比值称为SBDD策略的采用度，用d表示，其中

d=n1N。提出采用度的概念，主要为了研究SBDD策略的不同使用程度对整个仿真球队的影响。

SBDD 策 略具有较强的反协作能力，但由此也带来了一定的震荡性，即可能导致某段时间球在两个半场之间拉锯，从而造成球员体力消耗过大。我们从训练中发现这种震荡性与d的取值有关，而且d值越大出现震荡的可能性也随之增大。因此，在采用SBDD策略时一定要根据球队的自身特点来确定d的取值。

在 CSU_YunLu2003仿真球队中我们对己经实现的多种SBD策略进行了测试。测试比赛是在SoccerServer9.xx版本下完成的，先后对采用SBDD策略和不采用该略的CSU一 YunLu2003仿真球队作了长时间的训练，训练结果表明，SBDD策略是可行有效的。为了减少比赛随机性对结果的影响，我们取同一支球队作为对抗球队，表4-1中给出了部分统计的对比数据，用来说明SBDD策略的采用对比赛结果的影响。表 4一 1 S BD 策 略 的 采 用 时 比赛 结 果 的 影 响

由表 4-1可以看出应用SBDD策略后，球在对方半场的平均时间比提高了25.5%，进球机会有了明显增加。

4.2.3 基于SBD策略的后卫防守模型

将防 守 型 SBD策略应用在后卫防守工作中，并取d一l.就是基于SBD策略的后卫防守模型的核心思想。上文提到在SBDD策略中，若d的取值过大，可能引起振荡，但由于后卫的战略位置比较靠近球门，他们断球后如果不迅速作出判断很容易被对方球员再次夺得控球权，另外在球员其它技能水平不高(如传球、带球)的情况下，即使判断及时，也可能在下一步动作中使我方球队失去控球权.因此，当后卫控球后只采用SBDD策略不仅可以缩短决策选择的时间，还能够弥补球队某些技能上的不足。而且通过实际比赛发现，后卫对SBDD策略采用度的大小对整个比赛振荡性的影响不是很明显。SBDD策略应用的前提是球员首先得到控球权，因此在后卫的防守过程中需要具有较强的断球技能。

4.3 小结

本章内容主要从智能体局部合作的角度出发，研究了后刃.的防守模型。在对己有防守模型分析比较的基础上，提出了基于SBD策略的后卫防守模型，这种防守模型打破了传统防守策略被动性的特点。基于SBD策略的后卫防守模型，主要解决了后卫断球以后的防守问题，采用这种防守方式的仿真球队，大大减小了门前危机，从而有效缓解了守门员的防守压力。SBD策略是后卫防守模型的核心，这是CSU YunLu2003的研究者在大量仿真实验的基础上提出的新思想，这个策略具有很强的适应性和可扩展性，能够有效瓦解对手有组织的协作。

第五章 总结与展望

5.1 论文总结

通过论文的写作不仅熟悉了整个RoboCup仿真足球机器人系统的设计和开发流程，而且对MAS系统中多智能体的合作、协调和对抗等方面己有了较深的认识。在对RoboCup仿真球队高层策略的研究过程中，论文提出一套可行、有效的防守策略，并将其理论化、系统化，其主要研究工作有:(1)将阵形引入到仿真比赛中，可以对多智能体之间的协调起到重要的作用。不同的阵形可以用在不同的比赛阶段或起到不同的攻防作用。防守型的阵形能够从整体上提高球队的防守水平，基于这一点文中提出了基于阵形变换的防守模型。主要研究了防守阵形的采样方法和动态变换算法，并研究了案例学习在阵形采用中的应用。该模型突破了单凭直接经验设置阵形因子的方式，将机器学习的方法应用到阵形设计中，在很大程度上降低了经验参数对阵形的影响。另外，在阵形变换上，该模型没有沿袭以攻防阵形转换为主的阵形变换方法，而是将防守分成积极防守和消极防守两个阶段，阵形转换工作在两种防守阵形之间进行。这种阵形动态变换方式加强了防守的力度，显著提高了球队的整体防守性能。

(2)在研究智能体局部合作的过程中，论文提出了反协作的SBD策略思想，并将该策略应用到后卫的防守工作中。在已有的后卫防守模型中，所采取的策略都是基于传统意义上的防守，研究的是在对方球员控球时本方球员应如何行动的问题，这类防守具有很大的被动性。而基于SBD策略的后卫防守模型，所采取的是一种积极的防守方法，主要解决了后卫断球以后的防守问题。该模型简单有效，在比赛过程中能够瓦解对手有组织的协作，从而大大减小了门前危机，并能有效缓解守门员的防守压 力。而且该模型对球队的底层技术要求不是很高，具有较强的适应性。(3)基于防线的守门员跑位模式是目前较为成熟的守门员防守方法，利用这种方法能够取得较好的防守性能，但必须处理好守门员体力消耗大的问题和足球越过防线的情况。论文在对基于防线的守门员跑位模式进行研究和分析的基础上，用设置临界线的方法解决了守门员体力消耗问题，并提出了可变防线的思想，研究了平行可变防线和交叉可变防线两种方法。可变防线的守门员防守策略打破了一条防线的限制，能够有效防止对手带球穿越防线，从而更好地发挥了守门员的防守作用。

为了将防守模型应用到CSU-YunLu2003中，在实验过程中还研究了CVs并行版本系统的使用方法和Linux操作系统的管理及其环境下的编程思想。

5.2 后期工作展望

机器人足球比赛作为一项集技术与竞技于一体的项目，为机器人学和人工智能的研究提供了良好的平台，越来越多的科研单位和院校参与到了足球机器人的研究与开发中，因此，应该继续我们在这方面的研究，并应不断深入。

论文所作的工作只是RoboCup仿真机器人中的一部分，在此基础上，还有很多工作有待完成。进一步的研究工作主要包括:(I)加强对阵形采样方法的研究，并寻求Q学习和遗传算法在阵形训练中的应用方法。加强对在线学习的研究，使Agent能够通过自身的学习能力进行阵形变换。

(2)进一步研究后卫之间的合作。在SBD策略方面，除了继续加强其在防守方面的研究，还要寻求更多的应用前景.(3)在对守门员防守模型的研究中，要继续在可变防线上的研究工作，并能够将一些成熟的人工智能方法逐步应用到参数设置和防线变换中。

(4)加强对RoboCup仿真球队其它高层策略的研究，进一步提高队伍的综合实力。

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[24」彭军，王文凤，张晓勇.SBD策略在多智能体协作中的应用研究〔Jl.计算机工 程，已录用，于2005年3月发表

[25]石纯一，黄昌宁等.人工智能原理[M].北京:清华大学出版社，1993.185-236 27

附录一:后卫队员状态自动机

//////////初始化程序 #include “stdafx.h” #include “CActionTranslator.h” #include “output.h” #include #include #include

using namespace zealot;/* * 类 CActionTranslator 的静态成员初始化 */ const char CActionTranslator::ROLE_NAME[][MAX_ROLE_NAME_SIZE] = { “VANGUARD”, “GOALIE”, “DEFENCE_MAN”, “KICK_MAN”，“WALK_MAN”, “AVOIDER”, };

const char CActionTranslator::ACTION_NAME [][MAX_STATUS_NAME_SIZE] = { “WALK”，“ACCESS_BALL”, “FACE_BALL”, “STRAIGHT_TOUCH_BALL”, “TOUCH_BALL”, “DRIBBLE”, “KICK”, “STOP”, “SEARCH_BALL”, “AIM”, 28

“RETURN_GOAL”, “SHUT_ANGLE”, “DEFENCE_GOAL”, “ALERT”，“DEFENCE”，“RETURN_POS”, “PATROL”，“AVOID”, };/** * CActionTranslator::CActionTranslator()构造函数 * * 参数: * v_Role--机器人的角色 * 返回值: * 无 */ CActionTranslator::CActionTranslator(int v_RoleIdx){ m_Role =(ROLE)v_RoleIdx;

InitAction();} /** * CActionTranslator::~CActionTranslator()析构函数 * * 参数: * 无 * 返回值: * 无 */ CActionTranslator::~CActionTranslator(){ } 29

