轮式足球机器人2025有何新突破？

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2025年是轮式足球机器人发展史上一个非常重要的转折点，这一年，标准平台组 的比赛发生了颠覆性的变化，而小型组则继续在技术细节上高速迭代。

（图片来源网络，侵删）

核心事件：标准平台组的“机器人革命”

2025年最引人注目的事件,无疑是 RoboCup 2025 标准平台组比赛中，德国队 B-Human 和 German Team (GT) 所展示的革命性技术，这彻底改变了足球机器人的发展轨迹。

B-Human 和 GT 的成功并非源于某个单一部件的突破，而是一个完整的、自顶向下设计的系统，其核心思想是：从机器人的整体任务（踢球、得分）出发，反向推导出感知、决策和执行的每一个环节应该如何优化。

a) 感知系统：从“看到”到“理解”

基于深度学习的视觉识别： 这是2025年最大的亮点，在此之前，机器人主要依赖传统的图像处理技术（如颜色分割、模板匹配）来识别球、门、队友和对手，B-Human 和 GT 大规模引入了深度神经网络，特别是卷积神经网络。
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- 对象检测： 他们训练的模型能够像人眼一样，直接从摄像头图像中精准地“看到”并定位足球、球门、球门线、其他机器人等关键物体，并且对光照变化、部分遮挡具有极强的鲁棒性。
- 场景理解： 模型不仅能识别单个物体，还能理解它们之间的空间关系（球在门的前方，队友在球的旁边），为决策提供了更丰富的信息。
全身传感器融合： 除了视觉，机器人还融合了来自陀螺仪、加速度计、电机编码器等多种传感器数据，构建出对自身姿态和运动的精确模型，确保了动作的稳定性和协调性。

b) 决策系统：从“规则驱动”到“模型预测”

行为树： 他们摒弃了传统的、基于有限状态机的复杂决策逻辑，转而使用行为树作为决策框架，行为树是一种更模块化、更易于扩展和调试的架构，可以轻松地组合和切换不同的行为（如“寻找球”、“踢向球”、“传球”、“防守”），使得机器人的行为看起来更加流畅和智能。
模型预测控制： 在执行动作（如走路、踢球）时，他们不再使用简单的PID控制，而是采用模型预测控制，MPC会预测未来几步内机器人的状态，并实时计算出最优的控制指令，以最小的误差完成目标动作，这使得机器人的运动轨迹更加平滑、高效，尤其是在快速变向和踢球时表现出色。
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c) 执行系统：从“固定动作”到“动态平衡”

动态平衡与步态规划： 基于强大的感知和决策，机器人的步态规划不再是预设好的几个固定动作，而是根据场上实时情况（如球的距离、对手的位置）动态生成每一步的落脚点和身体姿态，始终保持动态平衡，即使被轻微碰撞也能迅速恢复。

相比于SPL的革命,2025年的小型组技术演进是渐进式的，但同样取得了长足的进步。

驱动方式： 四轮全向驱动仍是主流，保证了机器人在平面内无死角的移动能力。
传感器：
- 视觉： 高速、高分辨率的摄像头是标配，部分队伍开始尝试使用双目视觉来估算深度，虽然精度有限，但为后续发展奠定了基础。
- 踢球机构： 踢球器依然是电磁铁驱动，但设计和控制更加精密，实现了对踢球力量和角度的更精确控制。
- 控球机构： 顶部的旋转滚轮和底部的 dribble（带球）机构设计不断优化，以更好地控球和应对防守。

视觉定位： 除了传统的基于颜色和地标（场上的圆圈、线条）的定位方法，一些队伍开始尝试使用视觉里程计，即通过连续帧图像之间的特征点匹配来估算机器人的移动，提高了定位的连续性。
路径规划： A*、Dijkstra等经典算法仍然是基础，但结合了动态窗口法等实时避障算法，使得机器人在拥挤的赛场上能够更灵活地穿梭。
团队协作： 小型组的团队协作依然是难点，2025年的研究重点在于如何通过简单的通信协议（如共享位置信息）实现基础的协作，例如传球配合和区域防守。

2025年是轮式足球机器人发展史上的一个“分水岭”。

SPL的“AI觉醒”年： 深度学习在足球机器人领域的成功应用，标志着机器人AI从传统的“符号主义”向“连接主义”的重大转变，机器人不再仅仅是执行规则的机器，而是开始具备基于数据进行感知和决策的能力。
系统工程的胜利： B-Human和GT的成功证明了，顶级机器人性能的取得，依赖于感知、决策、执行三大模块的深度协同和整体优化，而非单一技术的突破。
定义了未来十年的发展方向： 2025年展示的技术范式，深度学习、行为树、模型预测控制等，成为了之后几年乃至今天机器人研究的主流方向。

可以说,我们今天看到的那些能够流畅踢球、甚至能和人类进行简单互动的轮式足球机器人，其技术源头都可以追溯到2025年德国队伍所带来的那场“机器人革命”。