[局均易伤时间1618.3s, 单局易伤时间最高1912.1s !] RM2025-香港科技大学-ENTERPRIZE战队单目雷达站算法开源

摘要

本项目为 RoboMaster 2025 比赛设计了一种雷达站单目相机的目标检测与跟踪系统，旨在实现场地内机器人的精准识别、定位与轨迹跟踪，为战术决策提供实时支持。主要贡献包括：首先，我们构建了涵盖复杂场景的专用数据集，并通过创新训练策略提升深度学习模型的鲁棒性，实现高精度机器人检测；其次，我们提出了全新的投影定位法，能够在复杂条件下提供机器人精确三维坐标；最后，我们自研了一套基于匈牙利匹配的跟踪系统，确保遮挡或快速移动下稳定的身份识别与轨迹跟踪。我们在 Robomaster 2025 复活赛中验证了雷达站算法在真实场景中的优异表现，最大程度发挥了雷达站在赛场中的辅助作用。

更新日志

• `2025.8.3`: 第一版项目代码Released 🎉
• `2025.8.9`: 我们开源了Car Detector以及Armor Detector相关数据集, 以供大家学习交流分享✅️

算法流程图

详细报告

请参考我们的开源报告来了解具体算法原理以及流程

HKUST_ENTERPRIZE_RM2025_Radar开源报告-1.pdf

效果展示

• 单局最高易伤时间 1912.1s

• 局均易伤时间 1618.3s, 局均额外伤害420.2 (数据来源 https://www.robomaster.com/live )

• 全国赛青工会数据面板分享

• 雷达局均单机器人标记最高时长 321.81s, 位列全国赛+复活赛第一

[雷达第一视角追踪效果(TODO)]

项目开源相关链接

为了与大家共同学习交流, 促进RM开源氛围, 我们计划开源全部上场代码、部分自制数据集以及全部复活赛雷达第一视角视频

• Github仓库(v0.1 released):  https://github.com/hkustenterprize/RM2025-Radar-Algorithm
• 部分标注数据集 (TODO)
• 数据集链接: ENTERPRIZE RM2025赛季开源数据集 (密码: 987654321; 详细说明请参考我们Github项目中README.md)
• 雷达第一视角视频开源(密码: 987654321): ENTERPRIZE战队RM2025开源第一视角
• 自制车辆标注工具 v1.0 (TODO)

通讯信息

非常感谢各位对香港科技大学 ENTERPRIZE 战队开源项目的关注与支持，欢迎通过以下方式联系我们, 强烈推荐加入官方开源交流QQ群：

• 作者邮箱: [email protected]
• 作者微信: guozilin200429
• 香港科技大学ENTERPRIZE战队开源交流QQ群: 581184202  
• 战队微信公众号: HKUST ENTERPRIZE (ID: gh_855d709c046e)
• 战队Bilibili官号: 港科大ENTERPRIZE战队 (UID: 634988052)

若您在机器人设计过程中受益于我们的项目，恳请在开源引用中注明我们的项目来源,  同时希望能够star⭐⭐我们Github项目❤️❤️。你们的支持是我们不断前行的动力。让我们携手共建一个鼓励创新、协作与超越的 RM 开源生态。

致谢

向所有开源雷达站技术的团队致以崇高的敬意。感谢厦门理工 PFA 战队、哈尔滨工业大学（深圳）南工骁鹰战队、东北大学 TDT 战队以及成都大学 Ultra 战队以及其他战队无私分享，我们从你们的杰出工作中汲取了丰富的灵感与经验，受益匪浅。

最后，特别感谢佛山大学醒狮战队以及香港科技大学（广州）PnX 战队的同学，你们不仅无偿提供了宝贵的区域赛赛场第一视角数据，更在交流中给予了我们深刻的启发。同时，也感谢成都大学 Ultra 战队、南京理工 Alliance 等战队公开分享的雷达站第一视角视频，这些资源对本研究的验证与优化起到了关键作用。