罗博杯 2025 最佳论文奖获奖团队：以自监督学习推动足球机器人革新
在今年于巴西萨尔瓦多举办的罗博杯（RoboCup）2025会议上，一篇关于“自监督学习在足球机器人中的应用”论文斩获最佳论文奖。这项研究聚焦于增强足球机器人的球体检测能力，不仅显著提升了比赛表现，还展现出技术在其他领域的广阔潜力，为未来机器人技术的复杂挑战铺平了道路。
此次获奖的研究来自罗马SPQR团队，包括Can Lin、Daniele Affinita、Marco Zimmatore、Daniele Nardi、Domenico Bloisi和Vincenzo Suriani等6位研究人员。他们的研究突破性地采用了自监督学习（Self-supervised Learning），以解决深度学习对海量标注数据的高度依赖问题。
论文主要解决的是足球机器人对球的精准检测难题。鉴于罗博杯任务的特殊性，团队无法像标准任务那样轻易获取标注数据，而需要手动收集与标注，这一过程耗时且难以扩展。自监督学习技术通过设计“预训练任务”，如补全图像的缺失部分，使模型能够在无标签数据中提取有意义的特征，从而降低了人工标注的需求。
“我们的目标是减少人力成本，同时提升系统的检测能力。”论文作者之一、EPFL博士生Daniele Affinita说道。
在技术开发过程中，团队引入了一个名为“教师模型”（Teacher Model）的创新概念。教师模型是一种经过训练的泛化模型，可提供数据指导。例如，在团队的研究中，教师模型对足球进行矩形的粗略边界框标注，而最终模型则进一步优化为对目标进行高精度的球状标注。
Daniele解释道：“通过这种方式，我们的自监督学习框架可以利用外部指导，使特征学习更聚焦于任务的核心需求，最终实现更精确的球检测。”
研究成果在罗博杯2025比赛中得到了实际验证，较2024年版本的模型大幅改进。无论是训练数据需求的减少，还是对光照变化及场地条件的鲁棒性表现，新系统都大幅领先于以往。
SPQR团队是罗博杯赛场的老牌劲旅，自1998年加入赛事以来，多次获得学术及技术方面的认可。2025年，它们在比赛中取得第四名，而其影响力不仅局限于比赛成绩。
“比赛对我们来说只是手段而非目的。”团队负责人Domenico Bloisi教授表示，“我们更希望将研究成果从罗博杯的平台延展到其他实际应用场景中，例如精准农业。”
通过类似的技术，团队尝试将足球检测方法应用于农业作物识别。例如，在检测葡萄和其他果实的自动化农场场景中，这种技术可以大幅提高收割效率并减少人工操作。
SPQR团队还积极拓展技术到其他机器人领域。他们参与的“CANOPIES”项目中，正致力于研发使农业机器人与人类农民协作的新方法。此外，该团队还在探索统一机器人通用平台的构建，希望开发一种能够在不同环境与任务中复用的模块化系统。
随着2025年罗博杯规则的调整，多个机器人联盟将面临合并或重新分类，SPQR团队也在积极调整策略，探索选用成人尺寸机器人或继续深耕小型机器人领域。
“我們希望通過逐步統一技術與規則，推動各領域研究的融合。”Daniele指出，“為了實現2050年機器人隊對戰人類世界杯冠軍的終極目標，羅博杯必須整合現有多種聯盟的研究成果，進一步推進全面創新。”
当前，SPQR团队的研究方向包括如何利用机器人多智能体协调以及更高综合能力的仿人机器人。他们希望通过罗博杯严格的技术测试环境，将现有成果快速转化为现实应用。
SPQR团队特别强调，比赛不仅是技术测试的平台，更是培养下一代研究人才的重要载体。近年来，该团队吸引了大量年轻学者加入，并培养了多位富有潜力的博士生。
“与其简单追求比赛胜利，我们更注重代码的原创性和团队技能的提升。”Domenico教授总结道，“我们希望通过罗博杯，培养学生学会在真实场景中解决复杂问题，并推动人工智能与机器人技术的整体发展。”
从自主学习的技术突破，到技术的跨领域应用，SPQR团队正在引领机器人研究的新方向。通过罗博杯这一独特平台，他们不仅展现了卓越的团队实力，也为机器人技术的未来描绘出一幅充满可能性的蓝图。
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