机器人3D仿真新平台MuJoCo技术解析

应对3D仿真联赛的技术挑战：专访Klaus Dorer与Stefan Glaser

将于RoboCup2025特别挑战赛中试用的新型仿真器截图

仿真联赛技术架构

RoboCup足球3D仿真联赛采用11对11Nao机器人仿真系统。与注重团队策略的2D仿真联赛不同，3D联赛的控制器层级更接近真实机器人，需要控制腿部、手臂等每个电机的运动来实现动作。

新一代仿真器的技术突破

物理引擎升级

新型仿真器基于MuJoCo物理引擎构建，解决了原有SimSpark仿真器的两大核心问题：

• 复杂度问题：采用Python开发降低开发门槛
• 标准化问题：采用社区广泛接受的机器人模型规范

通信协议设计

仿真服务器需要同时处理22个智能体连接，每个智能体：

• 仅接收自身机器人的传感器信息
• 通过服务器进行通信（禁止智能体间直接通信）
• 支持选择不同机器人模型

物理仿真改进

新型仿真器提供更真实的电机控制方式：

• 支持速度、力、位置多种控制模式
• 地面接触物理模型更加真实
• 机器人跌倒行为更接近真实情况

视觉管道技术实现

服务器端模拟虚拟视觉管道：

• 水平与垂直视角限制为±60°
• 检测对象包括其他球员的头部、手臂、脚部及球场特征
• 每个检测包含标签、方向向量和距离信息
• 添加与实际机器人相似的噪声模型

2025年技术挑战赛安排

本届RoboCup将举办特殊技术挑战：

• 使用基于MuJoCo的新仿真器
• 任务：让机器人完成最远距离踢球
• 采用T1人形联赛机器人模型
• 自愿参与性质，旨在测试仿真器性能

Sim2Real技术路径

仿真器设计注重仿真到现实的迁移：

• 仿真中的运动和行为可移植到真实机器人
• 硬件团队可使用仿真器训练高层决策能力
• 支持团队配合、球员站位等高级技能训练

裁判系统技术方案

当前仿真联赛采用内置裁判系统：

• 基于世界真实状态进行判罚
• 越位、球门线判断等实现零失误
• 未来计划引入AI判罚模型处理争议性犯规

下一步技术开发计划

物理仿真优化

• 完善球体物理参数
• 通过实验确定最佳参数值
• 邀请社区共同参与参数调优

自动裁判系统开发

• 第一阶段：基于专家系统的犯规判断
• 第二阶段：集成AI驱动的犯规检测模型
• 适配仿真联赛的犯规条件规范

技术推广计划

新仿真器旨在成为跨联赛通用平台：

• 支持3D仿真联赛、人形联赛和标准平台联赛
• 采用统一协议减少团队适配成本
• 长期目标实现不同联赛间的技术融合

了解更多技术细节请访问项目网页和文档

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Klaus Dorer
某机构人工智能、自主系统和软件工程教授，机器学习与分析研究所成员，自1999年起领导多个RoboCup仿真联赛团队，2014年加入人形成人组联赛团队。

Stefan Glaser
某机构人工智能和智能自主系统助教，2009年加入RoboCup仿真联赛团队，2014年加入人形成人组联赛团队。
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