Soccer Simulation 2D is a RoboCup competition that has employed C++ base codes for controlling agents' behavior, but to overcome the complexity and encourage researchers, Pyrus, the first Python base code for SS2D, is introduced, providing a powerful baseline to integrate machine learning algorithms.

Jul, 2023

介绍 CYRUS 足球模拟 2D 团队的最新研究，包括基于 LSTM 和 DNN 的去噪方法，并使用基于 Helios 和 Gliders 的 CYRUS2D 基础代码。

May, 2023

本文介绍 CYRUS 足球仿真团队在 RoboCup 2021 中的前沿研究，包括使用传球预测深度神经网络来提高该团队在 Soccer Simulation 2D League 中的不脱标判定和定位，实验表明这种改进能够提高团队的胜率。

May, 2022

RoboCup 2021 2D Soccer Simulation League champions CYRUS implemented new functionalities including Multi Action Dribble and Marking Decision, while Pass Prediction improved teammate collaboration for scoring goals.

Jan, 2024

使用深度神经网络和随机森林模型，研究了 Soccer Simulation 2D 游戏中足球 2D 球员的传球行为，并验证了该方法对提高传球预测性能的有效性。

Jan, 2024

我们提出了一个去噪算法，利用预测建模和交叉分析来提高 Soccer Simulation 2D 中观测数据的准确性，并减少噪音和部分数据的影响，从而提高游戏性能。

Jun, 2024

我们通过使用长短期记忆模型（LSTM）和深度神经网络（DNN）预测对手的位置，以实现比传统算法更准确的行动，例如传球。结果表明，LSTM 和 DNN 比最后可见方法更准确地预测了对手的位置。

Oct, 2023

这篇论文介绍了新的深度强化学习（DRL）库 RL-X 及其在 RoboCup Soccer Simulation 3D 联赛和经典 DRL 基准测试中的应用。通过快速的基于 JAX 的实现，RL-X 可以达到与著名框架 Stable-Baselines3 相比提速 4.5 倍的效果。

Oct, 2023

Rob^oCIn 参加 RoboCup Small Size League 自 2019 年以来，于 2022 年（B 组）获得了首个世界冠军，并且是目前的三次拉美冠军。本文介绍了我们在 2023 年 RoboCup 在法国波尔多举办的 Small Size League（SSL）B 组比赛中捍卫头衔的改进。本文旨在分享我们团队在过去一年中开发的一些学术研究成果。我们团队成功发表了两篇与 SSL 相关的文章，分别在第 25 届 RoboCup 国际研讨会和第 19 届 IEEE 拉美机器人研讨会（LARS 2022）上。在过去的一年中，我们一直在从以前的代码库迁移到统一平台。我们将描述新实施的架构以及一些软件和人工智能重构的要点。此外，我们将讨论将机械元件整合到机械系统的过程，我们去年参加视觉黑屏挑战的开发，以及我们今年的准备工作。

Jul, 2023

该论文提出了一种强大的 DRL 框架，该框架利用特定于平台的感知模块来提取任务相关信息，并在模拟中训练车道跟踪和超车代理程序，从而促进了 DRL 代理程序对于新的模拟环境和真实世界的无缝转移并极大地缩小了不同平台之间的差距和模拟与现实之间的鸿沟，从而使训练代理程序在模拟和真实世界中能够高效地驾驶车辆。

Apr, 2023