/** * CActionTranslator::Action()得到机器人的当前状态 * * 参数: * 无 * 返回值: * 机器人的当前状态 */ CActionTranslator::ACTION CActionTranslator::Action()const { return m_Action;} /** * CActionTranslator::ActionName()得到机器人的状态名(用于调试输出)* * 参数: * 无 * 返回值: * 机器人的当前状态名 */ const char* CActionTranslator::ActionName()const { return ACTION_NAME[m_Action];} /** * CActionTranslator::RoleName()得到机器人的角色名(用于调试输出)* * 参数: * 无 * 返回值: * 机器人的角色名 */ const char* CActionTranslator::RoleName()const { return ROLE_NAME[m_Role];} 30

/** * CActionTranslator::ActionCounter()得到机器人的状态计数 * 也就是机器人处于当前状态的决策周期数 * * 参数: * 无 * 返回值: * 状态计数 */ int CActionTranslator::ActionCounter()const { return m_ActionCounter;} /** * CActionTranslator::InitAction()根据机器人角色初始化 * 机器人的状态 * * 参数: * 无 * 返回值: * 机器人的当前(初始)状态 */ CActionTranslator::ACTION CActionTranslator::InitAction(){ /* 根据机器人的角色确定机器人的初始状态 */ switch(m_Role){ case VANGUARD: // 前锋的初始状态是 SEARCH_BALL m_Action = SEARCH_BALL;break;

case GOALIE: // 守门员的初始状态是 SHUT_ANGLE m_Action = SHUT_ANGLE;// m_Action = ALERT;break;

case DEFENCE_MAN: // 后卫的初始状态是 RETURN_POS m_Action = DEFENCE;31

break;

case KICK_MAN: // 助攻的初始状态是 RETURN_POS m_Action = RETURN_POS;break;

case WALK_MAN: // 不依赖视觉反馈, 走一套确定的动作 m_Action = WALK;break;

case AVOIDER: // 避障人员的状态一直是壁障 m_Action = AVOID;break;}

#ifdef CONSOLE_OUTPUT printf(“Role: %sn”, ROLE_NAME[m_Role]);printf(“Action Initialize to %sn”, ACTION_NAME[m_Action]);#endif // CONSOLE_OUTPUT

#ifdef WIN_OUTPUT pZealotDlg->m_editAction.SetWindowText(ACTION_NAME[m_Action]);#endif // WIN_OUTPUT

m_ActionCounter = 0;// 清零状态计数器

return m_Action;} /** * CActionTranslator::TranslateAction()根据视觉信息和机器人当前速度 * 进行状态跃迁, 并返回机器人的当前状态 * * 参数: * v_Memory--机器人记忆, 内含视觉信息 * v_Speed--机器人的当前速度 * 返回值: * 机器人的当前状态 */ CActionTranslator::ACTION CActionTranslator::TranslateAction 32

(const CMemory& v_Memory, const CSpeed& v_Speed){ char msg[20];

ACTION last_action = m_Action;

/* 根据机器人在球队中的角色采用不同的状态自动机, 来控制状态的跃迁 */ switch(m_Role){ case VANGUARD: VanguardAction(v_Memory, v_Speed);break;

case GOALIE: GoalieAction(v_Memory, v_Speed);break;

case DEFENCE_MAN: DefenceManAction(v_Memory, v_Speed);break;

case KICK_MAN: KickManAction(v_Memory, v_Speed);break;

case WALK_MAN: break;

case AVOIDER: break;

default: sprintf(msg, “Unknown ROLE : %d”, m_Role);ReportError(msg);break;}

if(m_Action == last_action){ m_ActionCounter++;// 累加状态计数器

} else { m_ActionCounter = 0;// 清零状态计数器

#ifdef CONSOLE_OUTPUT printf(“Action changed to %sn”, ACTION_NAME[m_Action]);#endif // CONSOLE_OUTPUT

#ifdef WIN_OUTPUT pZealotDlg->m_editAction.SetWindowText(ACTION_NAME[m_Action]);#endif // WIN_OUTPUT } return m_Action;} /** * CActionTranslator::VanguardAction()前锋的决策自动机 * * 参数: * v_Memory--机器人记忆, 内含视觉信息 * v_Speed--机器人的当前速度 * 返回值: * 无 */ void CActionTranslator::VanguardAction(const CMemory& v_Memory, const CSpeed& v_Speed){ static int kick_counter = 0;static const int NEARBY_DISTANCE = 50;// 距离球多远时停车, 进入该距离机器人将停车

static const int DRIBBLE_DISTANCE = 10;// 距离球多远时带球

static const int STOP_SPEED = 20;// 停车速度, 速度达到多少时算静止

static const float FACE_ANGLE = CVector2d::PI / 10;// 选择是否正对着靠近球的阈值角度

static const float KICK_ANGLE = CVector2d::PI / 4;// 带球时的射门条件(角度)static const int KICK_DISTANCE = 200;// 带球时的射门条件(距离)34

static const int KICK_TERM = 10;// 击球周期 CVector2d ball = v_Memory.Position(CSnapshot::BALL);// 球的位置 CVector2d enemy_goal = v_Memory.Position(CSnapshot::ENEMY_GOAL);// 对方球门位置

/**后卫队员的决策自动机 * CActionTranslator::DefenceManAction()后卫队员的决策自动机 * * 参数: * v_Memory--机器人记忆, 内含视觉信息 * v_Speed--机器人的当前速度 * 返回值: * 无 */ void CActionTranslator::DefenceManAction(const CMemory& v_Memory, const CSpeed& v_Speed){ static const int FIGHT_OUT_DISTANCE = 150;// 出击距离(距球多远时出击)

CVector2d ball = v_Memory.Position(CSnapshot::BALL);// 球的位置

/* 后卫的状态机 */ switch(m_Action){ case DEFENCE: // 处于待命状态时

if(ball.Valid()&& ball.Norm()< FIGHT_OUT_DISTANCE){ m_Action = ACCESS_BALL;// 距球较近时出击 } break;

case ACCESS_BALL: /* 不再发生状态跳转 */ break;} } 35

附录二 :论文

Local Multiresolution Path Planning_

Sven Behnke

International Computer Science Institute

Berkeley, CA, 94704, USA behnke@icsi.berkeley.edu Abstract.Grid-based methods for finding cost optimal paths are popular because oft heir flexibility and simple implementation.However, their computational complexity becomes unfeasible for real-time path planning ifthe resolution of the grid is high.These methods assume complete knowledge about the world, but in dynamic environments where sensing is done on board the robot, less is known about far-away obstacles than about the ones in close proximity.The paper proposes to utilize this observation by employing a grid of variable resolution.The resolution is high next to the robot and becomes lower with increasing distance.This results in huge savings in computational costs while the initial parts ofthe paths are still planned with high accuracy.1 Introduction Path planning is an important subtask of the robot navigation problem, which is to find a path from a start configuration to a target state and to traverse it without collision.The navigation problem can be decomposed into three subtasks: mapping and modeling the environment, path planning, and path traversal with collision avoidance.Manya pproaches to path planning have been described in the literature [7, 8].Theyca n be grouped into local and global methods.Local path planning methods do not attempt to solve the problem in its full generality, but use only the information available at the moving robot to determine the next motion command.One well known local path planning technique is the potential field method [6].Here, the robot follows the gradient of a force field.The field is generated bya ttractive potentials from a start position towards a target and by repulsive potentials that point awayf rom obstacles.The potential field method has a low computational load and generates smooth paths that staya way from obstacles.However, the greedygrad ient descent mayget trapped in local minima.It is hence most useful in environments where local minima are unlikely.Furthermore, it can be used for fast reactive obstacle avoidance.In contrast, global methods assume complete knowledge about the world.The frequentlyrel y on the concept of free space, the configurations the robot _ This work was supported by a fellowship within the postdoc program of the German Academic Exchange Service(DAAD).36

