通过 AI 应用进化的 ETロボコン - 获得银级模型的四年历程与下一挑战

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为了覆盖更广泛的受众,这篇文章已从日语翻译而来。
您可以在这里找到原始版本。

引言

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我将介绍我这四年来参与 ETロボコン 的活动轨迹
上一年度,我挑战了基础组(当时称为初级组),并尝试了引入 AI 应用的新开发方式。
在此总结了迄今为止的经验如何积累,进而促成去年取得的成果。
希望您能看到最后。

如果用一句话概括这四年的活动

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“设计(UML)→ 实现 → 实机控制 → 团队管理 → AI 应用”
每年都在不断叠加新的挑战。

  • 第一年:在入门组学习基础
  • 第二年:模型评价从 B 提升到 A
  • 第三年:通过辅导后辈加深理解
  • 第四年:挑战基础组 + 进入 AI 应用的新阶段

ETロボコン四年历程:第一年在入门组学习基础、第二年模型评价从B提升到A、第三年通过辅导后辈加深理解、第四年挑战基础组+进入AI应用的新阶段
ETロボコン 四年历程

在这四年中,我感觉自己在技术层面和团队层面都得到了极大成长。


1. 参与契机:想再一次体验机器人动起的“那个瞬间”

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我开始参与 ETロボコン 的原因来自高专时代的机器人竞赛经历。
当时经过反复试验制作的机器人第一次按预想动起来的那一刻的激动感。
我想在成为社会人之后也能品味到“通过技术与伙伴一起完成某件事的乐趣”,于是决定参加。

2. 什么是 ETロボコン:以软件为重心的“教育型机器人竞赛”

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ETロボコン 是一个以嵌入式软件技术教育为目的的机器人竞赛
一般的机器人竞赛侧重于硬件的创新和机构设计,而 ETロボコン 的
“软件设计(UML)和运行结果双重评价”
则是其一大特色。

详情请参见 ETロボコン 官方网站。

Information

ETロボコン 自2002年开始举办,2026年已迎来第25届,是一个经久不衰的竞赛。因对嵌入式技术人员培养的贡献受到认可,还曾获得经济产业大臣奖

ETロボコン的目的

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  • 培养嵌入式软件技术人员
  • 实践包括分析、设计、控制建模在内的 PBL(基于项目的学习)
  • 提供一个从初学者到资深人员都能互相学习的教育场所

全国规模的比赛构成

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ETロボコン 在全国12个地区举办地区赛,
优胜队伍将晋级全国大会(锦标赛)。

可根据水平选择的三种类别

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  • 入门类别(模拟器部门)
    面向初学者。可在模拟器中参赛,学习设计与实现的联系。

  • 基础类别(实体部门)
    原称初级组
    面向初~中级者。学习模型的表现能力和团队开发。

  • 应用类别(实体部门)
    原称高级组
    面向有实际经验的高级者。引入控制技术和 AI 等高级要素,在可视化系统整体的同时学习开发。

一个以软件取胜的机器人竞赛

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硬件使用统一的市售套件,
通过 “设计(模型表)+运行结果” 的综合成绩进行评估。

模型表的可靠性、一致性和表现力非常重要,
并结合运行时间和难点通过的额外加时来决定排名。

技术教育活动丰富

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  • 技术教育(在线/线下)
  • 建模工作坊
  • 试跑会
  • 地区赛的交流会
  • 冠军赛的成果发表

为企业、学生和教育者提供了可在相同主题上进行讨论的宝贵场所。

参与人数与成绩

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  • 在全国12个地区举办比赛
  • 累计 4,095 支队伍 / 22,700 人参与(官方发布)

由于其高教育效果,也被广泛用于企业培训和大学课程。

与赛事的关系

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is 不仅参与比赛,还作为地区金牌赞助商支持赛事,
并且作为企业积极开展技术教育相关活动。

3. 到目前为止按年份的回顾

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第一年:挑战入门组(+ 支援高级组)

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作为首次参赛,一切都在摸索中,但仍投入到模型制作和运行调整中。
我还体验了支援高级组的工作,切身感受到了上级组别的高水平。

第二年:模型评价从 B → A 的成长

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因为重点投入到建模工作,评价从 B 提升到了 A。
那是让我深刻感受到设计重要性的一年。

第三年:通过辅导后辈进一步加深理解

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我以自己获得 A 评价的模型为基础,向后辈传授“如何让模型更优秀”。
通过教导,我自己的理解也加深了,并带动了团队整体水平的提升。

4. 上年度(第四年)的努力:挑战基础组与将“AI 应用”作为全新武器

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去年是一个重大的转折点。
我们从入门组更进一步,挑战了基础组
同时也深入尝试了积极应用 AI 的开发方式

模型的水平提升

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为了应对复杂的控制,提高了状态迁移和类结构的精确度,设计阶段的思考也大幅深化。

利用 AI 打磨模型

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将 AI 作为“设计评审的伙伴”来使用,

  • 生成模型改进方案
  • 检查遗漏项
  • 优化 UML 表现

等,帮助提升设计质量。

使用实机进行机器人控制的习得

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传感器数据获取、PID 控制、线路跟随等,都是只有在实机条件下才能学习的内容,使得对嵌入式控制的理解更加深入。

使用 AI 进行编码

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挑战了 AI 驱动的开发方式,如代码生成和重构建议等。

结果

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模型获得了 银级模型(第2名)
虽然运行部分仍有课题,但技术挑战的广度是过往最大,并成为了为下一年度铺路的宝贵经验。

5. 未来展望:进一步深化 UML × 实机 × 控制 × AI 四大支柱

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基于去年经验,
计划进一步强化 UML 设计能力、实机控制、控制技术以及 AI 应用 这四大支柱。

作为其中一项举措,以进一步提升模型制作水平为目标,
正在挑战应用组
去年在运行上留下了课题,但今年我们已经完善了赛道环境,
也在全力进行控制技术的底层提升


最后

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ETロボコン 是一个能实践学习建模、编码、实机调试、AI 应用等各类技术的场所。
机器人动起来的那一刻的激动,以及技术不断积累的成就感,我都会继续珍视。

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