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OpenAtom通用机器学习进阶报名状态待确认

用格物平台实现机器人1v1踢足球大赛

一场进阶难度的通用机器学习竞赛,预计投入 12–40 小时,适合用真实赛题完成一次端到端练习。

难度
进阶
预计投入
12–40 小时
报名截止
待官方确认
算力
仅 CPU
概览参赛准备来源

概览

这场竞赛适合谁

适合具备机器人仿真开发经验,并能在格物平台上为 Nanoloong(Tinker)机器人实现自主踢球的人。尤其适合熟悉视觉识别、定位、路径规划、博弈策略和运动控制的个人或小团队;参赛面向全球全年龄段开发者,团队最多3人。

查看官方简介原文
OpenLoong开源社区基于格物平台,正式发起机器人1v1租住足球大赛。本赛事旨在为开发者提供一个实践与验证机器人关键技术的平台,并推动相关领域的开源协作与技术进步。 机器人足球对抗涉及复杂的技术挑战,核心在于机器人的自主能力构建。参赛机器人需在动态对抗环境中独立完成全流程操作: 环境感知:实时识别足球、场地边界、对方机器人及球门位置。 实时决策:根据场上瞬息万变的状态,快速制定进攻、防守或拦截策略。 精准运动控制:稳定、快速且准确地执行移动、转向、控球及射门动作。 格物平台为开发者提供了必要的仿真环境调试支持,降低了参赛的技术门槛。 Official category: 实战竞技赛. Organizers: OpenLoong开源社区,人形机器人(上海)有限公司. Competition code: 2025OAC046. Participants: 3.

参赛准备

从报名到首次提交的准备步骤

  1. 01

    格物仿真平台

  2. 02

    机器人视觉识别

  3. 03

    机器人定位

  4. 04

    路径规划

  5. 05

    运动控制

  6. 06

    Git 与 Pull Request

投入前确认:难点是把感知、决策和运动控制整合成能在动态1v1对抗中稳定运行的自主机器人,而不只是让机器人完成单次踢球。初赛还要求实现摔倒后自主起身,并以进球效率和动作协调性评分;作品必须通过仓库 PR 提交完整报告、代码、模型和演示视频,并按要求开源。

来源

本页信息如何得到

赛题信息由官方页面抓取后结构化整理,评分为平台估算,仅用于辅助判断,最终规则以官方页面为准。

官方赛事页
OpenAtom
最后核对
2025年9月10日

参赛判断

est.
48

建议先补前置能力

综合适配度评分

新手适配度48/100
学习价值60/100

先确认资格和时间投入,再决定是否进入正式准备。

参赛资格待官方确认

打开官方页面登录后保存去看指南

数据与审核状态

把已确认、待核对和人工审核状态分开看;最终规则与截止时间以官方页为准。

查看数据状态收起
来源页面已核验Metric 已确认已审核
来源发布时间
2025年9月10日
来源创建时间
2025年9月10日
本站纳入时间
2026年7月21日

官方 metric 还没有从当前抓取结果中确认,仍需人工核对。

reward_value_usd is a rough CNY→USD estimate (×0.14) for ranking only; use reward_summary for the official prize text.