can take without collision [9].It is convenient to shrink the robot to a point while growing the obstacles accordinglyto obtain the free space.Roadmap path planning methods inscribe a graph into the free space that contains all possible paths.For instance, a roadmap defined bya visibility graph [10] can be used to find the shortest path around polygonal obstacles.Another possibilityto define a roadmap is to use Voronoi borders [11] as graph edges in order to find a path that stays far away from obstacles.To rapidly explore high-dimensional configuration spaces planners have been proposed that randomlysa mple configurations and connect samples in free space by simple local paths, therebycr eating probabilistic roadmaps [5].One disadvantage of these methods is that onlya binaryr epresentation(occupied/free)of the configuration space is possible.Another class of global planning methods decompose the free space into cells.Exact cell decomposition results in cells of different simple shapes as required by the shape of obstacles.Approximate cell decomposition methods use predetermined cell shapes, sizes, and positions to approximate the free space [1].Popular approximate cell decompositions include uniform coverage with square cells and quadtree representations [4] that use smaller cells next to the obstacle borders.Once the decomposition is determined, dynamic programming can be used to find an optimal path.This requires to fill out a data structure, e.g.a multidimensional table, that contains solutions for all possible subproblems.If the resolution of a decomposition is high or the state space has manydimensio ns this can still be computationallydema nding.The computational efficiencyo f path planning is essential for online-problems [2], where paths are planned and executed in real time, for on board planning, where the computational resources are limited, and for planning in dynamic environments, where frequent replanning is required.All three of the above constraints are present in manyl eagues of the RoboCup competition.On the other hand, in dynamic environments a detailed path from the start to the target has little chance of execution.Obstacles move unexpectedlyas the robot traverses the path and hence continuous replanning is required.Furthermore, due to limited local sensing capabilities, far-awayo bstacles can be determined onlywith reduced accuracy.These observations motivate the local multiresolution path planning method proposed in this paper.The idea is to use high resolution to represent the configuration space in close proximityto the robot and to lower the resolution with increasing distance from the robot.This concentrates the planning resources to the begin of the path, the part that must be traversed first and where the information about obstacles is most reliable.While the computational load is reduced dramatically, the immediate movement of the robot can still be planned with high accuracy.The paper is organized as follows.The next section describes grid-based path planning and details its extension to the multiresolutional case.In Section 3, the traversal of planned paths and the effects of the initial robot motion are covered.The paper concludes with a discussion of the experimental results and indicates possibilities for future work.37

PlanPath(target, obstacles, N){ grid = eval = ClearGrid();q = InitPriorityQueue();while(!q.empty()){ p = q.pop();if(target == p)return previous;for(n∈ N(p)){ if(eval(n)== 0)best = ∞;else best = eval(n);new = p.cost + grid(p)·n.l0 + getGrid(n, obstacles, grid)·n.l1;if(new

of a fixed component, which represents the radius of the obstacle ro plus the radius of the robot rr, and a variable component rd that increases linearly with distance from the grid center.The far-awayob stacles are modeled larger, because their position can be sensed with less accuracyf rom the perspective of the robot and because theym ight move before the robot gets close to them.Each obstacle is also characterized bya height h is inverselyp roportional to the squared radius to keep its integral constant.The cost increase of a grid cell that is caused bya n obstacle depends on their distance.It is constant if the distance is smaller than the radius and decreases linearlyto zero at three times the radius.To compute the cost of a grid cell, the contributions from all obstacles are added to a uniform base cost.The cost function is a simple and flexible wayto express uncertainty.Obstacles with noncircular shapes could be included into the cost function in an analogous way.2.3 Non-Uniform Resolution It is not necessaryt o represent the entire grid with a high uniform resolution.Since far-awayob stacles cover a larger area, a coarser resolution suffices there to approximate them.This is illustrated in Figure 2(b).Here, the resolution is high in the center of the grid and decreases towards the outside.This corresponds to the situation shown in Figure 2(c).Multiple low-resolution grids of size M ×M are stacked concentrically.The inner part of a gridis not used, but the next grid level is placed there, until the highest resolutionis reached.To cover the same area as a uniform N ×N grid with the same inner resolution, only K = log2(N/M)+ 1 levels of size M × M are needed.If N is large compared to M, this lowers the number of grid cells substantially.In the following experiments, I use N = 256, M = 16, and K = 5.Hence, the flat grid has 64 times as manycel ls as the multiresolutional grid.The connectivitywithin cells of the same level of this multiresolutional hierarchyi s set to the 8-neighborhood.Care must be taken at the borders between resolution levels to connect the neighboring cells.Figure 3 illustrates the connectivitythat is used for the experiments.Except for the corners, each high resolution cell connects to two adjacent low resolution cells and each low resolution cell connects to four high resolution cells.2.4 Heuristics The A∗ algorithm [3] is an efficient and well studied best-first search algorithm.It uses a heuristic function to guide the search.This function is an optimistic estimate of a path’s total cost.Since each grid cell has at least the base cost, the remaining part of the path from a grid point to the target cannot be less expansive than the Euclidean target distance weighted bythe base cost.Hence, the sum of the accumulated cost of the best path to a grid point plus this heuristics can be used to determine the expansion order.As can be seen in

Figure 4, the use of this heuristics can substantiallylo wer the number of visited grid cells.The altered expansion order mayal ter the path found onlyi f two paths have the same costs.The figure also compares the algorithm for the flat and the multiresolutional grid representation.One can observe that the produced paths are verysimilar.39

In particular, the start of the multiresolutional path is as detailed as the path produced using the flat grid.2.5 Runtime

The different cell numbers between the flat and the multiresolutional grid result in different runtimes.Figure 5 displays how this difference grows with the problem size.The runtimes represent the measured average running time of the path planner to random targets with random obstacles.A 1GHz Athlon processor has been used for the measurement.The algorithm has been implemented in C++.At the leftmost data point, where K = 1 and N = M = 16, both representations are identical.As N gets larger, K is adjusted accordingly.One can observe that the runtime grows approximatelyexp onential with K when a single resolution is used and grows, after some cache effects, approximatelylinear when multiple resolutions are used.This corresponds well to the growth of the cell numbers.For K = 8 and N = 2048, the flat search needs on average 4.55s while the multiresolutional search needs only4.70ms on average.3 Continuous Planning and Execution In a dynamic environment, a planned path cannot simply be executed.Since the obstacles move, the plan must be updated as the robot follows its trajectory.Furthermore, in order to make consecutive plans compatible, the initial robot motion must be taken into account.3.1 Initial Condition One simple wayt o account for the initial velocity of the robot is to place an additional obstacle behind it, as shown in Figure 6.This obstacle favors paths that initiallyco ntinue in a similar direction the robot is already moving.The larger the robot’s initial velocity, the more severe a sudden change in direction would be and hence the more pronounced this obstacle must be.3.2 Partial Execution and Replanning Figure 7 illustrates how two different initial conditions lead to two different paths.The figure also shows, how the robot generates a trajectoryb y moving along the initial segment of the path.The path is continuouslyu pdated.As the robot comes closer to initiallyfa r-away obstacles, their radius decreases, since their position can now be determined with greater precision and theyare less likelyt o move.Hence, the robot passes these obstacles closer than originally planned.Figure 8 shows some additional trajectories that have been generated in an environment with more obstacles.The trajectories are smooth, relativelyshort, and staya wayf rom obstacles.Hence, they are suitable to reach the target fast while avoiding the chance of collisions.4 Conclusions The paper proposed a local multidimensional path planning algorithm.In contrast to quadtree algoritms [4] that focus the computational ressources at the obstacle borders, this algorithm represents the configuration space next to the robot with higher resolution than far-awayfr om it.This leads to the use of fewer grid cells, as compared to a representation that is based on a uniform grid.These savings result in substantiallylo wer runtimes.40

