标题：robocup
概述
  RoboCup(Robot World Cup）即机器人世界杯足球锦标赛，以MAS(Multi-Agent System）和DAI(Distributed Artificial Intelligence）主要研究背景。主要目的就是通过提供一个标准的易于评价的比赛平台，促进DAI与MAS的研究与发展。（右图为机器人世界杯足球赛标志）
1997年，是人工智能和智能机器人研究史上重要的一年，本年5月，IBM的深蓝机器人击败了人类国际象棋冠军，人工智能领域四十多年的挑战终于成为现实；7月4日，NASA的“火星探路者”飞行器及其配置的自主移动机器人系统，Sojourner，成功地在火星表面登陆；也就在这一年，首届RoboCup比赛及会议在日本的名古屋举行，为实现机器人足球队击败人类足球世界冠军的梦想迈出了坚实的第一步。
加拿大不列颠哥伦比亚大学的教授Alan Mackworth在1992年的论文《On Seeing Robots》（新加坡世界科学出版社：《计算机视觉：系统、理论与应用》）中提出训练机器人进行足球比赛的设想。1992年10月，在日本东京举行的《关于人工智能领域重大挑战的研讨会》上，与会的研究人员对制造和训练机器人进行足球比赛以促进相关领域研究进行了探讨。1996年，RoboCup国际联合会成立，并在日本举行了表演赛，以后每年举办一届。RoboCup的使命是促进分布式人工智能与智能机器人技术的研究与教育。通过提供一个标准任务，使得研究人员利用各种技术，获得更好的解决方案，从而有效促进相关领域的发展。他的最终目标是经过五十年左右的研究，使机器人足球队能战胜人类足球冠军队。
机器人足球赛涉及人工智能、机器人学、通讯、传感、精密机械和仿生材料等诸多领域的前沿研究和技术集成，实际上是高技术的对抗赛。国际上最具影响的FIRA和RoboCup两大世界杯机器人足球赛，有严格的比赛规则，融趣味性、观赏性、科普性为一体。
机器人足球是在动态不确定环境下对人工智能的考验，是以体育竞赛为载体的高科技对抗，是培养信息、自动化领域科技人才的重要手段，同时也是展示高科技水平的生动窗口和促进科技成果实用化和产业化的有效途径。机器人足球的研究融入了机器人学、机电一体化技术、通讯与计算机技术、视觉与传感器技术、智能控制与决策等多学科的研究成果，反映出一个国家信息与自动化技术的综合实力。
RoboCup涉及到的研究领域包括智能机器人系统，多智能体系统，实时模式识别与行为系统，智能体结构设计，实时规划和推理，基于网络的三维图形交互，传感器技术。其技术特点有：动态实时系统、分布式合作与协调、带噪声的，非全信息的环境模型、非符号化的环境信息、受限的通讯带宽等。
RoboCup比赛项目在1997年刚开始第一届比赛时，只有小型组中型组和仿真组比赛；99年时增加了索尼有腿机器人赛；2001年增加了救援仿真比赛和救援机器人赛；2002年增加了更多的项目，包括四腿机器人赛、类人机器人赛及机器人挑战赛，其中类人机器人赛包括下面4个项目：行走、H-40射门、H-80射门、自由风格赛，机器人挑战赛包括足球挑战赛和舞蹈挑战赛；2003年仿真组增加了几项比赛如在线教练赛等，机器人挑战赛也增加了几个项目如救援挑战赛等。
RoboCup内涵
为促进足球机器人的发展而创立的国际性组织机器人足球世界杯（RoboCup）是一个国际性的研究和教育组织，它通过提供一个标准问题来促进人工智能和智能机器人的研究。这个领域可以集成并检验很大范围内的技术，同时也可以作为面向教育的集成性项目。国际委员会的管理下举行国际性的会议和比赛为了这个目的，RoboCup选择了足球比赛作为基本的领域，并组织了RoboCup：机器人足球世界杯及学术会议。为了能让一个机器人球队真正能够进行足球比赛，必须集成各种各样的技术，包括自治智能体的设计准则、多智能体合作、策略获取、实时推理、机器人学以及传感器信息融合等。对一个由许多快速运动的机器人组成的球队来说，RoboCup是一项在动态环境下的任务。在RoboCup的软件方面，RoboCup还提供了软件平台以便于研究。
RoboCup活动
在将足球比赛作为标准问题的同时，还会有其它各种各样的努力，比赛只是RoboCup各项活动的一部分. 
