Высокая степень сотрудничества также характеризует малую лигу. Однако при объеме с максимальным диаметром 18 см и высотой 15 см есть только место для нескольких датчиков и низкая вычислительная мощность. Внешние компьютеры обрабатывают изображения в реальном времени и оценивают позиции и скорости всех объектов на поле. Роботы несут цветные маркеры, чтобы программное обеспечение могло отличить «синюю» от «желтой» команды.

Дополнительные цвета позволяют компьютерам идентифицировать личность робота. После локализации робота каждый компьютер вычисляет до 60 раз в секунду действия, которые должны выполнять роботы, и отправляет соответствующие команды по радио в одном из общедоступных каналов отдельным роботам.

Игроки могут получить очень точную модель игровой ситуации. Как и у людей, между обнаружением сенсорной информации и ее обработкой происходит задержка до 100 миллисекунд: когда главный компьютер завершен с расчетом стратегии, роботы уже развернуты на 20-25 см дальше.

Компьютер не должен вычислять команды для последних замеченных позиций робота, но для прогнозируемых. Благодаря центральной обработке данных с любой вычислительной мощностью эта конфигурация, тем не менее, обеспечивает безопасные базовые данные для планирования и использования сложной тактики, которые, как правило, неприменимы в других лигах роботов. В малогабаритных играх можно наблюдать различные версии свободного хода, паспорта, двойные проходы, а иногда и «одно касание-футбол».

Дизайн роботов столь же важен, как и программное обеспечение. В пределах размеров спецификации дизайнеры вряд ли ограничены. Принимая успешные подходы - во всех лигах большинство команд могут свободно устанавливать свои чертежи после соревнований - на протяжении многих лет разрабатывалась определенная стандартная схема, согласно которой роботы построены. Три-четыре электродвигателя обычно приводят всенаправленные колеса, которые обеспечивают прямое вождение и одновременное вращение во всех направлениях.

Для съемки коммерческого оранжевого мяча для гольфа используется металлический болт, который перемещается магнитной катушкой и ускоряет шарик до высоких скоростей. Для упрощения дриблинга и принятия паспортов роботы могут быть оснащены «дриблинг-роликами», которые позволяют шару вращаться в направлении робота.

Через несколько лет игры должны запускаться с минимальным вмешательством человека. Система обработки изображений будет следить за соблюдением правил, определять, когда нужен свободный удар, а робот рефери будет использовать мяч в нужном месте после прерывания игры. Человек будет редко вмешиваться, например, чтобы указать точное положение свободного удара с помощью лазерной указки. Автоматический рефери, который был бы лидером других лиг, уже является необходимостью в этой лиге. Роботы пересекают поле в течение двух секунд, стреляют слишком сильно и могут делать это так часто.

Из этой ситуации взаимодействие роботов не развивается. Для того, чтобы стратегии развивались в более реалистичных условиях, функция контроля затрат, которую рефери должен иметь робота «виртуальная энергия», должна быть потрачена, поэтому он должен дважды подумать о том, подходит ли он или спринт.

При качении и работе не просто энергетические условия. Кроме того, в теле есть три датчика расстояния, три датчика ускорения, а также датчики для измерения угла 20 суставов, три из которых перемещают как ноги, так и шею. Остальные двигают челюстью, хвостом и ушами. Также в этой лиге работают с цветовым кодированием: шар оранжевый, ворота желтые и светло-голубые, а на игровом поле - четыре цвета. Роботы несут различие красных и синих трикотажных изделий.

Поэтому на фотографиях более подробно рассматриваются только интересные детали: робот фокусирует свое внимание на важных вещах. При взгляде на угол около 45 градусов, четвероногие собаки должны постоянно решать, когда они концентрируются на мяче или противниках, и когда и где они смотрят вокруг, чтобы определить свою позицию на поле. В этом активном восприятии должны быть найдены компромиссы, которые зависят от текущей ситуации игры. Для таких и других проблем в поведенческом контроле были разработаны архитектуры для надежного принятия решений в неопределенных мирах, а также методы моделирования окружающей среды, которые обрабатывают очень мало данных.

Лучшая конфигурация была вариантом, в котором футбольный айбо бежал по локтю передних ног. При работе двенадцать двигателей четырех ножек могут получать новую команду перемещения каждые 8 ​​мс. Чем быстрее работает, тем выше риск того, что робот споткнется и провалится через неправильное движение. Он также может быстро встать, но мяч уже ушел. Физические отношения между положениями суставов, смещением и перемещением центра тяжести больше не могут быть смоделированы таким образом, чтобы можно было вычислить механизмы управления двигателем, необходимые для хорошего хода.

