2025 IROS & Future of Robo 国际机器人竞赛

1. 竞赛成绩：108 / 150（获得赛项冠军） 2. 任务类型：障碍 + 抓取 + 投放（多阶段连续执行）

1. 竞赛环境动态且节奏紧凑，系统稳定性优先于单点最优性能。 2. 任务链条长、阶段多，任何环节失误都可能影响最终成绩。 3. 现场调试窗口有限，因此程序设计优先可恢复与可诊断，而不是一次性脚本。

1. 机器人需要在多障碍场景下保持步态稳定与动作连贯。 2. 远程命令解读与现场感知定位需要低延迟协同。 3. 抓取与投放阶段对定位误差容忍度低，容错空间有限。

1. 负责人形机器人动作编写和任务执行状态切换逻辑。 2. 实现障碍穿越阶段运动控制，保障复杂地形下动作稳定。 3. 参与视觉辅助定位流程，支持高台目标抓取与投放任务。

1. 整体以任务状态机驱动：命令接收 -> 感知定位 -> 动作执行 -> 结果校验。 2. 感知层结合 AprilTag 与色块信息辅助机器人位姿修正。 3. 控制层根据阶段目标切换动作策略，保证完成度与稳定性平衡。

1. 障碍穿越控制模块 - 基于传感器反馈动态调整步态和动作节奏。 - 覆盖走台阶、跨栏等障碍动作模板。 2. 任务解读与执行模块 - 接收车型机器人远程命令并映射到可执行动作序列。 - 通过状态机保证阶段切换可控，避免动作冲突。 3. 视觉辅助定位模块 - 使用 AprilTag 与色块检测定位目标和投放区域。 - 支撑高台取物与定点投放的动作闭环。

1. 竞赛任务执行流程 - 接收上游命令并解析当前阶段任务目标。 - 执行障碍穿越动作并根据反馈调整姿态。 - 进入视觉定位阶段，确定目标块和投放篮框位置。 - 执行抓取、转移和投放动作，并进行阶段结果确认。

1. 状态机化任务控制 将复杂竞赛流程拆分为可切换状态，降低现场调试时的联动风险和不可控行为。 2. 感知与控制联动 在执行动作过程中持续利用视觉与传感器信息做姿态修正，而非一次感知后盲执行。

1. 完成障碍穿越、目标抓取和投放等完整动作链路。 2. 实现远程命令解读与现场执行的稳定衔接。 3. 在比赛场景下保证动作稳定性和任务完成率。

1. 在 2025 IROS & Future of Robo 赛项中获得冠军。 2. 积累了完整的机器人竞赛任务落地经验。

1. 进一步引入动作策略自动调参与仿真回放系统。 2. 将视觉定位和动作规划解耦，提升模块复用性。