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RoboCup意为机器人世界杯足球赛,它是目前人工智能领域重要的国际学术赛事活动之一,迄今已举办22届。其中仿真2D是RoboCup中主要的分支,其项目状态空间极为庞大,优化、研发工作难以具有针对性。为了解决该问题,构建由物理层、信息层和数字孪生层组成的基于仿真2D下的数字孪生模型框架,并依托该框架,以球员画像为重点,对日志文件解析、信息层处理及球员画像建立等关键技术和问题进行研究,探索球队攻守态的判定优化因素。同时研究表明,该框架可以有效地为球队优化指导提供捷径。