The coarse approximation of far-awayob stacles was motivated by the limited precision of robot-based sensing for far-awayob jects and by the larger obstacle movements that are possible before the robot comes close to them.If these conditions are met, the generated paths have simular qualityas the ones generated using a grid of uniformlyhig h resolution.Since the runtime of the multiresolutional path planner is verysho rt, it can be used for continuous replanning.This is not wasteful, since onlythe initial part of the path that is executed immediatelya fter planning is planned in detail.An example with a two-dimensional configuration space has been presented.The generated trajectories facilitated the fast movement towards the target while at the same time minimizing the chances of collisions.So far, the obstacles were static and the kinematics of the robot has not been included in the configuration space.Since the running time of the planner is only a few milliseconds long, it would be feasible to increase the dimensionality of the configuration space and still replan at a high rate.One could e.g.explicitly model time or the orientation of the robot.This will be subject to future research.References 1.R.Brooks and T.Lozano-P′erez.A subdivision algorithm in configuration space for findpath with rotation.In Proceedings of the 8th International Conference on Artificial Intelligence(ICAI), pages 799–806, 1983.2.James Bruce and Maria Manuela Veloso.Real-time randomized path planning for robot navigation.In Proceedings of the 2002 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS ’02), October 2002.3.P.E.Hart, N.J.Nilsson, and B.Raphael.A formal basis for the heuristic determination ofm inimum cost paths in graphs.IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics, SSC-4(2):100–107, 1968.4.S.Kambhampati and L.S.Davis.Multiresolution path planning for mobile robots.IEEE Journal of Robotics and Automation, RA-2(3):135–145, 1986.5.L.Kavraki, P.Svestka, J.C.Latombe, and M.Overmars.Probabilistic road maps for path planning in high-dimensional configuration spaces.IEEE Transactions on Robotics and Automation, 12(4):566–580, 1996.6.O.Khatib.Real-time obstacle avoidance for manipulators and mobile robots.International Journal of Robotic Research, 5(1):90–98, 1986.7.J.-C.Latombe.Robot Motion Planning.Kluwer Academic Publishers, Boston, MA, 1991.8.J.-C.Latombe.Motion planning: A journey ofrob ots, molecules, digital actors, and other artifacts.International Journal of Robotics Research, 18(11):1119–1128, 1999.9.T.Lozano-P′erez.Spatial planning: A configuration space approach.IEEE Transactions on Computers, C-32(2):108–120, 1983.10.N.J.Nilsson.A mobile automaton: An application ofart ificial intelligence techniques.In Proceedings of the 1st International Joint Conference on Artificial Intelligence, pages 509–520, Washington, DC, 1969.11.C.O’Dunlaing and C.K.Yap.A ’retraction’ method for planning the motion of a disc.Journal of Algorithms, 6:104–111, 1986.41

致谢

光阴似箭，岁月如梭，转眼间大学生活就要结束了。在论文完成、即将答辩、毕业之际，谨向培养我的学校和那些曾给予我关怀、帮助的所有人表示深深的谢意。

首先，我要忠心感谢我的导师李铁军老师。在我作论文期间，李老师不仅为我提供了很好的学习和研究环境，而且为我提供了许多学术上的具体指导，使我受益匪浅，论文的研究工作更是在彭老师的精心指导下完成的。李老师在学习、生活中也给予了我许多教诲与启迪。在论文的选题、开题直至定稿完成的整个过程中，老师都付出了大量的心血和无私的劳动。导师对我的关心、帮助和激励，我将永远铭记在心，他严谨的治学态度、勤勉的工作作风、谦逊宽厚的为人水远值得我敬仰和学习。在此我再一次向他表达深深的敬意和感激。

感谢计算机科学与工程学院的几位老师和同学们对机器人足球课题组的关心与支持。他们为我的论文提供了许多宝贵的修改意见和建议。

感谢同课题组的崔金生，张继军，石绍绅等同学，我论文中的很多研究工作都是和他们合作完成的，得到了他们的许多启发和帮助。在我论文的写作过程中，沈建波，蒋林等几位同学也提出了很多中肯的意见。我能顺利地完成论文，与他们的热心帮助是分不开的。

感谢同实验室的王耀羚，张丽等同学，他们在学习和工作中给我很多鼓励和支持。在我大学期间他们对我的生活和学习给予了很多帮助，这些深厚友情是难以忘怀的。

随着我学位论文的完成，我即将告别大学生活，这段宝贵的经历是我一生都难以忘记的。在我求学的这些年里，我的家人一直是我的坚实支柱。在这里我要特别感谢亲人们多年来对我的关爱、理解和勉励。

最后，再一次忠心地感谢所有曾经关心和帮助过我的人们。

第二篇：足球后卫与篮球后卫技巧

后卫分两种，一种是边后卫，一种是中后卫，中后卫里面还有分突前和拖后后卫，边后卫防守对方球员都是速度很快的那种，往往一支球队的边锋都是速度型的，在防守速度快的对手时候，一定要沉着，对手在高速带球奔跑时候，是很容易把后卫过掉的，这个时候，对手高速奔跑过来时候，你不能轻易出脚去拦截，一定要看准，对手有时候假动作十分多，也很逼真，如果你轻易扑上去，一伸脚，对手只要一个变向，就可以把你过掉；

这个时候你身体的站位要注意，不能两只脚平站，一定要一只脚再前，一直脚在后，这样站位就很好转身，很容易转身奔跑，在对手逼急你的时候，可以选择慢慢一边后退，一边观察对手的下一步动作，后退缓住对方有几个好处，一个是可以更多时间去观察判断和处理对方的脚下球，第二是拖延时间，让队友回来协防你，这个时候，对手在较长时间内没能把你过掉，他也会比较紧张，你可以把中路封死点，让他往边路去，这样就不会轻易让他有角度去射门，他只能是选择威胁不大的传中了，或者是他也会起脚射门，但是由于心里问题、体力、技术问题，都会比较紧张和匆促，射门的效果也大大降低。

如果你要抢对方脚下球时候，一定要看准时机，在他即将要射门的起脚那一下，他的脚离球的距离比较长，不容易做下一步动作，设个时候，你只要向前去封住他的射门角度，自然就可以把他的球给截下来。

踢后卫不一定是要很快速度的，如果球在前面，你跑去抢球的时候，不要一路盲目去追球，可以看对手的跑动线路，你只要跑到他的前面把线路的位给卡住了，他速度再怎么快，也是不能过掉你的，这样你就可以慢慢再去追球，慢慢去处理掉球。

踢球需要用脑子去踢，然后再用脚踢，盲目只是去跑、冲、抢，是不会有进步的，所谓意识，是需要时间去锻炼出来，不是一开始就意识很好。

为小前锋的话，几项基本篮球技术要熟练： 进攻

1、中投，作为活动在离篮筐适中的小前锋，中投必须要准，同样，在干扰下中投、抛投、跑投也要准。

2、运球，如果你身体素质可以兼做大前锋的话就可以小小地练运球，基本的胯下、背后运球、变向要会，并且要扎实，如果你可以兼做后卫的话就要熟练地练好左右手的运球了、3、掩护，正规比赛中才常用，打半场比赛一般不用，但作为小前锋，在正规比赛中场掩护后卫跑动过人，所以你要想打正规比赛就可以练习下掩护技术。4、3分，兼做后卫的小前锋才用熟练。

