东南大学自动化学院学子在2026 RoboCup机器人世界杯中国赛中斩获佳绩

　　【ZiDongHua 之“自动化学院派”标注关键词：东南大学 机器人 服务机器人 】

 

 

　　喜报

 

　　在2026年5月1日至4日举行的中国机器人大赛暨RoboCup机器人世界杯中国赛中，东南大学代表队表现优异。其中，自动化学院学子在RoboCup@Home组与救援仿真组中取得优异成绩，充分展现了自动化学院学生扎实的专业基础、突出的工程实践能力与良好的团队协作精神。

 

　　RoboCup机器人世界杯中国赛是国内机器人领域最具影响力的高水平学科竞赛之一，涵盖服务机器人、救援机器人、机器人足球等多个方向，吸引了全国众多高校和科研院所参赛。为备战本次竞赛，东南大学校赛组委会于2025年9月举办校赛，并在校赛结束后选拔出优秀同学组成校队。在半年的备赛期间，同学们团结一致，共克难关，在很多个日日夜夜里一起查找资料，一次次尝试新的方法，只为能将算法性能提高一些，让机器人动作更完美一些。

 

　　在本届赛事中，我校团队在复杂环境感知、自主决策、人机交互以及多机器人协同控制等关键技术环节中表现突出，最终取得优异成绩。

 

　　东南大学RoboCup@Home组包揽全国冠亚军，救援仿真组获得全国亚军和季军。其中，2023级黄奕俊、康梓妍、周艺舵、顾啸宇、赵普为同学所在队伍获得RoboCup@Home项目全国冠军；2023级韩昊天、宋飞、张涵宇、周一鸣及2022级王骏宇同学所在队伍获得全国亚军；2023级丁雯娟、朱斌荣、张闰淼、任天同学所在队伍获得救援仿真组全国季军。

 

 

 

 

　　获奖感言

 

　　丁雯娟(08023314):

 

　　在本次RoboCup救援仿真比赛中，我们团队在学院与学校的大力支持以及老师的悉心指导下，有幸取得较为理想的成绩。这一结果既是对前期长期系统研发与仿真调试工作的阶段性肯定，也让我对多智能体协同决策与灾害应急建模有了更为深入的理解。

 

　　整个参赛过程围绕灾害场景下的智能体协同救援展开。在信息不完全、环境动态变化以及通信受限的复杂条件下，我们在老师的指导下不断优化整体策略设计，从任务分配机制、路径规划方法到资源调度策略进行了多轮迭代，并在不同灾害仿真地图中持续验证与调整，以提升系统整体性能与泛化能力。

 

　　在实际开发与调试过程中，团队也面临了诸多挑战，例如复杂路网下路径规划的局部最优问题、多智能体并行任务执行中的冲突协调问题，以及灾害信息延迟更新对决策实时性的影响等。在备赛期间，我们逐步从规则驱动的初始方案，过渡到更加注重全局协同与系统优化的设计思路。

 

　　这次经历也让我深刻体会到，救援仿真系统的核心并不仅仅是单一算法性能的提升，而是从感知建模、任务分配、路径规划到执行反馈的整体闭环优化能力。任何一个环节的不足，都可能在复杂灾害环境中被放大，从而影响整体救援效率。

 

　　此次获奖离不开学院的培养平台、学校提供的竞赛支持条件以及老师的专业指导，也凝聚了团队成员在长期协作中的共同努力。这不仅是一份阶段性成果的肯定，更是一种持续探索与改进的动力。

 

　　未来，我们将继续在多智能体系统与智能决策方向深入学习与实践，进一步提升系统在复杂动态环境下的鲁棒性与自适应能力，争取在后续竞赛与科研探索中取得更进一步的突破。

 

　　周艺舵(08123112)：

 

　　第一次真正参与 RoboCup@Home Restaurant 赛题时，我才发现，让机器人在餐厅里完成一次服务，远没有我一开始想的那么简单。

 

　　以前我以为流程大概就是：机器人看见顾客，走过去，听清楚订单，再把东西送回来。真正参与后才知道，每一步背后都有很多问题。挥手检测可能会看错人，导航到桌边时角度可能不合适，语音识别可能把 lays 听错，机械臂抓取也可能因为GraspGen一个抓姿参数没调好导致失败。现场不是流程图，经常是一个 warning 接着一个 warning。

 

　　刚加入项目时，我对 ROS、SLAM、导航、Action、Service、SMACH、RealSense、机械臂这些词都只是“听说过”。等到真的开始联调，才明白 RoboCup@Home 考的不是某一个独立算法，而是机器人系统能不能在真实环境里完成连续任务。视觉、导航、语音、订单理解、抓取和状态机，每一环都要接得上。

 

　　这次经历也让我第一次理解了工程实践和写作业的区别。写作业时，代码能输出正确结果就差不多了；但机器人项目里，相机、麦克风、网络、地图、定位、机械臂状态都会影响结果。很多时候不是某一行代码错了，而是系统里的某个条件没有满足。要解决问题，就得看日志、查话题、看 TF、调参数，一遍遍复现和验证。

 

　　我印象很深的是，Restaurant 赛题里很多设计都不是为了“看起来高级”，而是为了比赛时尽量稳。比如订单要复述确认，LLM 解析要限制在闭集物品里，抓取失败后还留了人工补齐流程。以前我可能会觉得这些兜底逻辑麻烦，现在才明白，真正能上场的系统就是靠这些细节撑住的。

 

　　在团队里，我也慢慢理解了团队合作与分工。大家不是泛泛地一起做同一件事，而是会把不同赛题、不同任务分配给具体成员负责。第一阶段先分配每个人负责的通用功能模块，在备赛第二阶段再把赛题分配到每一个人去各自负责。每个人都有自己的主线，也都有自己必须尽力拿下的分数。

 

　　这一路上，我很感谢老师和队友。感谢老师在关键节点提醒我们不要只盯着局部问题，而要回到整个系统和比赛任务上思考；也感谢队友在调不出来的时候一起看日志、一起复盘、一起把问题往前推。

 

　　参加 RoboCup@Home 之前，我只是觉得机器人很有趣；参加之后，我才真正知道，让一台机器人在真实环境里服务人有多难，也有多值得。对后来加入的同学，我想说，不熟悉 Linux、不了解 ROS、没有完整做过机器人项目，都不用因此退缩。愿意学、愿意查、愿意承担责任，愿意和队友一起把复杂的事情慢慢做成，就会在这个过程中得到很真实的成长。