随着移动机器人技术的蓬勃发展，具身智能与群体智能逐渐成为学术界和工业界的研究热点。机器人足球作为一种典型的多智能体协同动态任务，环境变化迅速、反馈稀疏且具有延迟性，因而蕴含丰富的理论价值与广阔的应用前景。本项目以机器人踢足球任务为研究对象，旨在提升机器人在动态场景下的自主决策与团队协作能力。研究内容包括基于相关机器人平台的硬件与外部模块设计、面向 ODE 引擎的高效仿真环境构建，以及强化学习多智能体控制策略的训练与真机部署。

1. 完善硬件生态
   构建并集成支持完成桌面机器人踢足球任务的关键硬件模块，确保系统稳定可靠。

2. 构建仿真平台
   搭建高效、可扩展的机器人足球仿真环境，用于多智能体踢足球算法训练和测试。

3. 设计控制框架
   基于强化学习算法，开发多智能体踢足球任务的训练框架，并最终得到有效的多智能体控制策略。

4. 真机验证
   在桌面真实机器人平台上部署并评估控制框架，验证系统的可行性和稳定性。

5. 应用系统开发
   打通云端与移动端接口，实现对机器人任务的远程监控与管理，提升用户使用体验。

1. 硬件设计与测试
   完成发射夹爪和定位足球硬件的设计与测试，实现了真机环境下稳定可靠的发射与识别功能。

2. 仿真平台搭建
   基于 ODE 引擎搭建兼容 gymnasium 与 AEC 接口的仿真平台，实现高效多智能体物理模拟与训练。

3. 策略训练成果
   采用自对弈、课程学习及奖励塑形技术，成功训练出高效多智能体协作踢球策略，在仿真环境中表现优异。