当前RoboCup的活动包括：
1、学术会议 
2、机器人世界杯 
3、RoboCup挑战计划 
4、RoboCup教育计划 
5、基础组织的发展 
  目前机器人比赛的类型包括：
（1）足球比赛（RoboCupSoccer)
仿真组（Simulation League）、小型组（Small Size Robot League）、中型组（Middle Size Robot League）、四腿组（Sony Legged Robot League）、类人组（Humanoid League）。
（2）营救比赛（RoboCupRescue)
仿真组（Rescue Simulation League）、机器组（Rescue Robot League）。
（3）青少年比赛（RoboCupJunior)
足球机器人（Soccer Challenge）、救援机器人（Rescue Challenge）、舞蹈机器人（Dance Challenge)
RoboCup比赛以其独特的魅力，成为各类国际机器人竞赛中最具水平和影响力的赛事之一。许多世界名校包括美国卡耐基-梅隆大学、康奈尔大学、斯坦福大学，澳大利亚新南威尔士大学，日本东京大学，新加坡南洋理工大学，荷兰阿姆斯特丹大学，德国多特蒙德大学以及中国的清华大学、浙江大学、中国科技大学、同济大学、大连理工大学，东南大学，合肥工业大学，安徽大学，等都积极参与。世界著名的企业集团包括SONY、SGI、ZENRIN、Microsoft等都是国际比赛的长期赞助商。
来自中国的球队在RoboCup比赛中表现突出，最近两年的仿真组八强中，都有三支中国球队，清华火神队更是连续夺得两次冠军和一次亚军。意大利RoboCup2003比赛中，除类人组以外的其它足球比赛项目都出现了中国队员的身影。刚刚落幕的第15届土耳其伊斯坦布尔RoboCup机器人世界杯赛中，中国科学技术大学机器人“蓝鹰”队在传统强项仿真2D比赛中以全胜战绩获得冠军，进一步强化了在本领域的世界领军地位；在强手如林的服务机器人比赛中，“蓝鹰”队不负众望夺得亚军，取得历史性突破，一举改写了中国从未进入世界前5的纪录，标志着中国服务机器人研究取得了重要进展；在中型组项目中北京信息科技大学大学的“water”苦战13局，以13战全胜、进98球失9球的骄人战绩成功卫冕机器人世界杯冠军，在实物组项目上第一次夺冠（第14届新加坡首次夺冠）并且卫冕，标致这中国中型组发展达到世界水平。
足球机器人世界杯自1997年7月在日本名古屋举办以来，到今天已经发展为一项国际性的赛事。它为机器人学、人工智能、多智能体系统、模式识别、计算机视觉等其他交叉或前沿学科提供了一个理想的仿真和实验平台。
RoboCup比赛
现在，RoboCup举行以下比赛：
1、模拟组比赛 
2、小型机器人比赛 
3、整队小型机器人比赛，每队包括11个机器人 
4、中型机器人比赛 
5、Sony有腿机器人比赛 （由Sony赞助） 
6、人形机器人比赛（从2002年开始，2002年前可能会有演示） 
7、遥控机器人比赛（即将公布） 
8、RoboCup评论员系统演示
RoboCup意义
一、推动科学进步意图是通过提供引人瞩目但又非常困难的挑战，将RoboCup作为促进人工智能和机器人学研究的工具。促进研究的有效途径是制定一个长期目标，而不拘泥与某一特定应用。当这个目标完成时，将产生巨大的社会影响，这就可以称之为重大挑战计划。建造一个会踢足球的机器人本身并不能产生巨大的社会和经济影响，但是这种成功的确会被认为是这个领域的重大成果。我们把这种计划称为划时代的计划。RoboCup既是一个标准问题，也是一个划时代的计划。二、梦想我们提出的RoboCup的最终目标是：到21世纪中叶，一支完全自治的人形机器人足球队应该能在遵循国际足联正式规则的比赛中，战胜最近的人类世界杯冠军队。
