前言：

综上我们希望今年的哨兵可以做到高效，稳定地满足战术目标。依靠更加高强度的控制和自瞄在比赛前期快速建立优势。跨越高地斩首对方英雄机器人拖缓对方吊射节奏。

基于这些目标我们设计了今年的哨兵导航框架，框架基于ROS2进行实现，包括Batch-LIWO(Point-LIO的改版)，ROG-MAP，MINCO-Omni-Planner，MPC Follower。这些模块后面会逐步开源，尽可能详细开源并尽可能附带测试样例！

这里提供的技术报告在四月份交给组委会的技术报告（最高评级）上进行了修改，添加了和我们分区赛和国赛上场相关的内容和心得，尽可能详细讲述开发过程的痛点和解决思路，希望和大家进行思路和理解上的交流。代码实现会在后续逐步开源到github，它们需要进行整理和实现例程，希望它们带着可以跑的Demo进行开源。欢迎Star~

注意开源引用格式，使用了我们内容开发的项目还请cite我们，共创良好开源生态

技术标准：

国赛哨兵机器人以18发/s的弹频进行工作，可以实现在目标18rad/s小陀螺的情况下以50%的开火时间开火。最终数据为综合命中率32.2%（最高），局均伤害1184（最高），拿下最高哨兵KDA 6/0/5（最高），最高单局伤害2577点（最高）
Batch-LIWO通过20小时稳定性测试，运行稳定无性能下降。赛场上以100Hz运行，3m/s撞墙，10rad小陀螺无可观测性能损失（我怀疑国赛场地装不是很正，有一些偏移，中部赛区分区赛装得比较好，但只是怀疑🙃）
无先验地图和先验点云的情况下通过隧道，自动避障，自动狭窄处底盘跟随路径
优秀的Replan策略，新障碍物出现时路径平滑过渡，可通行下相同路径选择
轨迹带有优秀动力学性能，MPC跟踪性能优秀
系统结构简单，模块可独立运行，Debug分离

内容链接：

开源文档下载（已开源）：中科大哨兵2025技术报告.pdf 中科大哨兵2025技术报告.html

Batch-LIWO（尚未开源）：ZhangHaopeng-Dino/Batch-LIWO Batch-LIWO.pdf

ROG-MAP-Fading（尚未开源）

MINCO-OMNI_Planner（尚未开源）：ZhangHaopeng-Dino/MINCO-Omni-Planner

MPC Follower（尚未开源）：

测试视频：

后面再补（）

RW25哨兵组合照：

涂成浪张昊鹏刘彦宏

刘博睿邵宜阳孙能晶

哨哥

通讯地址：

273群：可以在273里提问

RoboMaster BBS留言区：我们会定时查看并回复

Github issues：实现问题欢迎提issue，这是比较现代化的解决方案

私人wx：Dinasour687（不推荐啊不推荐，说明来意，技术问题推荐先273@）