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在开源项目（如 RoboCup 2D/3D 足球仿真、Google Research Football、腾讯绝悟、以及各类多智能体强化学习/MARL 项目）中，“协防补位成功次数” 并不是一个通用的标准指标，它通常是特定项目自定义的评估指标。
如果你在代码或论文中看到这个指标，它一般出现在多智能体足球仿真或战术分析类开源项目中，以下是关于该指标的常见定义、统计方式及查找建议：
常见的定义方式（不同项目有差异）
- 防守补位成功：当一名防守球员被突破或失位时，另一名队友及时移动到其防守区域或关键位置，并成功阻止了进攻（如抢断、拦截、解围、迫使对方回传）,计为1次。
- 协防成功：两名或以上防守球员协同防守,成功从对方脚下断球或破坏进攻。
- 补位成功：队友失位后,其他球员补到其位置并完成有效防守动作。
在开源项目中如何统计
通常需要结合事件日志和位置数据来判断：
- 事件触发：抢断（Tackle）、拦截（Interception）、解围（Clearance）事件发生时，判断防守球员是否处于“补位”状态（即原本不属于自己的防守区域，或队友刚刚失位）。
- 位置判定：通过球员坐标与防守阵型/区域对比，判断是否发生了“补位”行为。
- 成功判定：补位后是否成功阻止了进攻（如对方失去球权、射门被挡等）。
具体项目参考
- Google Research Football (GRF)：开源环境，但官方未直接提供“协防补位成功次数”指标，需要自行基于
game_engine的事件和位置数据编写统计逻辑。 - RoboCup 2D/3D：有丰富的日志分析工具（如
rcg解析器），社区中有自定义的防守指标统计脚本,但需自行实现补位逻辑。 - 腾讯绝悟（相关论文/部分开源代码）：论文中会提到防守协作指标,但代码未必完全开源该统计模块。
- MARL 足球环境（如 SMAC 足球变体、TiKick 等）：通常只有胜率、进球数等宏观指标。
建议
如果你正在某个具体开源项目中寻找该指标：
- 搜索代码库：用关键词
assist、cover、compensate、defensive、success_count等搜索。 - 查看论文附录：很多项目在论文中定义了该指标的计算公式,代码中可能以函数形式存在。
- 自行实现：若项目未提供，可基于事件日志（如抢断、拦截）和球员位置轨迹,编写补位判定逻辑。
如果你能提供具体的开源项目名称,我可以帮你进一步分析该项目中是否有相关指标及其统计方式。