Здесь помогают только методы машинного обучения, в которых робот должен понимать в эксперименте, как эффективно осуществлять предполагаемое движение. При изменении от четырех до двухногих сложность управления движением возрастает. Таким образом, могут быть приняты методы калибровки камеры и оценки изображений, самолокализации и управления.

Даже уже опробованные и проверенные методы обучения могут быть адаптированы. С их помощью роботизация может быть улучшена, хотя программное обеспечение и аппаратные средства еще не полностью разработаны. Вначале гуманоидные роботы все еще не могли играть друг против друга. В соревновании по фристайлу у роботов было пять минут, чтобы убедить жюри в своих качествах на неровной земле или манипулировании шарами. В первые годы также разрешалось внешнее питание и дистанционное управление роботами. Почти все гуманоидные роботы используют модельные сервомоторы.

Они могут приближаться и удерживать целевое положение. Микроконтроллеры контролируют до двух десятков этих двигателей, а также считывают датчики робота, обычно датчики наклона для измерения ускорений и скоростей вращения, датчики силы, например, под ногами, а также датчики температуры. Последние указывают на начало перегрузки суставов, так что робот может остановиться во времени.

Лига Гуманоидов в настоящее время является самой быстрорастущей лигой футбольных роботов. Гуманоидная команда Гумбольдта и Бребобраты университетов Бремена и Дортмунда также были добавлены из Германии. Полезными для этих новых команд являются наличие коммерческих комплектов и роботов. По сравнению с подставкой фокус человекоподобных роботов, как и у людей, настолько высок, что поддержание баланса, особенно при ходьбе и стрельбе, является одной из центральных проблем. Некоторые роботы могут снова встать после падения.

Только несколько команд смогли изменить направление робота во время бега или запустить углы, как команда Нимбро из Университета Фрайбурга. Большинство команд по-прежнему реализуют макросы движения для своих роботов, где общее движение робота вызвано последовательностями простых движений, такими как «идти прямо, поворачивать на угол, идти прямо снова». Координация восприятия и движения в человекоподобных роботах также требует новых разработок. Перспектива камеры намного больше зависит от собственного движения робота и должна учитываться при оценке изображения.

Для этой цели, как и в случае с айбосом, кинематическая цепь может следовать из земли через положения суставов. Однако разработка вестибулярной системы, в которой камера соединена с датчиком, более эффективна. Развитие Лиги гуманоидов находится на переднем крае, чтобы сделать системы более надежными. Это касается оборудования робота, визуального восприятия игровой ситуации и поведенческого контроля. В частности, необходимо избегать падения, даже если роботы нарушаются при выполнении их работы или стрельбы.

Для этой цели необходимо правильно интерпретировать информацию, обнаруженную различными датчиками, например о положении робота в космосе, и учитывать это восприятие при управлении многими сервомоторами. В дополнение к повышению надежности, увеличение скорости работы и скорости съемки также является важной проблемой. Ожидается, что в ближайшие годы роботы-гуманоиды станут более надежными, точными и быстрыми. Важной вехой станет переход от гонки к гонке.

Несмотря на то, что окружающая среда достаточно структурирована и регулируется, Лига спасательных реальных роботов напрямую показывает, что происходит в будущем: автономные роботы, которые могут быть развернуты в сложных неструктурированных сценариях, что затрудняет создание роботов в этой лиге, В Лиге спасательных реальных роботов самые высокие требования предъявляются к моторным и сенсорным способностям роботов. Поэтому роботы оснащены мощными компьютерами и множеством датчиков, которые позволяют им полностью автономно.

Однако важно также, как мобильные роботы, насколько хорошо они могут справиться с широким спектром препятствий: они работают на так называемых тестовых аренах с различными зонами сложности, которые имитируют сценарии катастроф, например, после землетрясения. Желтая зона образует слегка поврежденную офисную среду, где есть только бумага и некоторые случайные вещи. В оранжевой зоне нужно управлять рампами и лестницами. Красная зона характеризуется нестабильными руинами и содержит малодоступные полости разных размеров.

Частично стандартизованные тестовые элементы используются на аренах, таких как поля случайных шагов, разработанные Американским национальным институтом стандартов и технологий с использованием реальных катастрофических данных и предложений спасателей.

Роботы должны создавать карты этих ранее неизвестных арен. Без этих карт роботы не могли бы систематически исследовать этот район и не могли бы сообщить точную позицию жертв, найденных лидером. Независимое создание двумерных карт является самым современным для почти всех команд. В принципе, спасательные роботы теперь могут приближаться к предопределенным позициям на карте или в теплых помещениях, которые указывают на живых жертв, путем автоматической оценки данных с тепловизионных камер. Для роботов, которые будут реальным облегчением в реальной катастрофе, они должны уметь делать гораздо больше.