我们提出的这个目标是人工智能与机器人学今后50年的重大挑战。从现在的技术水平看来，这个目标可能是过于雄心勃勃了。但是，我们相信，重要的是提出这样的长期目标并为之而奋斗。从莱特兄弟的第一架飞机到阿波罗计划将人类送上月球并安全返回地球只花了50年。同样，从数字计算机的发明到深蓝击败人类国际象棋世界冠军也只花了50年。我们已经意识到，建立人形机器人足球队需要大致相当的时间及很大范围内研究人员的极大努力，这个目标是不能在短期内完成的。三、划时代的计划​阿波罗计划计算机国际象棋RoboCup目标送一个宇航员登陆月球并安全返回地球开发出能战胜人类国际象棋世界冠军的计算机开发出能象人类那样踢球的足球机器人技术系统工程，航空学，各种电子学等搜索技术，并行算法和并行计算机等实时系统，分布式协作智能体等应用遍布各处各种软件系统、大规模并行计算机下一代人工智能，现实世界中的机器人和人工智能系统一个成功的划时代计划必须完成一个非常引人注目而且能引起广泛关注的目标。最成功的例子是阿波罗太空计划。在阿波罗计划中，美国制定了“送一个宇航员登陆月球并安全返回地球”的目标。目标的完成本身就是一个人类的历史性事件。虽然送什么人登上月球带来的直接经济收益很小（公正的讲，阿波罗计划是计划获得“国家声望”，并展示对前苏联的技术优势。即便如此，几个宇航员在月球登陆也没有带来直接的军事优势）。为达到这个目标而发展的技术是如此重要，以至于成了美国工业强大的技术和人员基础。划时代计划的重要问题是设定一个足够高的目标，才能取得一系列为完成这个任务而必需的技术突破，同时这个目标也要有广泛的吸引力和兴奋点。另外，这些完成目标所需的技术必须是可以成为下一代工业基础的技术。
在阿波罗计划中，实际的目标远不止送个人上月球。（阿波罗计划：“这是一个人的一小步，人类的一大步”。举国上下的努力使宇航员Neil Armstrong在登上月球表面，实现这个与人类历史一样久远的梦想时能说出这句话。但是阿波罗计划的目标已经超过了让美国人登陆月球并安全返回地球：创立了满足太空中其它国家利益的技术；为美国在太空留下英名；开始对月球的科学探索；提高人类在月球环境中的能力。）
在RoboCup中，最终目标是“开发一支能战胜人类世界冠军队的机器人足球队”。（更适当的目标是“开发一支能象人一样踢球的机器人足球队”）
不用说，最终目标的实现需要几十年的努力，如果不是几个世纪的话。根据现在的技术水平，是不可能在短期内完成这个目标的。然而，这个目标可以很容易的创立一系列方向对头的子目标。对任何雄心勃勃或过于雄心勃勃的计划来说，这种途径是较普遍的。在美国太空计划中，完成载人轨道飞行的Mercury计划和Gemini计划就是阿波罗计划的前导。RoboCup第一个要完成的子目标是“创建真实的和软件的机器人足球队，在修改过的规则下很好的踢球”。即使完成这个目标都会毫无疑问的产生能影响很大范围工业的技术。四、人工智能和机器人学中新的标准问题RoboCup的另一方面是这样一种观点：RoboCup是一个标准问题，可以用来评价各种不同的理论、算法和体系结构。计算机国际象棋是一个典型的标准问题。各种搜索算法可以在这个领域中评价和发展。随着最近深蓝的成功，按照正式规则击败人类的顶尖高手Garry Kasparov，计算机国际象棋的挑战已经到了残局。计算机国际象棋作为一个标准问题的成功，主要原因之一是清楚的定义了进展的评价。研究进展可以用系统的棋力来评价。一个挑战必须能够鼓励一系列为下一代工业而发展的技术。我们认为RoboCup可以做到这一点。
以下是计算机国际象棋与RoboCup的领域特征的不同：
​环境状态改变获取信息传感器信息控制方式国际象棋静态回合制完全符号式集中RoboCup动态实时不完全非符号式分布五、人工智能和机器人学的教育RoboCup教育计划着眼于使用RoboCup来建立各种教育计划，例如可以开设以下课程：
1、RoboCup中的人工智能（本科生或研究生课程）， 
2、RoboCup中的机器人学导论（本科生课程），
3、RoboCup中的人工智能程序设计（本科生课程）,
4、多智能体系统 （研究生课程），及其它 
已经开设的以RoboCup为基础的课程有：
1、人工智能程序设计，Artificial Intelligence Programming (with RoboCup) by Silvia Coradeschi and Jacek Malec,Linkoeping University,Sweden 
2、自治系统，Autonomous Systems by Andreas Birk; Vrije Universiteit Brussel,Brussels,Belgium
RoboCup挑战计划