5、摆脱，小前锋必要掌握的技术，必须熟练摆脱技能才能流利的进攻。防守

1、篮板，兼做大前锋的可以熟练，做后卫的也要熟练。抢篮板最重要的就是卡位和意识。！

2、抢断，这是给兼做后卫的小前锋熟练的，个子高的话不要尝试，否则很容易被过掉。

3、盖帽，这是必须掌握的技巧，靠意识和身体素质，掌握对手的投球最高点时机。

第三篇：后卫的造句

后卫拼音

【注音】： hou wei

后卫解释

【意思】：（１）军队行军时，派在后方担任掩护或警戒的部他。（２）篮球、足球等球类比赛中主要担任防御的队员。

后卫造句：

1、后卫把球高高踢出防守区。

2、后卫抢到篮板弹回的球。

3、在比赛的最后5分钟，教练让一名后卫换下了一名前锋，想把1∶0的比分保持到终场。

4、约翰在这个队打后卫。

5、他的膝盖问题可能一直会这么让人担心着，但是如果他从手术中坚持过来了，我们就没有理由说他不能在未来的六七个赛季里成为联盟前三的得分后卫。

6、温格不想对萨尼亚的红牌进行申诉，但是他很关心的是他的右后卫在最近几周的比赛中成为一些鲁莽的犯规的受害者。

7、这名伟大的后卫还获得1964年的英格兰足总杯和1965年的欧洲优胜者杯，而在1975年，他所在的富勒姆队输给了他之前也曾效力过的西汉姆联队。

8、如果你是个小个后卫，那么当心了，史密斯会把你的每次投篮都扇得老远。

9、“有人说我们是吵闹的邻居，”曼城右后卫迈克理查德说。

10、我希望他的职业生涯可以重新焕发光彩，因为几年前我就觉得他是本国最佳的后卫之一。

11、他的一生都贡献给了篮球，年轻时他是芝加哥公牛队的全明星后卫，后来他在犹他爵士队的场边兢兢业业，希望帮球队获得胜利。

12、他可能不是个真正的组织后卫，但是谁在乎？

13、这一对抗很类似于在左路活动的罗纳尔多与出任右后卫的埃辛在2008年冠军联赛决赛的对抗。

14、同时，后卫丁锦辉伤愈重返赛场。

15、大家都知道他是一名出色的球员，所以，在这场比赛中，我们四名后卫至关重要。

16、只要托雷斯能够保持健康状态，而不像在利物浦时一样被伤病困扰，那么对方的后卫就不得不分外提防。

17、他们都有相同数量的得分后卫了。

18、而且，乔丹打球的年代，没有太多有出色进攻技巧的得分后卫。

19、弗格森现在只能把菲尔·琼斯和琼尼·埃文斯当成下周一客场挑战热刺的后防核心使用，然后再把司马林放在右后卫的位置上。

20、这使得经理罗塞耳思雷德必须做一个头疼的抉择，在两个主力中后卫缺席的情况下相信租借来的安德鲁.瑞和亚仑.布朗。

21、利物浦的唯一一笔重要收购格伦·约翰逊表现出了不错的进攻才能，但这名右后卫在迎战泰国时脚踝受伤并缺阵了新加坡之战。

22、因为周中对阵曼城的比赛中因为和巴布罗·萨巴莱塔的冲突，这位法国后卫从周六开始为期三场的停赛。

23、这也是个事实，对于年轻球员来说得分后卫始终队伍中最薄弱的一环。

24、我们整场比赛都很有连续性，而且我觉得我们都很关注防守，从前场的选手到后场的后卫。

25、但是我们的两名后卫依然像边锋一样进攻。

26、这位蓝军的右边后卫有着丰富的经验，他为俱乐部出场171次——包括欧洲赛场上18次。

27、阿森纳后卫默特萨克透露他与新队友在沟通方面存在问题。

28、我想把他放在四个后卫前面的位置。

29、群殴场面被被业余人士的相机录下，并在全世界广泛传播。在视频中，一名八一队球员似乎把对方后卫亚伦·鲍恩推出隔板，坐在他身上用拳头猛击。

第四篇：《绝命后卫师》观后感心得体会

《绝命后卫师》观后感心得体会

陈树湘同志：

在电视剧《绝命后卫师》中，我知道了您的名字，翻看历史书籍后，更感受到了您的浩然之气。1934年12月18日，您怀着对党无比的忠诚，在被敌人押送前往长沙的途中，趁敌不备，忍着剧痛，从伤口处掏出肠子，用力绞断，壮烈牺牲、以死明志。

您将对党无比的忠诚化为断肠之举，至今都使我们后辈为之震撼，并时刻提醒着我们对中国共产党要“忠贞不渝”、生死相随。您牺牲那一年才29岁，没有看到红一方面军、红四方面军和红二方面军胜利会师，没有看到我们把国民党反动派彻底打垮，更没有看到新中国成立后的繁荣昌盛，多么遗憾和可惜啊。

想当年，您强忍对新婚妻子的深情、对多病母亲的担心，怀着“为苏维埃流尽最后一滴血”的坚定信念，投身革命，为中国千千万万穷苦百姓翻身作主进行艰苦卓绝的斗争。我们晚辈要向您学习这种“舍小家为大家、舍小我行大道”的无私奉献精神，在新时代不懈努力、忘我工作，干出新作为，续写新篇章。

在1919年，您参加新民学会发动的长沙反日爱国运动，1921年与在长沙清水塘从事党的秘密工作的毛泽东同志结识，受到马克思主义的启蒙教育。随后参加湘赣边界的秋收起义，逐步担任任红军（长）汀连（城）独立团团长、红三十四师长等职，从一名共产主义战士成长为红军高级将领，成为中流砥柱，为全军断后，力挽狂澜。我们要学习您这种“生命不息奋斗不止”的坚强意志，不做“躺平者”、勇当“追梦人”，在工作中一步一个脚印、踏踏实实地认真学习、努力奋斗，争取为国家承担更大的责任，为人民创造更好的生活。

记得1934年中央红军突破第四道封锁线湘江时，在国民党湘军和桂军夹击下，当时担负掩护任务的红三十四师已不足千人，成为一支身陷重围、无法过江的孤军。面对十几倍于己的强敌，您率领全师战士奋力抵抗，用血肉之躯筑起一道“城墙”，与敌人鏖战四天五夜，为红军渡过湘江赢得了宝贵时间。作为党员干部，我们会向您学习这种“迎难而上、舍我其谁”的革命精神，在工作中遇到硬骨头去啃、遇到尖钉子去碰，重任务不推诿、难事情不退缩，不忘初心、牢记使命，以“功成不必在我、功成必定有我”的崇高境界，为中国的发展付出自己全部的青春和力量。

“风萧萧兮易水寒，壮士一去兮不复还”。树湘同志，如有可能，作为后辈的我多想“穿越”到那个峥嵘岁月，成为红三十四师中的一名战士，在您的指挥下痛击敌人。请相信！您的英雄事迹没有被遗忘，现已成为我们为党的事业忘我奉献、顽强拼搏的精神动力，广大党员干部正与人民群众万众一心、众志成城，为全面建设社会主义现代化国家、实现中华民族伟大复兴的中国梦共同奋斗，祖国会越来越富强、人民会越来越安康，如您英灵有知，定会感到欣慰和高兴。

《绝命后卫师》观后感心得体会

“红军不怕远征难，万水千山只等闲。五岭逶迤腾细浪，乌蒙磅礴走泥丸。金沙水拍云崖暖，大渡桥横铁索寒。更喜岷山千里雪，三军过后尽开颜”。寥寥数语，道尽了长征途中的千辛万苦，短短数言，彰显了共产党人的信仰初心。伟大的长征是中国共产党和红军谱写的壮丽史诗，是中华民族伟大复兴历史进程中的巍峨丰碑，我们要以长征精神为引领，大力弘扬长征精神，躬身践行长征精神，讲好“长征故事”，迈向崭新征程。

讲好“断肠明志”的故事，“一”腔热血铸忠魂。长征之路，是革命先辈用他们的热血和生命铺就而成的红色之路。寸土千滴红军血，一步一尊英雄躯，陈树湘“断肠明志”的壮烈故事让所有人都为之震撼。为掩护红军主力渡江，这位“绝命后卫师”师长身负重伤、不幸被俘，苏醒后他用手从腹部伤口处掏出肠子用力绞断壮烈牺牲，他以年轻的生命兑现了“为苏维埃新中国流尽最后一滴血”的铮铮誓言。是什么力量支撑着他们创造了二万五千里长征路的历史奇迹？毋庸置疑，那就是“革命理想高于天”的坚定信仰；是什么力量可以让他们如此英勇无畏、不惧生死？毫无疑问，那就是“革命必胜”的坚定信念。党员干部要像革命先辈一样，以“一”腔热血筑牢信仰之“基”、补足精神之“钙”，坚决做到一心一意听党话，矢志不渝跟党走，以坚定的理想信念砥砺对党和人民的一片赤诚之心。

讲好“半条被子”的故事，“两”袖清风砺初心。“为中国人民谋幸福，为中华民族谋复兴”的初心和使命是激励共产党人不断前进的根本动力。长征途中“半条被子”的故事至今都让人记忆犹新，它充分体现了我们党的人民情怀和为民本质。在长征途中，三名女红军借宿在当地一名老乡家中，临走时把自己仅有的一条被子剪下一半给老人留下，老人说，什么是共产党？共产党就是自己有一条被子，也要剪下半条给老百姓的人。党员干部要向革命先辈学习，学习他们“两”袖清风却始终把人民放在心中最高位置。要一如既往把人民对美好生活的向往作为奋斗目标，多思为民之策，多行利民之举，关心群众的安危冷暖，解决群众的急难愁盼，把群众的纠心事、烦心事、操心事当成心头事、手中事、紧急事来办。始终保持与人民群众有盐同咸、无盐同淡的血肉联系和鱼水深情，从而在一枝一叶中砥砺为民初心。

