智创融合！北工大机器人战队亮相世界舞台

2025-08-23 15:34 来源: 北京号

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首届世界人形机器人运动会

在北京国家速滑馆“冰丝带”圆满闭幕

这场为期3天的科技体育盛会

吸引了来自16个国家的280支参赛队伍、

500余台人形机器人同场竞技

全面展现人形机器人在智能决策、

运动协作等领域的前沿成果

北京工业大学

派出6支师生团队、43名参赛队员

携自主研发的人形机器人

参与了竞技赛-400米、足球3V3等

多个项目的角逐

和工小V一起来了解吧~

创新驱动、智领发展

北工大机器人战队亮相世界舞台

“Tech-Titans”队

教练员：陈树君、闫朝阳

运动员：闫文峻、夏睿哲、刘鹏辉、沈雨桐、孟浩楠

参赛项目：竞技赛-400米、表演赛-单机舞蹈

队伍简介：作品以“科技赋能传统文化”为核心理念，选取京剧经典剧目《武家坡》选段作为配乐，通过机器人运动控制算法实现京剧程式化动作的精准演绎。技术实现方面，下肢动作融合京剧台步特征，实现踱步、转圈及小碎步等位移控制；上肢动作采用多关节协同算法，还原京剧“云手”“山膀”等经典身段；整体造型结合京剧服饰元素进行机器人外观设计。该项目展现了现代机器人技术与传统戏曲艺术的创新融合，是人工智能时代传统文化传承的新探索。

“BJUTer”队

教练员：赵亚杰、吴凡

运动员：许嘉泓、贾思艺

参赛项目：竞技赛-100米、表演赛-单机舞蹈

队伍简介：本队由北工大跨学科师生组成，以“艺工融合”为核心理念，打造独具特色的机器人舞蹈项目。团队将中国“龙”元素融入机器人外观设计，手工制作精美头饰与服饰；在动作编排上创新融合“抱拳”“太极起手”等传统武术动作，配以《Kung Fu Fighting》音乐，打造“火星庙会”主题表演。项目突破学科界限，实现工程技术与艺术设计的深度结合：信息科学技术学院学生负责动作算法开发，艺术设计学院师生专注造型美学。这种创新模式不仅培养了复合型人才，更通过艺术表达提升了科技作品的感染力，展现了学校在科技创新与文化传承方面的探索成果。

“知行智能”队

教练员：左国玉、辛乐

运动员：刘晓宇、张笑天、彭与艺、杨凯文、刘志胜、王宇鑫

参赛项目：足球3V3

队伍简介：“知行智能”队是专注于3v3人形机器人足球赛的创新团队，由机器人工程、自动化等专业学生组成。团队以“知行合一，智创未来”为理念，将课堂理论与实践创新深度融合。队员们既深耕机器人运动控制、视觉识别、决策算法等硬核技术，又注重团队协作与战术配合，在调试机器人步态、优化攻防策略中反复打磨细节，曾多次在机器人赛事中获得佳绩。赛场上，团队以精准的机械动作、灵活的战术应变著称；赛场下，他们是一群对科技充满热忱的追光者，用代码与齿轮编织着智能足球的梦想，在3v3赛事中彰显北工大学子的创新活力与团队力量。

“知行BJR”队

教练员：陈树君、闫朝阳

运动员：闫文峻、夏睿哲、刘鹏辉、沈雨桐、孟浩楠

参赛项目：足球3V3

队伍简介：团队专注于智能机器人系统的研发与应用，在机器人运动规划、环境感知与智能决策等方向开展深入研究，通过将课堂理论知识与工程实践相结合，不断提升技术创新能力。本次参赛使用的是“加速进化T1机器人”，这是一款高性能双足机器人，其凭借23自由度机械结构、高强度材质机身和低减速比准直驱关节，兼具灵活性与抗冲击性。“加速进化T1机器人”不仅能完成日常行走动作，还能挑战俯卧撑、叶问蹲等高难度动作，并具备自主跌倒爬起能力。其强大的200TOPS AI算力和丰富传感器（如RGB相机、IMU等）使其在感知与交互方面表现卓越。

“Bjut_Robot”队

教练员：于双悦、于乃功、陈树君、张自强

运动员：赵博浩、王博、吴强、张勇、胥成金、范芳萱、刘连科

参赛项目：竞技赛-400米、竞技赛-100米

队伍简介：“Bjut_Robot”队是一支融合机械设计、自动控制和计算机视觉技术的跨学科创新团队。团队专注于人形机器人竞速项目的技术研发，通过多学科协同创新实现性能突破。机械组负责机械结构优化，重点改进传动系统设计，实现轻量化与高刚性平衡；自动化组负责运动控制算法，开发自适应步态规划策略，提升动态稳定性；视觉组负责环境感知系统，研发基于计算机视觉的实时赛道识别与路径规划。团队通过学科交叉融合，在100米短跑与400米耐力跑项目中取得速度与稳定性的最佳平衡。本次参赛旨在验证技术创新成果，促进学术交流，推动人形机器人运动性能研究发展。

“HL-特遣队”

教练员：范青武、张利国

运动员：刘与进、韩咏新、刘弘伟

参赛项目：表演赛-“灵机一动”

队伍简介：本队参赛机器人系统核心优势在于多模块协同的高效性：通过激光雷达与深度摄像头融合感知环境信息，六轴机械臂配合麦克纳姆轮底盘实现灵活运动与精准作业，可高精度识别食物信息。创新亮点在于其多维度的优化：机械臂采用角度修正与斜向转动设计，解决动作平稳性及臂展冗余问题；AI 模型经多轮参数调试提升识别稳定性；决策逻辑通过简化机械臂动作流程减少冗余操作，显著提升服务效率。