Frontlinie | Das RoboMaster Super Battle 2025 ist beendet. Es beginnt an Hochschulen und fördert das Lernen durch Wettbewerbe.
Text | Zhang Ziyi
Redaktion | Peng Xiaoqiu
Am 3. August 2025 fand das Finale der 24. Nationalen Universitätsrobotermeisterschaften RoboMaster 2025 - Superduell der Robotermaschinen (RMUC 2025) statt.
Das Team Jiaolong der Shanghai Jiao Tong Universität gewann die Nationalmeisterschaften; die Teams RoboWalker der Universität für Wissenschaft und Technologie Chinas, South China Tiger der Südchina-Universität der Technologie und TDT der Nordostuniversität wurden jeweils Zweit-, Dritt- und Viertplatzierten.
RoboMaster bietet Hochschulstudenten eine praktische Plattform, damit sie durch Wettbewerbe viele führende Technologien der Robotikindustrie erkunden können. Es fördert auch die Ausbildung von Talenten in Bereichen wie "Maschinenvision", "Entwurf eingebetteter Systeme", "Maschinenbau", "Autonavigation" und "Mensch-Maschine-Interaktion" sowie anderen Robotik- und verwandten Technologien.
Nehmen wir die Saison 2025 als Beispiel. Die technologische Iteration verschiedener Roboterarten war in diesem Jahr am meisten im Mittelpunkt des Interesses. Durch die Verbesserung des Wettbewerbsgeländes (z. B. Einrichtung von zweiten Stufen, engen Tunneln usw.) wurden die Teilnehmerteams dazu angeregt, Fahrwerke und Steueralgorithmen mit hoher Geländeanpassungsfähigkeit zu entwickeln und Schwerpunkte bei der Überwindung von Höhenunterschieden, autonomer Wiederherstellung nach Stürzen und anderen Schlüsseltechnologien zu setzen. Derzeit wird die Gleichgewichts-Antigelenk-Radbeintechnik auf dem Wettbewerbsfeld weit verbreitet eingesetzt. Die Teams konzentrieren sich auf die Optimierung von Struktur und Algorithmus, um die Tragfähigkeit, Beweglichkeit und Geländeanpassungsfähigkeit der Roboter zu verbessern und die technologische Umsetzung zu beschleunigen. Die relevanten Durchbrüche stärken nicht nur die Wettbewerbsfähigkeit des Wettbewerbs, sondern entsprechen auch den Anforderungen an die Sicherheitsüberprüfung und Katastrophenrettung und fördern die Weiterentwicklung der Technologie in Richtung Praxistauglichkeit.
Die Anforderungen an die Algorithmenentwicklung müssen ebenfalls verbessert werden. Daher ist der Infanterieroboter des Teams Jiaolong der Shanghai Jiao Tong Universität mit einem Edge-Computing-Modul ausgestattet, das über ein neuronales Netzwerk die Erkennung von feindlichen Panzerplatten und Flügeln der Energieklappe ermöglicht und gleichzeitig die Bewegungsprognose und die Ballistikberechnung durchführt, um präzise Fernschüsse auf dynamische Ziele zu unterstützen. Die relevante Technologie verbessert nicht nur die praktische Leistung, sondern fördert auch die Anwendungsexploration von führenden visuellen Algorithmen wie Deep Learning in komplexen dynamischen Umgebungen.
Der Ingenieurroboter des Teams TDT der Nordostuniversität verwendet eine Gelenkseriermechanik und die Inverskinematik-Berechnungstechnologie und kombiniert sie mit einer intuitiven Mensch-Maschine-Interaktion in Form eines benutzerdefinierten Controllers, um effizient den Erzwechsel in dreidimensionalen speziellen Winkeln durchzuführen und so im Wettbewerb kontinuierlich einen wirtschaftlichen Vorteil zu sammeln und die Unterstützung für Hochleistungsgegenkämpfe zu ermöglichen.
Das Team RoboWalker der Universität für Wissenschaft und Technologie Chinas realisiert auf der Grundlage von Laserscannern und fortschrittlichen Algorithmen die Planungsnavigation, die Kollisionsvermeidung und die Kommunikation zwischen mehreren Maschinen und trifft intelligente Entscheidungen wie autonome Verfolgung, Angriff und Basisschutz, um flexibel auf die "Angriffs- und Verteidigungs"-Anforderungen in der komplexen Wettbewerbsumgebung zu reagieren. Die relevante Technologie kann die Studenten dazu bringen, sich auf führende künstliche Intelligenz-Entscheidungsalgorithmen zu konzentrieren und die Anforderungen an die intelligente Industrie wie die automatisierte industrielle Produktion, die Assistenzfahrweise und die Sicherheitsüberprüfung zu erfüllen.
Zu Beginn des RoboMaster-Wettbewerbs wurden Luftroboter eingeführt, die auf Leichtbauweise und hohe Tragfähigkeit abzielen und die Anforderungen an die Tragfähigkeitsrate kontinuierlich erhöhen, um die Teilnehmerteams zur Innovation bei der Balance zwischen Leichtbauweise und Leistungslast anzuregen. In der Saison 25 hat das Luftroboter des Teams RPS der China Universität für Erdöl (Ostchina) hervorragende Leistungen gezeigt. Das Gesamtgewicht des Geräts beträgt nur 12,4 kg, es kann 5 kg offizielle Güter tragen und in der 7-minütigen Wettbewerbszeit effizient arbeiten. Dies entspricht den tatsächlichen Anforderungen der Branchen wie der Notfallrettung und der intelligenten Landwirtschaft an Drohnen mit hoher Tragfähigkeit und unterstützt die technologische Anwendung von Branchen-Drohnen.
Aufgrund der starken Praktikabilität des Wettbewerbs und der Schwerpunktsetzung auf die technologische Anwendung wird RoboMaster von vielen Technologieunternehmen beachtet. Laut unvollständigen Statistiken der Hochschulen haben fast alle Studenten, die an RoboMaster teilgenommen haben, außer denen, die sich für die Weiterbildung oder das Unternehmertum entschieden haben, einen Job gefunden. Viele Technologieunternehmen erwähnen sogar ausdrücklich, dass Bewerber mit RM/RC-Wettbewerbserfahrung bevorzugt werden.
Zugleich ermutigt der Wettbewerb die Studenten, neue Technologien zu erkunden. Viele Teams entscheiden sich daher nach dem Wettbewerb, ihre innovativen Ideen und Produkte in Geschäftsmöglichkeiten umzuwandeln und Start-up-Unternehmen zu gründen, um die im Wettbewerb gewonnenen Technologien und Erfahrungen in kommerziellen Wert umzuwandeln.
Abgesehen davon, dass der Wettbewerb den Studenten bei der Beschäftigung oder beim Unternehmertum hilft, fördert der RoboMaster-Wettbewerb auch in gewissem Maße die Reform des Bildungssystems. Bei der Exploration der Bildungssystemreform haben die Hochschulen allmählich erkannt, dass das "Lernen durch Wettbewerb"-Bildungssystem die traditionelle Bildung ergänzt und positiv beeinflusst.