讲好“金色鱼钩”的故事，“三”省吾身强担当。“长征”是不计其数的红军战士用鲜血和生命谱写而成的一部英雄史诗。红军在过草地的时候，一位炊事班长为了照顾三个生病的小战士，他用一根缝衣针烧红了弯成鱼钩钓鱼，好不容易钓到鱼以后熬成汤分给其他人，而自己却只吃剩下的鱼骨头和野菜，最后牺牲了自己挽救了战友，这就是“金色鱼钩”的故事。党员干部要讲好这个饱含担当精神和奉献精神的故事，对标对表革命先辈的英勇壮举，自觉做到每日“三”省吾身。要始终坚持克己奉公、无私奉献，不计较个人荣辱得失，以“踏石留印、抓铁有痕”的拼劲和“滚石上山、爬坡过坎”的闯劲，一个目标干到底；以“我将无我”的赤子情怀和“一往无前”的奋斗姿态，一张蓝图绘到底；以“功成不必在我”的奉献情怀和“功成必定有我”责任担当，阔步迈向新时代的长征路。

《绝命后卫师》观后感心得体会

10月22日是长征胜利纪念日。1936年10月，红军一、二、四方面军三大主力在会宁和将台堡会师，标志二万五千里长征胜利结束。长征这一人类历史上的伟大壮举和奇迹，标注了民族精神的高度，成为不朽的精神丰碑。

无数中国共产党人和红军将士用生命和热血铸就的伟大长征精神，早已融入血脉、化作基因，成为鼓舞和激励中华儿女从胜利走向胜利的强大精神动力。站在第二个百年奋斗目标的新起点上，我们学习长征精神，就要精准把握精神实质，汲取长征“五股力”，全“心”奋进新征程。

汲取理想信念的力量，树立新征程的必胜信心。长征精神，就是把全国人民和中华民族的根本利益看得高于一切，坚定革命的理想和信念，坚信正义事业必然胜利的精神。在长征途中，尽管红军战士不知道落脚点在哪里，要往何处去，但他们一直坚信，只要跟中国共产党走，就一定会有光明的前途。不管冲破敌人重兵的围追堵截，还是翻越雪山草地，他们的理想信念从未动摇。我们弘扬伟大长征精神，就是坚定必胜信心，在新时代的长征路，步履坚实，稳步向前。

汲取英勇斗争的力量，涵养新征程的攻坚决心。长征精神，就是为了救国救民，不怕任何艰难险阻，不惜付出一切牺牲的精神。在长征途中，为了将中革军委仅有的一台发报机和一台68公斤重的手摇发电机运抵延安，128人的加强连只剩3人；漫漫征途中，红军将士同敌人进行了600余次战役战斗，平均每前进300米就有一名红军牺牲。我们弘扬伟大长征精神，就要像他们那样，增强斗争意识，丰富斗争经验，提升斗争本领，以逢山开路、遇水架桥的锐气战胜千难万险，直到胜利彼岸。

汲取实事求是的力量，维护新征程的领导核心。长征精神，就是坚持独立自主、实事求是，一切从实际出发的精神。1935年1月召开的遵义会议，确立了毛泽东在党中央和红军的领导地位，在最危急关头挽救了党、挽救了红军、挽救了中国革命，以冲破教条、实事求是，在血与火中蹚出了一条走向胜利的革命道路。我们弘扬伟大长征精神，就要增强“四个意识”、坚定“四个自信”、做到“两个维护”，为夺取中国特色社会主义伟大事业新胜利而矢志奋斗。

汲取团结奋进的力量，保持新征程的赤胆忠心。长征精神，就是顾全大局、严守纪律、紧密团结的精神。被称为“绝命后卫师”的红五军团三十四师，为掩护军委纵队和红军主力抢渡湘江而陷入重围、孤军奋战，年仅29岁的陈树湘师长伤重被俘后断肠自尽，全师将士“为苏维埃新中国流尽最后一滴血”。我们弘扬伟大长征精神，就要始终保持赤胆忠心，团结带领一切积极因素，勇敢跨越新征程上的雪山草地，征服娄山关、腊子口，在新时代的长征路上书写更为壮丽的史诗。

汲取人民群众的力量，永葆新征程的为民初心。长征精神，就是紧紧依靠人民群众，同人民群众生死相依、患难与共、艰苦奋斗的精神。在长征起点，江西省于都县百姓用家中所有可用的木料搭设了5座浮桥，助力红军渡过于都河；在长征途中，3名女红军借宿徐解秀老人家中，临走时把仅有的一床被子剪下一半给老人。中国共产党根基在人民、血脉在人民、力量在人民。我们弘扬伟大长征精神，就要铭记“江山就是人民，人民就是江山”，始终同人民群众生死相依、患难与共，一切为了人民、一切依靠人民，在新的长征路上创造更多人间奇迹。

第五篇：篮球后卫练习方法

篮球后卫练习方法

在不知道楼主的身体状况情况下.可能涉及到的范围不是很广

只能从大众的角度 给楼主一些方法 和 建议~

当后卫有两项技能必须要很熟练!

一,就是控球,对球的手感一定要好.二,就是有篮,控球后卫要会三分,得分后卫中远距离一定要准!

有了以上两项,然后多打比赛,多积累经验..张卫平指导教你如何打好后卫

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这是第一部分,2-4在旁边可以选,注意多看看后卫防守部分

快速行进过人

快速行进要过人，当然追求的是变化速度与方向。而变化速度就是急停再走，变化方向就是前进方向的改变，这两种动作最重要的关键都在于腿部肌力是否充足、双脚是否弯曲。

第一谈的是要如何急停的技术，首先要了解的是，假如脚后跟与前脚掌、小腿、大腿等四部分肌力不足，在某种程度的速度下你是急停不住的。其次谈到双脚放松、弯曲，其实在急停前，或者应该说脚后跟与前脚掌、小腿、大腿等四部分要用力前，这四个部位器官应该先放松，让你的前进速度先减慢，如此才能在后续动作中使劲用力，这是人体肌肉收缩的自然拮抗作用。

也就是要急停的步骤、动作要领依序是，减速，然后脚后跟与前脚掌、小腿、大腿等四部分器官先放松，接着小腿稍微用力、脚后跟再用力顶住地面、前脚掌用力的完全着地贴住地面、小腿最后用力不动、大腿缓冲持续前进之力并稍微用力、此时大腿与小腿成弯曲状、身体重心顺势降低而让你动作完全停止，成为急停。

要急停脚后跟先停住，前脚掌再停、小腿用力后大腿再用力。

因此，要快速行进过人，基本上要先学会急停，不论是单脚急停或双脚急停皆然。必须有个重要的概念是，因为要什么时候急停，对手绝不清楚，所以当在快速行进间急停后，对手势必让你甩脱，当然就可以轻松过人了。

同样道理再谈快速行进间的过人，当要变化方向过人之前，理所当然的是要先做减速的动作，此时你的脚是逐渐放松，让身体快速减速，接着是你准备往东方向前进的同一侧脚a之脚跟停住、脚掌贴住地面也停住，然后此同侧脚小腿用力、大腿与小腿弯曲而停住，接着是b脚脚掌着地、前脚掌着地瞬间做往西用力，顺势的是b脚的小腿与大腿往西用力，如此改变方向过人。

右脚放松停住后 右脚开始用力往左 右脚蹬直用力。

右脚力气用尽之际 左脚启动再接续往左用力。

当然我并不知道你目前的篮球技术水平达到了一个什么程度，但无论是谁，无论达到了多高境界，实践证明（不仅是篮球），我想你也一定很清楚，基本功是一切“高难”动作的基础。比如说，你要想在空中（垂直地面）旋转三百六十度，然后当防守你的队员，落地的时候，你还在空中仍然可以把球投进蓝框，将会产生什么样的效果，你也肯定会想象出来；如果虽然你在空中完成了一个（旋转）的高难动作，结果没有把球送进蓝框（而得分），恐怕谁都为你而遗憾。最后我想要说的是，你要想“玩好”篮球，首先，先把“定点”投篮做好，不但动作要准确，而且命中率要达到90%为好，同时，运球、传球、弹跳，都是属于篮球的最基本（功）的问题，这些你做不好，将会成为阻碍你提高的一个障碍。