RoboCup提供了一些重大的长期挑战，将会需要几十年的时间来完成。然而，由于最后目标很明确，我们可以得到几个子目标，这就是中短期的挑战。RoboCup吸引了这么多研究者的主要原因就是它需要将很大范围的技术集成到一个完整的智能体团队中，这就有别于一些基于专门任务的功能模块。长期的研究问题实在太广泛，难以编撰成一系列条目的列表。虽然如此，我们还是可以说，这些挑战包括了从物理部件的开发（如高性能电池、马达）到高智能化的实时感知和控制软件这些极其广泛的技术问题。
中期技术挑战是今后十年的目标，可以说得更具体一些，也就可以编撰出一个部分列表。以下就是RoboCup中涉及到的研究领域的部分列表，主要以中期时间段为目标：（1）通用的智能体体系结构；（2）综合反应式方法和建模/规划式方法；（3）实时识别、规划和推理；（4）在动态环境中推理和行动；（5）传感器数据融合；（6）通用的多智能体系统；（7）复杂任务中的行为学习；（8）策略获取；（9）通用的认知模型。
除了这些技术，提供一个带有高质量3D图形能力的网络足球服务器需要在模拟足球运动员的实时动画和基于网络的交互式多用户系统方面有一定的技术进步。这些都是今后几年基于网络的服务中的关键技术。
RoboCup的挑战应该理解为更大、更长期的挑战，而不是一个一次性的挑战。因此，我们希望提供一系列的短期挑战，这将会很自然的引导中长期挑战的完成。RoboCup挑战主要分为三类：（1）合成智能体挑战；（2）物理智能体挑战；（3）基础组织挑战。RoboCup合成智能体挑战处理可以用软件模拟器开发的技术；RoboCup物理智能体挑战的意图是促进使用实际机器人的研究，因此需要更长的时间来完成每一项挑战。它们将和RoboCup合成智能体挑战同时进行研究，但需要更长的时间。提出基础组织挑战是为了方便研究而建立一个关于RoboCup、人工智能和机器人学的总的基础组织。这些挑战包括教育计划、通用机器人平台和部件标准、自动评论员系统和进行RoboCup比赛的智能体育场系统。RoboCup合成智能体挑战对于RoboCup合成智能体挑战97，我们提供一个明确的目标，这不但对RoboCup是重要的，对总的人工智能的研究来说也很重要。这些挑战将专门用于软件智能体联赛，而不是实际机器人联赛。
对于想设计一个参加RoboCup球队的研究者来说，根本问题是设计一个多智能体系统，能够进行实时的反应，表现出目标制导的理性行为。目标与环境动态的变化并且是实时的。由于足球比赛的状态空间极大，不可能用手工的方法来编码所有可能的情形和智能体的行为，因此使智能体能学习如何有策略的进行比赛变得极为重要。在这个方面的挑战包括以下的研究问题：
（1）在多智能体合作及对抗环境中的机器学习
（2）多智能体体系结构，为了团队合作而进行实时的多智能体规划和规划执行
（3）对手建模。
因此，我们提出以下三个挑战作为RoboCup合成智能体挑战的中心任务：学习挑战、团队合作挑战和对手建模挑战。
1.RoboCup学习挑战 
RoboCup学习挑战的目的是征求理解性学习模式，它能用于需要适应环境的多智能体系统的学习；并能用标准任务来评价所提供方法的优点和缺点。
学习是智能系统的重要方面，在RoboCup学习挑战中，任务是为一组智能体创建一种学习和训练的方法。这个领域的学习机会可以分为以下几类：
（1）单个智能体的离线技术学习
（2）智能体团队的离线合作学习
（3）在线技术和合作学习
（4）在线对抗学习
这个领域离线和在线学习的区别特别重要，因为比赛只持续大约20分钟，所以在线技术，特别是学习某场特定比赛中的概念时，必须很快的产生结果。例如，如果一个队要学习针对某个对手变换它的行为，它必须能在比赛结束前提高自己的性能，然后再对付下一个对手。学习中的这种区别可以应用到很多具有学习能力的多智能体系统中。
2.RoboCup团队合作挑战 
RoboCup团队合作挑战提出了在动态对抗环境中多智能体团队合作中的实时规划、重规划、执行等问题。97-99阶段这个挑战中主要感兴趣的问题是在团队背景下（特别是RoboCup的团队合作）进行实时规划和规划执行的体系结构。另外，体系结构在非RoboCup应用中等通用性也是一个重要的因素。
