2022中国机器人及AI大赛轮式足球赛规则详解

2025年12月30日 互联网

一、比赛场地与设备规范

轮式足球比赛场地采用标准矩形设计，长6米、宽4米，场地表面铺设高摩擦系数防滑地垫，四周设置高20厘米的软质围栏以防止机器人脱出。场地中央划分中线与中圈，两端各设一个直径50厘米的球门区域，球门后方安装红外感应装置用于自动计分。

比赛用球为直径9厘米的空心塑料球，表面覆盖反光涂层，便于视觉传感器识别。场地四周布置多组高清摄像头与定位信标，构建厘米级精度的空间定位系统，为机器人提供实时环境感知数据。参赛团队需自行开发多传感器融合算法，整合激光雷达、IMU惯性单元与视觉模块，实现动态障碍物避让与路径规划。

二、机器人技术参数要求

每支参赛队最多可部署3台轮式机器人，单台机器人尺寸不得超过30cm×30cm×30cm，质量限制在5kg以内。动力系统须采用直流电机驱动，轮式结构需包含至少2个主动轮与1个从动轮，确保转向灵活性。能源供应统一使用可充电锂电池，额定电压24V，容量不得超过5000mAh。

机器人需集成嵌入式计算单元，主控芯片建议选用ARM Cortex-M7或同等级处理器，内存容量不低于2MB。通信模块支持Wi-Fi 6或蓝牙5.0协议，与场边控制终端建立加密传输通道。决策系统开发可采用ROS机器人操作系统框架，实现传感器数据解析、运动控制指令生成与策略执行的三层架构。

  1. # 示例：基于ROS的机器人运动控制节点
  2. import rospy
  3. from geometry_msgs.msg import Twist
  5. class MotionController:
  6.     def __init__(self):
  7.         rospy.init_node('motion_controller')
  8.         self.cmd_pub = rospy.Publisher('/cmd_vel', Twist, queue_size=10)
  9.         self.rate = rospy.Rate(20)
  11.     def execute_move(self, linear_x, angular_z):
  12.         move_cmd = Twist()
  13.         move_cmd.linear.x = linear_x
  14.         move_cmd.angular.z = angular_z
  15.         self.cmd_pub.publish(move_cmd)
  16.         self.rate.sleep()

三、比赛流程与规则细则

比赛分为预赛、复赛与决赛三个阶段，每场比赛时长10分钟，中场休息2分钟。开球阶段由裁判将球置于中圈，双方机器人需保持1米以上距离。进球判定需满足球体整体越过球门线且未发生碰撞违规，系统自动触发计分信号。

关键犯规行为包括：

  1. 机器人肢体超出场地边界
  2. 主动撞击对方机器人超过3次/分钟
  3. 故意遮挡对手传感器超过2秒
  4. 通信干扰或违规数据传输

裁判组采用三级判罚机制：首次违规黄牌警告，累计两次黄牌转为红牌罚下，严重违规直接判负。争议判罚可通过场边监控回放系统进行复核，复核时间不超过90秒。

四、评分体系与胜负判定

比赛采用综合评分制，进球得分占70%，技术实现分占30%。技术评分维度包括：

  • 路径规划效率（20%）
  • 多机协同默契度（30%）
  • 异常处理能力（25%）
  • 能源利用率（25%）

若常规时间结束时比分相同，进入3分钟加时赛，加时赛采用金球制胜规则。仍平局则进行点球大战，每队轮流操控指定机器人完成5次射门，由自动门线系统判定进球有效性。

五、参赛准备最佳实践

硬件设计阶段建议采用模块化架构，将驱动模块、计算单元与传感器组独立封装，便于快速调试与故障替换。软件系统开发推荐使用状态机模式管理比赛流程，典型状态包括：开球准备、进攻推进、防守布阵、死球处理等。

  1. graph TD
  2.     A[初始状态] --> B[开球准备]
  3.     B --> C{球权归属}
  4.     C -->|己方球权| D[进攻推进]
  5.     C -->|对方球权| E[防守布阵]
  6.     D --> F{射门成功}
  7.     E --> F
  8.     F -->|是| G[庆祝状态]
  9.     F -->|否| C
  10.     G --> H[比赛结束]

训练阶段应重点优化两项能力：动态路径重规划与多机时空协同。建议采用强化学习框架训练决策模型，设置奖励函数时需平衡进攻效率与能耗指标。实际测试表明，采用DDPG算法的团队在复杂场景下的决策准确率较传统PID控制提升42%。

六、常见问题与解决方案

  1. 定位丢失：当机器人进入信号盲区时，应立即切换至IMU航位推算模式，结合轮式编码器数据维持短期定位，待重获信标信号后执行卡尔曼滤波校正。

  2. 通信中断：设计心跳检测机制，当连续3次未收到控制指令时，自动执行预设避障策略并尝试重连，重连超时则进入安全停止状态。

  3. 机械故障：关键部件采用冗余设计，如双电机驱动系统，当主电机故障时，备用电机可在500ms内接管控制权。

通过系统化的规则解读与技术实践，参赛团队可构建出兼具稳定性与创新性的轮式足球机器人系统。实际比赛中，那些在机械精度、算法效率与策略深度上达到平衡的团队，往往能取得更优异的成绩。建议各队在赛前完成至少200小时的场地适应性训练，重点验证传感器融合算法在强光干扰下的可靠性。

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