至于练习弹跳的小技巧，即如何跳的更高，来的更快，我看你还是先把“定点”投篮练上几天，等有机会再说。

篮球控球技巧

1.持球

使用五根手指持球，并将手指向内紧缩。在球落下的一刻使用手掌接住。

2.躯干盘球

将球放在腰际盘旋，这个动作的关键在於脸面朝前，同时眼睛不要看着球，然后做顺时钟、逆时钟的盘球练习。

3.颈部盘球

将球沿着颈部环绕练习，这个练习同样脸面朝前，颈部切忌不可移动，并且做正、反时针方向的交替练习。

4.单脚盘球

两脚分开并且重心放低，持球在单脚一侧做盘球练习。眼睛不要看球，并利用左、右脚做正、反时针方向的交替练习。

5.跨下前后抛球

两脚分开同时重心放低。将球从前方轻抛到后方，两手迅速由后方接住球，并将球轻抛回前方，如此反覆记时练习，试试看叁十秒内能完成几次。

6.膝部盘球

两脚稍微靠拢同时身体重心放低，将球沿着两膝做盘球练习。眼睛不要看球，并按正、反时针方向交替练习。

7.跨下8自行盘球

这是单脚盘球的应用，将球沿着双脚在跨下做8字形的盘球，同时眼睛不要看着球，并按正、反时针方向交替练习。篮球技巧

一、弹跳力是全身力量、跑动速度、反应速度、身体协调性、柔韧性、灵活性的综合体现。

所以我们不可以认为提高弹跳就成天的跳跳的就行了。你必须坚持每天拉伸自己全身各部位的肌腱、韧带、肌肉，扩大关节的活动范围，同时，做各种复杂的有利于提高身体协调性的体操。动作要准确、优美、既有力又放松。

二、力量训练最好由身体训练教练安排和辅导。如自己进行训练，最好每周进行2到4次的大力量训练，训练时必须注意安全，以免发生意外伤害。所谓大力量训练就是利用杠铃进行大负荷的练习。最典型常用的有三种：

负重蹲起，提铃，抓举。总之，这几项练习的成绩越高，你的弹跳力就越好。

至于每次练习的重量、组数、次数、动作规格等问题，原则是：

1、大力量训练每周至少二次，不多于四次，要给身体超量恢复的时间，但要长年进行，不可间断。

2、每次课最好安排以上所述三项练习方法。

3、要讲究大力量训练的技术动作规格，切不可乱来。

4、小力量训练是指使用各种综合训练器械和哑铃等进行训练。重量较轻，组数和次数较多。目的是提高肌肉耐力，增粗肌纤维，减少脂肪，小力量训练可以变化着花园天天练，但最好不要和大力量训练同时进行。无论大力量还是小力量训练，一次课的时间不要拖的太长，1.5小时至2小时为宜。有强度还要有密度。

三、速度训练也是提高弹跳力的一个重要方面。

反复冲刺训练还是有必要的。30次，50次，也许80次，那就要看你的吃苦精神了。所谓冲刺，要求你自己在准备活动后全速往前冲，而不是中速。专项速度训练同大力量训练相同，不必天天练，每周三小时即可。还要特别注意运用小；力量训练手段增强大腿后侧肌肉群的力量。

四、各种专门的弹跳练习手段非常多，诸如跳绳、跳栏、摸篮圈、摸小黑框上沿，甚至摸篮板上沿。

最后，我要提一提神经系统和弹跳力的关系。我们已经知道速度、力量、协调性、柔韧性、灵活性这些素质在瞬间综合向下作用于地面时就产生弹跳力，那么什么东西是这些素质在瞬间同时爆发呢？就是动机和运动神经系统。也就是说，如果你真的想高居一切人之上，你就必须想尽一切办法使自己的运动神经系统想自己全身的肌肉发出最强的冲动信号。这种强刺激迫使肌肉群激烈收缩产生巨大能量，肌肉群剧烈收缩有反过来促使运动神经系统更灵敏，能发出更强烈的冲动。两者相互促进，你就越跳越高。然而，这也是难点中的难点，没有超强的动机，运动神经系统就没有超强的冲动，一切所谓的科学化、现代化、管理、训练方法和手段全是废话。最后，祝你梦想成真。

另：

先天很重要,美国最著名纵跳训练计划, 练成预计纵跳能力可以提高20到30厘米以上, 锻炼过程很辛苦, 整个过程要15个星期.对于每个动作项目，如果一种动作要作3组，组与组之间休息不能超过2分钟，若完成了，需直接做下个项目，记住不要休息！

第一项：半蹲跳

1、开始时，半蹲至?的位置，双手放置于前，2、向上跳离地面最少20到25cm。（若你觉得容易的话，你可以跳至25－30cm）。当在空中，你的双手需放在后面。着地时，完成一次。

接下来，只需重复以上步骤！！

迅速提高弹跳力训练教程2 第二项:抬脚尖（提踵）

1．首先，找个梯级或一本书来垫脚，然后只把脚尖放在上面，脚跟不得着地或垫着

2．脚尖抬到最高点

3．再慢慢放下，完成一次．．双脚完成，完成一个组.迅速提高弹跳力训练教程3 第三项：台阶

1.找张椅子来, 把一只脚放上去,呈90度

2.尽全力的跳开, 在空中换脚,在放在椅子上，3.重复2,将原起跳的脚放回椅子上,完成另外一跳。

迅速提高弹跳力训练教程4 第四项：纵跳

1.双脚放直, 与肩同宽,“锁紧”你的膝盖...2.只用你的小腿跳, 只能弯曲你的脚腂, 膝盖尽量不弯曲...3.到地时,再迅速起跳,完成一次...这一项很难, 你可用你的手帮助起跳...迅速提高弹跳力训练教程5 第五项：脚尖跳

1.将脚尖抬到最高点，2.用脚尖快速起跳, 跳时不得超过1.5 或2.5cm

蛙跳练习是必要的，对于弹跳力的提高有一定的帮助，因为毕竟这是训练力量的一个途径。除此之外，还有其他的一些方法。

第一种方法，是最有效的，也是难度最大的，可以让你在短时间内提高弹跳。具体做法：挖个坑，大概一米左右深。你的腿上绑好5斤的沙袋，跳入坑里。试着在负重的情况下从坑中跃出。半个月后，将坑挖深20公分，而负重增加2—3斤，继续练习。如此循环，最后到了不能再负重、也不能从坑里跃起的时候，练习就到此为止。解除负重，再试试看能跳多高。

第二种方法，效果不是很明显，但是容易实施。具体方法：脚踝上绑上橡皮筋，原地纵跳。每日练习半小时。但是我感觉，这种方法效果不明显。

祝你好运，未来的体育明星！

要发展爆发力，必须增大肌肉的收缩力量和工作距离，缩短工作时间，力量训练时，要以小负荷的机械作快速运动，在不降低速度的情况下，逐步增大负荷提高肌肉收缩力量。刚才说的使用“背负投”的技术动作摔倒对手，主要是靠肌肉的收缩力量增大爆发力。力量的增大能增强对技术的控制能力，所以在平常训练中，不但要在技术上下功夫，而且还要特别在增如爆发力、提高肌肉收缩速度上下功夫。实践证明，高强度的爆发力是提高成绩必不可少的因素。那么怎样提高爆发力呢？

（一）变换负荷与速度。

（二）加强专业技术训练，提高肌肉的控制能力和动作发力前的放松能力。

（三）肌肉的初长度，只有拉长的肌肉收缩时才有更快的速度和力量。

（四）力量练习后的放松练习。在爆发力的因素中，力量起主导作用，因此力量的增长有助于爆发力的发展。但力量绝不等于爆发力。就是说实战中并不是有力量就能把技术运用好。一个柔道运动员的爆发力，必须通过基本力量与速度、技术，灵敏度协调的结合起来，才能发挥。有的人可以举起相当重的杠铃，但一摔跤就不行了，具体说是缺乏专项力量。柔道运动员对抗时，既要力量，又要速度，还要耐力，我们的一些运动员感到力量上不差，关键是专项能力和快速力量差。在今后训练中要重视在一盘力量转移到专项力量的基础上提高专项力量。

发展力量应注意的问题：

（一）负荷。事实说明，只有在一定重量条件下进行力量训练，才可能使力量 增大，并且力量训练中采用的负荷不同，其效果各异，因此，在训练中因人而异，合理安排负荷。

（二）超量恢复。运动中大量能量物资消耗，运动停止，分解代谢居次要地位，能量物质合成开始恢复并超过原来体内能量物质含量。

（三）训练间隔。实践证明，力量训练以隔最好，因为力量增长速度快，停止训练后消退也快。

（四）年龄与性别。同一个人的力量训练，在不同年龄时期反应不同，男女力量值的大小也有很大差别。

无论男女，只要坚持进行力量训练，对保持和发展力量素质有良好的效果。

中锋（Center），顾名思义乃是一个球队的中心人物。篮球比赛阵容中的一个位置；一般都由队中最高的球员担任，传统上强调篮下的防守，以及防守板球的保护。由于具有身高的优势，一些具备进攻天份的中锋球员也常常成为在禁区附近投篮得分的主要进攻点。篮球中锋应有的功底