在类似足球这样复杂、动态的多智能体领域中需要极为灵活的协调和通讯来克服其中的不确定性。例如，团队目标的动态变化，团队成员意外的不能完成应尽的责任，或机会的意外发现。不幸的是，实现多智能体经常依赖于预先规划的、领域相关的协调方法，不可能提供这种灵活性。第一，很难预计并规划所有的协调失败，特别在上升到复杂情形时，这样的系统对象足球比赛这种动态的任务就不够健壮。第二，得到领域相关的系统后，可重用性就很差。更进一步，动态的规划协调很难，特别是在具有这么多可能的行动和这么大的状态空间的领域。事实上，典型的规划器需要极长的时间去找到一个简单可用的规划，而由于不可预料的对手行为造成的领域的动态性使之变得更难。
这些团队合作限制的根本原因是当前的智能体体系结构，象Soar、RAP、IRMA、BB1等体系结构通过承诺和反应式规划等机制便利了单个智能体的灵活行为，然而，团队合作不仅仅是这种灵活的个体行为的简单的合并，即使是协调的合并。事实上，在当前的智能体体系结构中，缺少了团队合作的理论，能把新的精神状态作为团队合作的基础，如团队目标、团队规划、共有信念和联合承诺等。特别是，团队目标、团队规划、共有信念没有被显式的表示，而团队承诺连概念都没有。这样，智能体们不能显式的表示它们的团队目标和规划，也不能进行推理，更不能在意外事件发生时进行灵活的通讯或协调。例如，当一个智能体个人意识到整个团队的当前规划不可行时，它不能自己推理出它的协调责任。比如，为整个团队的最高利益考虑，它应该通知队友。反而，智能体们必须依赖与领域相关的协调规划，基于每个实例来进行预防。
团队合作挑战中基本的体系结构问题就将是建立这样一种体系结构，它可以支持团队行为的规划以及更重要的团队规划的执行。这种规划和规划执行可以通过一个两层的体系结构来完成，但是整个系统必须能够实时运作。在RoboCup SoccerServer中，传感数据每隔300-500毫秒到达，每100毫秒可以发送一条动作命令。环境以毫秒量级改变，所以规划、重规划和规划执行必须是实时完成的。
3.RoboCup对手建模挑战 
智能体建模--为其它智能体的目标、规划、知识、能力或情感建模和推理--是多智能体交互的关键问题。RoboCup对手建模挑战希望进行这样的研究，即为动态多智能体领域内的一个敌对的团队建模。RoboCup中的建模问题可以分为三个部分：
（1） 在线追踪：通过观察对手动作对单个对手的目标和意图进行实时、动态的追踪。队员可以使用这种追踪来预测对手的行为并作出适当的反应。这种在线追踪还可以用于防止受骗。这儿的挑战是（i）尽管存在不明确性，仍要作出实时追踪；（ii）处理世界模型的动态性；（iii）追踪整个团队而不是单个队员--这需要对团队合作概念的理解。在线追踪可以为在线规划器或在线学习算法提供输入数据。
（2） 在线策略识别：球队的"教练"智能体可能从边线观察一场比赛，理解对方球队采用的高层策略。与在线追踪相比，教练可以进行更高层次的抽象分析，而不会有实时处理的压力，他的分析可以更详细。然后，教练智能体可以为他的队员提供数据来改变队形或使用某种策略。
（3） 离线审阅："专家"智能体可以在比赛后观察球队的踢法，来识别对方球队的优点和弱点，还可以提供专家评论。这些专家可以在人类足球比赛的数据库中训练。RoboCup物理智能体挑战人工智能的最终目标，可能也是机器人学的最终目标，就是创建一种智能系统，能够在与动态变化的物理世界交互过程中突现出复杂行为，完成给定任务。传统的人工智能研究主要是在寻求知识获取和表示中用到的符号处理，以及用符号推理的方法，而很少考虑在现实的动态世界中的应用。而在机器人学方面，更多的重点被放在设计、建造硬件系统及控制方法上。然而，最近包括自治智能体的设计准则、多智能体合作、策略获取、实时推理和规划、智能机器人、传感器数据融合及行为学习的话题在两个领域都出现了，这些话题揭示了传统方法很难处理的新的方向。为了处理这些问题，使智能体能在动态环境中突现出复杂行为来完成目标，物理实体将是一个很重要的角色，而这一直是传统人工智能没有给予足够关注的方面。RoboCup物理智能体挑战提供了一个很好的测试环境，可以观察在RoboCup的框架下实现智能行为时物理实体所扮演的重要角色。
“具有物理实体”的准确意思归纳如下
（1） 传感和行动能力不能分割，必须紧密耦合。
