Robocup2D中有几个常见的模型，例如听觉、视觉、移动、踢球等，这篇博客主要介绍这几个常见的模型，这些模型也都可以在官方发布的说明书中找到（懒得找可以点这里）。
Robocup2D的球场中存在一个坐标系，如下图所示，进攻方向是X轴的正方向，顺时针旋转90°后就是Y轴正方向，球场内的X的取值范围是[-52.5, 52.5]，Y的取值范围是[-34, 34]。
注意左右两边的坐标轴方向是正好相反的，但是只要记住上面的坐标推导原则即可。
球员端client接受到的听觉信息会是下面这样的：
（hear Time sender "Message")
其中hear是保留字，用于区分不同的信息种类；
Time就是收到信息的时间；
sender指示信息从什么哪里传过来，如果是其他球员，就指示一个方向，如果是教练，就是online_coach_left或online_coach_right，如果是裁判就是referee，如果是自己就是self。
除此之外，球员在一个回合之内最多只能听到一个由球员发来的信息，也就是说，如果两个球员同时向一个球员发出信息，这个球员只能接收到其中的一个。但是由教练，自己和裁判发来的信息可以允许与球员发来的信息并存。
球员只能听到一定范围之内的信息，例如在己方球门的守门员说出的信息在前场的前锋就不能够听到了，这个距离是50个单位长度，也就是一个球员可以听到在这个范围内的一个球员发来的信息，而在这个范围以外的球员发出信息他就听不到了。
(see ObjName Distance Direction DistChng DirChng BodyDir HeadDir)
see是保留字表示是视觉信息；
ObjName表示看到的物体是什么，注意在Robocup2D中，球员得自己通过观察到的球场上的标志物来推断自己的位置，服务器并不会将球员的坐标直接发送给球员；
Distance就是距离；
Direction就是方向；
DirChng，如果将两个物体连线看成一个向量，DirChng指的就是这个向量的模；
BodyDir和HeadDir就分别指的是当前球员身体和头的方向。
视觉的范围判定会比听觉要更加复杂一点。
球员所能看到的反围是当前头所在方向的一个扇形，这个角度被称为view_angle，这个角度可以有多种不同的取值，当然大角度对应的需要更长的周期才能获取到信息。
接着球员所能看到的东西也会随着距离的不同而不同，主要有unum_far_length,unum_too_far_length, team_far_length, team_too_far_length，这里分别介绍。
当dist<unum_far_length时，球员可以看到所在区域的球员的所属球队和号码；
当unum_far_length<dist<unum_too_far_length时，球员有一定的概率能够看到号码，但是依然可以识别出所属球队；
当unum_too_far_length<dist<team_far_length时，球员无法看到号码，但可以识别出球队；
当team_far_length<dist<team_too_far_length时，球员有一定概率可以分辨出所处球队；
当dist>team_too_far_length时，球员就无法识别出所属球队了。
球员的视觉信息会收到噪音的影响，而这个噪音的影响着球员对距离的判断，而且距离越远噪音越大。
动作模型有很多，大家具体可以去看说明书，这里只挑几个重要的说明
球员的移动取决于球员发出的指令，如果球员发送dash指令，那么球员就会向前加速或者减速（向后dash），而如果没有发送dash指令就会按照一定的比例衰减速度。
球的移动与球员的移动类似，也是如果没有人踢球，就会保持当前的方向移动，速度不断衰减，而如果有人踢就会获得一个新的速度与角度。
移动模型中同样有噪音的影响，为了模拟现实世界中那些没有被预料到的移动。
碰撞模型主要针对两个物体重叠的情况，当发生这种情况的时候，系统判定为发生碰撞，两个物体都会沿着来时的路径被移动开直到两者不再重叠，同时速度都乘以-0.1
球员是有体力限制的，而体力就被存储在一个叫体力池的地方，当球员发送dash指令的时候就会从体力池中减少体力。
但同时每个回合球员都会获得一些体力的恢复，甚至在有些时候球员的缓慢移动能够恢复体力（也就是才场上散步了）。而如果球员的体力消耗到一定程度了，它就无法再做快速的移动只能缓慢移动，直到体力逐渐恢复。
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