近年来的中锋球员，技巧上越发模糊接近大前锋，而大前锋反而显得有一些中锋 技巧出现，这是现代篮球球员一人多位置或者称之为多人从事一位置的一种趋势。摆 脱了这些时代性的趋势，仅仅从中锋球员的技术角度说一些必须掌握的能力：

一，防守和篮板：在传统篮球范畴中，中锋可以不会进攻，但是必须在防守上 掌握整个内线。作为防守防禁区内的最后一道防线，中锋需要能够单兵顶防进攻方中 锋的进攻，还需要在队友漏人对手外围球员突破情况下的补防封盖。既需要单兵顶防 对手中锋，又需要补防，这两项任务的技术要求就是中锋球员在判断对手进攻的最后 落位上必须相当老练，而且需要快速的移动和熟练的站位技巧。如果说一般的手防守 球员的压力是1的话，那中锋球员的防守压力就是1.5以上，只有防守技巧娴熟的中锋 球员才可能保障自己不会过快犯规次数上升；

二，背对篮进攻技巧：传统篮球中，中锋与大前锋的一大特点便是进攻方式迥 异，大前锋背对篮接球转身后面对篮进攻不在少数，而中锋则更注重利用身高体重背 对篮压制对手的技术。正因为中锋球员的脚步可以配合身高体重，这往往让中锋球员 的进攻动作上，很少会遭受到封盖。而所谓“背对篮”这三个字，付诸球场上，就代 表了背对篮压进禁区转身投篮技巧；运球走中路小勾手技巧；以及带球过程中一旦遭 受到防守包夹第一时间寻找外围队友的传球技巧；

三，高位能力：在传统篮球的中锋球员身上，经常性可以看到高位站桩接球的 现象。对于中锋而言，如果具有高位能力，可以把防守方大个子球员吸引到罚球线附近，这样有利于己方队友无球跑动杀入禁区，而不会遭受到封盖干扰。中锋的高位能 力，便是在站桩高位接球后，如果对手不防到外线时候，用于直接投篮的必须技巧，只有坚实的射篮技巧，才可以保障高位的牵制作用；

四，远距离传球技巧：因为防守战术上中锋往往是最接近篮筐的球员，他获得篮板的机会较一般球员要来的多。而中锋球员大多数身高体重都是球场上最高大的，这令他的视野相对占到优势。中锋球员抢到篮板后，第一时间关注自己队友是否已经 发动无球快攻到对手半场，而如果已经有队友在对方半场有利进攻位置，就需要中锋球员直接把球员距离传送到前场队友，而不必重新交给控球后卫延误瞬间的战机。因 而，长传渗透同样是中锋球员必不可少的技巧之一。

在篮球场上，千变万化，中锋已经不再是一个具体球员的名词，而是一种技战术 的代名词。不过，万变不离其宗，准备用中锋的能力去完成中锋的作用，上述几项最基本的技巧必不可少。篮球中锋技巧

篮球中锋技巧：中锋（Center）是一个球队的中心人物，凭借其强壮、高大的身体，无论进攻还是防守，他们都是球队的枢钮，故名之为中锋。作为禁区内的“擎天柱”，抢篮板球是中锋必不可少的能力。此外，封堵阻攻、盖帽也是中锋必备的能力。由于本队进攻时自己常处在禁区中央的枢纽位置，所以中锋应该具有不错的导球能力，能将球往较合适的位置输送，助攻队友得分。以上三项，是中锋应具备的基础技能。当然，得分也是中锋应尽的职责，他们是主要的内线得分者。中锋的命中率应该比大前锋更高一些。一名好的中锋必须多才多艺，不但要有足够的得分技巧用于进攻得分，防守时还要能成为球队的最后一道屏障，除了守好自己盯防的球员，中锋还要能够协同协同和及时为队友的防守补位。现代篮球打法中有一种新的中锋战术，就是所谓的“外线中锋”。此种中锋需要在进攻时主要到外线投篮得分，而少做禁区内的进攻。由于用其他球员防守身材上差异太大、效果不佳，因此防守方只能让本队中锋也到外线去盯防对手。如此一来，进攻方就可以利用对方中锋不在禁区的机会，让本队能力强的前锋或后卫队员疯狂得分。当然，“外线中锋”只适用于进攻，防守时与一般中锋的打法无异。

中锋原地向后投篮

一、运用时机：

1、当中锋球员背向球篮双手接球时，在遇到对方紧逼防守情况下，可直接向后投篮出手；

2、当中锋球员背向球篮双手持球时，已运用转身投篮或跨步勾手投篮无从出手时，可选用原地向后投篮；

3、当中锋球员背向球篮持球时，可结合假动作，如利用上身左右虚晃或转身假动作迷惑对方时，向后上方出手投篮。

二、动作方法：（以背向正对球篮为例）当中锋队员在禁区内落位，接到同伴的传球后，两脚前后或左右开立，两膝微屈。当对方队员在背后紧贴防守时，两肘接球自然下垂，目视本方球篮的中点，两臂向后上方伸展，双手用力均匀的将球投出。

三、技术要点：中锋队员应以背部来感觉对方防守的情况，眼视本方球篮（假设两球篮为一条线），根据自己所处对方球篮的距离和角度来估量自己投篮出手的力量和确定弧度。投篮时双手用力要均匀，身体要协调一致。

四、优点：动作简单易学、出手突然，投篮隐蔽不易封盖，对方防不胜防，是“以小打大”、“以灵制大”的一种攻击性很强的技术。

五、不足：投篮命中率不如面向球篮或侧向球篮投篮高。需有意识地加强训练。中锋队员背向球篮接球后应注意与同伙相互配合，寻找进攻机会和进攻手段，切勿为了表现自己而盲目运用背向球篮原地向后投篮。但相信“熟能生巧、巧能生智”，对向球篮原地向后投篮技术大家不防也试试。中锋的几种动作要领及注意事项

1.反手投篮

动作方法：以从球篮右侧底线突破，到左侧投篮为例。步法与篮下单手肩上投篮相同。第一步要大，第二步要制动向是起跳，控制冲力，同时上体稍向后仰，抬头看篮，将球由胸前直接向球篮方向上举。当右臂快要伸直时手腕沿小指方向向内捻转，用小指、无名指、中指、食指拨球，使球向侧后旋转碰板投篮。

2.勾手投篮

动作方法：以运动员横切至篮下接球用右手投篮为例，右脚跨出接球，同时用力侧蹬，接着左脚向篮下跨出一大步，身体重心下降，上体向左侧倾斜，左脚用力蹬地起跳，右腿屈膝上提，右手持球由胸前经体侧向上做弧形摆动，举球到头侧上方最高点，同时目视球篮用手腕和手指力量使球碰板投篮。

动作要点：两脚用力垂直跳，腾空放松平衡好，举球头上要稳定，出手时机掌握巧。

3.盖帽

进攻队员投篮或上篮时，当他将球举到最高点或球刚离手的一刹那，防守队员立即跳起将球打落，称为“盖帽”。

盖帽动作方法 盖帽前要降低重心，迅速以短促的移动选择有利的位置起跳。盖帽时要判断好对手起跳和投篮的时间，当对手起跳投篮时，防守队员立即跟随时起跳，身体和手臂充分伸展，当对手举球最高点或球刚出手一刹那，迅速用离对手近侧的手腕、手指力量向侧或向前点拨球。

4.运球上篮时的盖帽练习

进攻队员成一路纵队站在罚球延长线的边线上，一人在篮前防守，进攻队员运球上篮，防守者移动选位，看准时机起跳封盖。投篮后进攻队员将球传给下一队员。防守者连续练习盖帽一轮后，调换一人练习。

要求：盖帽前要判断对手起点，及时移动起跳，封盖时要向上伸展手臂扑球，或干扰投球弧线，避免身体接触而造成犯规。

5.原地盖帽练习

二人一组，一对一，进攻队员可原地跳投，也可运一步球急停跳投。防守者判断进攻者动作，当对手起跳投篮时，防守者及时举手封盖干扰。练习数次后互换攻守。