（2） 为了完成给定任务，传感器和效应器空间必须在资源限制条件（存储体、处理能力、控制器等）下进行抽象。
（3）抽象要依赖与智能体的内部基础和经验（与环境的交互）。
（4）抽象的结果是基于智能体对环境的主观表示，并由行为的后果来评价这种表示。
（5）在现实世界中，智能体之间和智能体与环境之间的交互都是异步的，并行的，也是任意复杂的。为模拟而采用一种自上而下的抽象层次如全局时钟是不公正的。观察到的其它智能体的信息，智能体之间交互的模式，甚至象滑动这样的物理现象，以及其它一些看起来不太重要的参数都可能发生并影响整个多智能体系统的行为。
（6）物理交互的自然复杂性会自动生成学习数据的可信的样例分布，而不是预先给定模拟的高斯分布，高斯分布并不一定总是能准确概括系统的特征。
RoboCup的研究要点包括适应性行为，灵活、多模态的多智能体合作行为，在复杂、动态和不确定的现实世界中最优通讯策略。特别的，物理智能体方面主要关注与硬件软件和通讯方式的集成。RoboCup物理智能体挑战归纳如下：
（1）感知能力：球员必须实时观察他所不能完全预测或控制的物体的行为，以便于作出动作进行处理。这些物体包括球、对手及队友，甚至将来的裁判。大范围的感知能力，区分其它智能体的能力，在被挡住时对他们位置和运动的估计能力等都是必须具备的。这种感知能力是扩展机器人应用的基本技术。
（2）行动能力：球员必须具备快速的加速、减速、转向等运动能力，能进行稳定的移动，在踢球和阻截时有良好的技术和力量。其中的一些要求是互相矛盾的，如球员踢球的力量越大，技术就越差。如果我们采用庞大的机械装置来满足这两点，又会引起质量和所需能量的增加，往往又会影响其它运动能力。还有，无线的要求和重量的限制严重的影响了机械装置的设计。因此，不仅仅要考虑拥有良好技术的运动能力，而且要考虑整个系统需求的总体平衡。
（3）形势和行为：任务领域本身是简单的，但是由于球、球门和球员之间的相对位置和相对运动及比赛进程的动态变化，会出现近乎无穷多的状态，最佳行为也会随着形势的改变而改变。因为我们的目标不是一支哑巴球队，我们还需要比简单反应式行为更复杂的能力，如对形势的理解，战术的选择和修改，队友之间最少的通讯，从训练中培养的团队合作行为。这些物体与一些认知问题有紧密联系，如对时空世界的记忆的组织，将马达动作集合分类为物理实体的技术等。
（4） 实时处理：由于球和其它队员的运动造成的形势剧变，没有时间来仔细分析当前形势并对规划进行深思熟虑。因此，如果旁边没有对方球员，为了等待更好的将会，球员应该立刻选择带球，或者跑到一个特定的地点以便于和队友配合。
RoboCup物理智能体挑战97包括三个挑战：
（1）在没有障碍物、有静止障碍物、有移动障碍物的情况下分别将球移到指定地点（射门、传球或带球）；
（2）从对手或队友处得到球（接球、扑球或截球）；
（3）在两个队员之间传球。
前两个只考虑单个智能体的技术而第三个与简单的合作行为有关。RoboCup基础组织挑战提出基础组织挑战是为了方便研究而建立一个关于RoboCup、人工智能和机器人学的总的基础组织。这些挑战包括教育计划、通用机器人平台和部件标准、自动评论员系统和进行RoboCup比赛的智能体育场系统。
在教育方面，将在一些大学进行以RoboCup为基础的人工智能或机器人学教育，并准备开展RoboCup Jr.以促进RoboCup在学生、家庭、娱乐方面的发展。
在与RoboCup相关的自然语言处理方面，RoboCup希望自然语言研究人员能作出他们的贡献，如RoboCup比赛的自动评论及描述生成系统。作为一个RoboCup与自然语言研究结合的例子，DFKI的VITRA项目展示了自然语言研究在RoboCup中的应用，它可以从足球比赛的画面生成自然语言描述。
对于模拟比赛，正在开发高档的3D可视化系统。另外，RoboCup对基于VRML或Java applet的3D可视化也很感兴趣。
RoboCup技术的应用
