导论
　　前面我们了解了robocode中的绝对方向，相对方向及整个方向系统。相信大家对此深有体会了。但是问题又来了，单知道方向似乎不能完全达到了解敌人的目的。怎样去探测敌人的距离？怎样精确的锁定目标呢？对于移动中的目标我们又如何处理?在这里我们将利用java.lang 基本类库中的math类及一些基本三角函数方法为你揭开这些迷雾。对于那些快被遗忘的三角几何知识在本文的最后skyala.li有比较详细的讲解。
　　
　　坐标基本概念
　　首先我们还是来看看robocode api中的一段文字翻译。
　　
　　all coordinates are expressed as (x,y).
　　
　　所有的坐标都用x,y来表示
　　
　　all coordinates are positive.
　　
　　所有的坐标都为正
　　
　　the origin (0,0) is at the bottom left of the screen.
　　
　　坐标原点(0,0)在屏幕的左下角
　　
　　positive x is right. x的右边为正
　　
　　positive y is up. y的上面为正
　　
　　图1显示了robocode中的坐标系统，有关图的详细说明请看我们前面介绍的文章“robocode基本原理之方向剖析”.
　　　
　　图1
　　
　　“动静机器人”测试法
　　
　　好了，我们知道了robocode整个坐标系统，一切问题都好办了。先让我们进行一些有趣的实验。我们仍以”动静机器人”的方法进行测试。这是个测试机器人方向，坐标参数的很好办法。见下说明：
　　
　　设计两个机器人，任意取名为geny和genytrack。geny是个静止的机器人，它主要任务是打印自己的当前坐标，用来验证genytrack追踪它的位置是否正确。genytrack顾名思义，它就是我们要研究的追踪目标机器人了。它在此负责锁定geny的坐标，距离并打印出探测到的geny机器人的x,y坐标及距离,此处使用了java.lang类库中的math.round方法,四舍五入得到的double类型的数据，方便对比。最后用表格对比，以此来验证我们使用方法的正确性。
　　
　　当然还有很多有趣的测试方法来等待着你的验证。如测速度，加速度时我们就可用”龟兔赛跑”的方法；测炮管，雷达坦克车旋转相互影响度可用”离心重力”的方法。相信从测试方法的名字聪明的你们就知道他的用法了。
　　
　　在我们开始前，skyala.li建议你们下载源码(resource)先看看genytrack的表演。当然你也可参考文章内附加的辅助说明robocode坐标系统的代码。
　　
　　geny:
　　
　　package test;
　　import robocode.*;
　　
　　public class geny extends advancedrobot
　　
　　{
　　
　　public void run ()
　　
　　{
　　
　　while (true)
　　
　　{
　　
　　// round 对get到的数据进行四舍五入处理
　　
　　out.println("x:"+math.round(getx()));
　　
　　out.println("y:"+math.round(gety()));
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　genytrack:
　　
　　package test;
　　import robocode.*;
　　
　　public class genytrack extends advancedrobot
　　
　　{
　　
　　public void run ()
　　
　　{
　　
　　while (true)
　　
　　{
　　
　　turnradarright(400);
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　public void onscannedrobot(scannedrobotevent e)
　　
　　{
　　
　　double bearing = (getheading() + e.getbearing()) % 360;
　　
　　double distance = e.getdistance();
　　
　　bearing = math.toradians(bearing);
　　
　　double genyx = getx() + math.sin(bearing) * distance;
　　
　　double genyy = gety() + math.cos(bearing) * distance;
　　
　　out.println("genyx:"+ math.round(genyx));
　　
　　out.println("genyy:"+ math.round(genyy));
　　
　　}
　　
　　}
　　
　　注意这两个机器人我们都使用了advancedrobot的类，这可是高级机器人的说明了。有关高级机器人大家可以查找robocode api的说明，也可看看sing li的"rock 'em, sock 'em robocode: round 2".
　　
　　距离探测
　　
　　要得到目标坐标我们首先得知道我们和目标之间的距离。这里的距离探测很简单，只要运用genytrack机器人scannedrobotevent事件中的getdistance()方法我们就可得到geny机器人和你之间的距离差了。只是要注意一点，由于机器人存在着宽和高,可分别用robocode api 中的getwidth()和getheigth()方法得到。而两个机器人的距离是以双方的中心点为终点。如图所示，l才是它们的距离，a的距离是错误的。
　　　
　　图2
　　
　　坐标探测
　　
　　知道了对方的距离，知道了整个坐标系统。我们就来锁定我们的目标geny.我们先来看看图3所示：
　　　
　　　
　　图3
　　
　　列表1：
　　
　　geny genytrack
　　x:303 genyx:303
　　y:128 genyy:128
　　
　　列表1就是我们用”动静机器人”测试法得出的数据。你将会惊喜若狂，不错，我们成功的探测到了我们可怜的geny的坐标。惊喜过后你就会不明白了:我们是怎样实现这一切的？为什么代码中使用到了非robocode中的类库math，还似乎用到了正余弦求解，还有弧度？不错，这就是robocode:处处都让我们惊奇，处处都让我们学习新的知识。如果你对中学时代的数学三角几何解法已经陌生，没关系，你将在我们本文最后的三角函数基础中将学习到这些。它将勾起你中学时代的记忆。
　　
　　现在让我们来分析分析我们genytrack到底做了些什么：
　　
　　在genytrack的scannderobotevent事件中我们首先得到geny的绝对角度bearing，也即相对屏幕的角度。并从scannedrobotevent扫描事件中得到的大量信息分析中提炼出geny和genytrack的距离为distance。有了geny的角度,有了geny的距离我们再根据三角学基础（详见文三角函数基础）就可求出geny的精确坐标了。
　　
　　又由于java类库中的正弦函数sin余弦函数cos是以弧度制（详见文三角函数基础）为角度的参数。所以我们利用了math.toradians方法把geny的绝对角度转化为弧度。见列表2
　　
　　列表2：
　　
　　
　　double bearing = (getheading() + e.getbearing()) % 360;
　　double distance = e.getdistance();
　　
　　bearing = math.toradians(bearing);
　　double genyx = getx() + math.sin(bearing) * distance;
　　
　　double genyy = gety() + math.cos(bearing) * distance;
　　
　　out.println("genyx:"+ math.round(genyx));
　　
　　out.println("genyy:"+ math.round(genyy));
　　
　　注意三角函数的基础中：对边长=sina *斜边长，侧边长=cosa＊斜边长，但要记住robocode中三角坐标系统中的sin和cos和我们数学中的三角坐标系统有一定差别，也即上面的sina和cosa要对换，对边长=cosa*斜边长。图4画出了geny和genytrack之间角度和距离的关系以及robocode所采用的三角坐标系统。
　　
　　图4
　　
　　黑线条为genytrack的x，y坐标,蓝线条以geny的距离distance和绝对角度bear求得的x,y坐标,两者相加得到的就是geny的x和y坐标。