大家都知道，踢足球是一項快速運動，運動員必須能夠在快速移動中控球，并準確進行轉球，射門等一系列動作。這些動作對于人類來說并不困難，只要稍加訓練，也能掌握基本的技能。然而，機器人踢足球并不是一個簡單的事情，如果足球機器人能夠在運動中不輕易摔倒，而且能夠準確地踢到球，而不是踢到自己的隊友，就已經是非常大的進步了。

既然這樣，為什么要讓機器人來踢足球呢？當然不是為了觀賞。足球這項運動是相當復雜的，研發機器人足球運動員需要一次性解決幾乎所有的經典人工智能問題，這才是科學家們對此孜孜以求的意義所在。足球運動中，機器人需要在動態的環境中找到自己的位置，正確地執行程序設定好的戰術安排。目前，在機器人研發領域，開發者面臨的最大挑戰就是運動的靈活性，因此足球比賽就成為了機器人研發者的最佳練兵場和交流會。

定位：通過攝像頭和無線電了解世界

每一名教練員都需要確保自己球隊的戰術細節不被泄露出去。在機器人足球世界杯中，這一點顯得尤為重要，因為所有的隊伍都在為爭奪技術進步的桂冠而努力。機器人世界杯分為不同的比賽組，包括小型機器人、中型機器人、遙控機器人等。其中，在標準平臺組中，參賽隊伍需要使用統一的機器人進行比賽，大家比拼的是軟件開發水平。由法國Aldebaran Robotics公司研制的人工智能機器人NAO已經連續幾年被選為標準平臺組的專用機器人，NAO機器人的運作完全是程序自動控制的，不能通過遙控控制。但是，這并不意味著標準平臺組的比賽會比較簡單，恰恰相反，最困難的事情就是機器人之間的團隊合作。只有整個系統都正確運行的時候，球隊才有可能贏得比賽。所以，在機器人世界杯中，最受歡迎和關注的永遠是機器人“球員”幕后聰明的計算機科學家。

機器人通過彩色攝像機掃描周圍的環境，形成機器人世界模型（世界模型中保存球場上所有物體的絕對位置、速度等信息）的一部分。但是，基于色彩的分析比較容易出錯，如果突然換為不同色彩的足球（或者當球處在不同光線下時），機器人就“看”不見足球了。相比而言，人類則不會犯這樣的錯誤，因為人類總是會根據情境判斷足球及其位置，并不完全通過色彩來判斷。正是因為這樣，人類才能做到通過走路的動作，甚至背影來識別鏡頭中的著名足球運動員是誰。

人工智能機器人NAO通過無線電與隊友“交流”，使每個機器人都可以獲得精確的最新畫面，從而獲得最適宜當前情境的動作指令。通過這種方式，機器人就能協作起來，一個機器人踢球時，其他機器人根據球踢出的方向進行反應。但是對于應該繼續運球還是將球傳給隊友的問題，人類大腦會快速分析出當前環境下的最佳選擇，機器人則必須根據設定好的戰術指令執行動作。例如，當NAO機器人在運動中被對手阻擋時，它會愣住大約一秒鐘的時間，理解此時的情景。接下來，它會護住球，然后將球傳出去。這個動作最多需要耗時20s的時間，這在人類運動員看來是不可思議的。然而，人工智能機器人目前還無法做到快速反應。這是因為執行一個戰術之前，機器人必須首先掃描其數據庫獲取相應的動作。另外，正如Mellmann教授所言，計算機的性能對于機器人的反應速度也有影響，NAO機器人配備的攝像頭每秒只能拍攝30幀的畫面，CPU的頻率只有500MHz。

NAO機器人需要依賴開發者為其編寫的機器人世界模型做出動作，而戰術的運用更是需要依據實時情境來判斷，所以對于世界模型的程序編寫要求非常高。在機器人可以執行的動作中，有些是被永久編程的，比如NAO機器人在踢球的時候應該站在球的后面。但是，在另外一些情況下，如遭遇對手攔截時，不要繼續帶球向前，而應該將球傳給處在空位上的隊友，則需要機器人動態做出反應。在簡單的環境中，執行設定好的戰術算不上困難，但是足球比賽是眾所周知的高速運動，運動員需要在場上快速移動，足球也經常從球場的一端快速轉移到另一端。所以當機器人運動員剛要做出踢球動作的時候，“踢球”的指令可能已經過時了。然而，NAO機器人反應慢并非總是弱勢，既然機器人的意識是有限的，它就必須更多地依賴慣性。否則，機器人就會只顧著不斷執行新的動作指令（一旦球消失在視野中，就會迅速開始搜索球的位置）而不是去追逐真正的目標——將球踢進對方球門。

動作反應：依照戰術移動而不摔倒

反應速度不是NAO機器人面臨的唯一問題，另一個重要的問題是它不像人類一樣擁有天生的平衡感。對于人類而言，在快速奔跑時保持平衡，而不摔倒并不是什么大問題。但是對于人形機器人而言，即使是慢速的步行也是個不小的挑戰。因此，NAO機器人只能邁小步子來避免摔倒，它每秒鐘最多可以前進28cm。另外，NAO機器人在跑步時無法做出踢球的動作，所以在運動中射門也是個難題。NAO機器人的研發者已經表示“這是我們面臨的下一個重大的挑戰，在伊斯坦布爾的機器人世界杯上我們將會進行新的嘗試”。

為了保持平衡，機器人必須在一系列傳感器的幫助下，計算身體重心的位置，然后通過測量關節的角度和運動的速度來改變身體的動作以維持平衡。其中，零力矩點法（Zero Moment Point，ZMP）是仿真機器人在運動時保持動態平衡最重要的控制方法。然而，遇到諸如爭搶足球時突然受到阻擋這樣的不可預見的事件時，NAO機器人仍然會失去平衡，翻個底朝天。

結論

機器人足球世界杯的組織者為該活動設定的目標是“到2050年，建立一支全自主的類人型機器人足球隊，戰勝人類的足球世界杯冠軍隊”。德國人工智能研究中心的Thomas Rofer教授認為不排除實現該目標的可能性，“雖然目前機器人還不能像人類一樣自如地運動，但是過去15年間機器人技術已經取得了重大的技術突破。現在距離2050年還有39年的時間，沒有什么不可能！”他甚至開玩笑說，“我無法想象到時候有人會把賭注押到人類身上”。

現在，機器人還在“進化”的最初階段，但是它們已經有兩項人類不可比擬的優勢：“肌肉”永遠不會酸痛、易磨損的“身體器官”可以輕松地更換。