由于RoboCup中涉及到的许多研究领域都是目前研究与应用中遇到的关键问题，因此可以很容易的将RoboCup的一些研究成果转化到实际的应用中。例如，最典型的应用有以下这些：搜索与救援搜索与救援领域有以下一些特点：如在执行搜索与救援任务时，一般是分成几个小分队，而每个小分队往往只能得到部分信息，而且有时还是错误的信息；环境是动态改变的，往往很难做出准确的判断；有时任务是在敌对环境中执行，随时都有可能会有敌人；几个小分队之间需要有很好的协作；在不同的情况下，有时需要改变任务的优先级，随时调整策略；需要满足一些约束条件，如将被救者拉出来，同时又不能伤害他们。这些特点与RoboCup有一定的相似，因此，在RoboCup中的研究成果就可以用于这个领域。事实上，有一个专门的RoboCup-Rescue专门负责这方面的问题。太空探险在太空探险时，一般都需要有自治的系统，能够根据环境的变化做出自己的判断，而不需要研究人员直接控制。在探险过程中，可能会有一些运动的阻碍物，必须要能够主动的进行躲避。另外，在遇到某些特定情形时，也会要求改变任务的优先级，调整策略以获得最佳效果。办公室机器人系统用于在办公室中完成一些日常事务的机器人或机器人小组，这些日常事务一般包括收集废弃物，清理办公室，传递某些文件或小件物品等。由于办公室的环境具有一定的复杂性，而且由于经常有人员走动，或者是办公室重新布置了，使这个环境也具有动态性。另外，由于每个机器人都只能有办公室的部分信息，为了更好的完成任务，他们必须进行有效的协作。从这些可以看出，这又是一个类似RoboCup的领域，当然可以采用一些RoboCup中的技术。事实上，在前几年有许多研究人员从事办公室机器人系统的研究，而最近改为进行RoboCup方面的研究就是因为这一点。其它多智能体系统这是一个比较大的类别，RoboCup中的一个球队可以认为就是一个多智能体系统，而且是一个比较典型的多智能体系统。它具备了多智能体系统的许多特点，因此在RoboCup中的研究成果可以应用到许多多智能体系统中。其实，上面的三个例子就是三个不同方面的多智能体系统，从中可以看出RoboCup技术的普遍性，除了这些例子外，还有许多可以应用RoboCup技术的领域，如空战模拟、信息代理、虚拟现实 、虚拟企业等等。
RoboCup组织
  RoboCup联盟是一个在瑞士注册的国际组织，分为科学委员会和国家委员会两大部分。科学委员会包括模拟器开发小组和RoboCup挑战委员会，而国家委员会目前已经包括了35个国家。
RoboCup比赛历史
在人工智能与机器人学的历史上，1997年将作为一个转折点被记住。在1997年5月，IBM的深蓝击败了国际象棋世界冠军，人工智能界四十年的挑战终于取得了成功。在1997年7月4日，NASA的“探路者”在火星登陆，在火星的表面释放了第一个自治机器人系统Sojourner。与此同时，RoboCup也朝开发能够战胜人类世界杯冠军队的机器人足球队走出了第一步。
加拿大不列颠哥伦比亚大学的Alan Mackworth教授在1992年发表了题为“On Seeing Robots”的文章，其中首次提出了机器人足球的思想。他的研究小组还发表了一系列Dynamo机器人足球项目的论文。
1992年10月，一些日本研究人员在东京组织了一个关于人工智能重大挑战的研讨会，讨论可能的重大挑战性问题。这个研讨会对采用足球比赛来促进科技发展进行了认真的讨论。他们进行了一系列的调查，包括技术上的可行性，社会影响力评估以及财政上的可行性。另外，他们还草拟了规则和足球机器人和模拟系统的开发原型。通过这些研究，他们认为这个方案是可行的，也是大家都希望能开展的。1993年6月，包括浅田埝（Minoru Asada）、Yasuo Kuniyoshi和北野宏明（Hiroaki Kitano）在内的一些研究者决定创办一项机器人比赛，暂时命名为RoboCup J联赛（J联赛是刚创办的日本足球职业联赛的名字）。然而在一个月之内，他们就接到了绝大部分是日本以外的研究者的反应，要求比赛扩展成一个国际性的项目。于是，他们就将这个项目改名为机器人世界杯，简称为RoboCup。
在这次讨论的同时，一些研究人员已经将足球比赛作为他们的研究领域。例如，电子技术实验室 (ETL，日本政府的一个研究中心）的 松原仁（Itsuki Noda）正在用足球进行多智能体（multi-agent）的研究，并已经开始开发一个专用的足球比赛模拟器。这个模拟器后来成了RoboCup的正式足球服务器。大坂大学的浅田埝（Minoru Asada）的实验室、卡内基--梅隆大学的Manuela Veloso教授和她的学生Peter Stone也已经开始研究足球机器人。没有这些先行者的参与，RoboCup就不可能产生。
1993年9月，RoboCup第一次发表公告，并草拟了明确的规则。于是，在很多会议和研讨会上进行了关于组织和技术问题的讨论，包括AAAI-94（美国人工智能联合会会议），JSAI（日本人工智能学会）座谈会以及其他机器人界的会议。同时，松原仁（Noda）在ETL的小组宣布了Soccer Server v0(LISP版本），为进行多智能体系统研究而开发的第一个足球领域的开放系统模拟器，后来又通过Web发布了1.0版本的Soccer Server(C++版本）。这个模拟器的第一次公开演示是在IJCAI-95。
1995年8月，在加拿大蒙特利尔召开的国际人工智能会议（IJCAI-95）上发表了公告，将在名古屋与IJCAI-97联合举办首届机器人世界杯足球赛及会议。同时，为了发现与组织大型RoboCup比赛有关的潜在问题，决定先举办Pre-RoboCup-96。作出这个决定是为了留出两年的准备和开发时间，这样研究小组就可以开始开发机器人和模拟的球队，同时也能有时间筹集研究经费。
1996年11月4日到8日，在大坂的国际智能机器人与系统会议（IROS-96）上举行了Pre-RoboCup-96。有8支球队参加了模拟组联赛，并展示了参加中型联赛的真正的机器人。虽然规模不大，但这是第一次将足球赛用于促进研究与教育的比赛。
1997年8月25日，与第15届国际人工智能会议（IJCAI-97）联合举办的RoboCup97在日本名古屋拉开帷幕，这是第一次正式的RoboCup比赛和会议，获得了巨大的成功。来自美国、欧洲、澳大利亚、日本等40多支球队（机器人组和模拟组）参加，5000多名观众观看了比赛。1998年7月4日至8日，正当世界杯比赛渐入佳境之时RoboCup-98在巴黎举行，来自世界各地的80多支球队参加了比赛，这也成为历史上最大的移动机器人活动。另外，1998年还举办了一系列的其它活动，如新加坡的RoboCup-98环太平洋系列，加拿大维多利亚的RoboCup-98 IROS系列，德国的VISION（欧洲最大的计算机视觉国际会议）RoboCup-98，RoboCup-98日本公开赛，Autonomous Agent 98上的RoboCup模拟组演示，AAAI-98移动机器人比赛和展示。
RoboCup-99将于1999年7月30日至8月6日在瑞典斯德哥尔摩和第16届国际人工智能会议（IJCAI-99）联合举办，以后还将举办RoboCup-2000（澳大利亚墨尔本） 、RoboCup-2001（暂定美国西雅图）、RoboCup-2002（日本）等比赛。
机器人足球正以一种高技术对抗的形式赢得学术界的认同。一些学术刊物如Artificial Intelligence Journal、AI Magazine、Applied Artificial Intelligence、Advanced Robotics Journal、The Journal on Robotics and Autonomous System、The International Journal of Intelligent Automation and Soft Computing等都出版了机器人足球专辑。一些有影响的国际学术会议如IJCAI、IROS、Agent、ICMAS、AAAI研讨会、JSAI研讨会等也都安排了这方面的专题讨论。一年一度的RoboCup也同时召开学术会议，推动相关学科的进展。可以预料，有朝一日机器人足球会因为它的娱乐性、观赏性，以及高技术挑战性，不仅有助于科研与教学的进展，也会形成相当数量的需求与产 业，从而长盛不衰，不断开创新的局面。
第一届RoboCup比赛分为三组：小型机器人比赛、中型机器人比赛和计算机仿真比赛，共有超过40支球队参加了这三种比赛。其中参加仿真比赛的球队有32支（欧洲8支、北美8支、澳洲2支、日本14支）。四个队参加了小型机器人赛，他们是：CMU(USA) 、 Paris-VI(France）、University of Girona(Spain）和Nara Advanced Institute of Science and Technology(Japan）。参加中型机器人比赛的5个队为：ISI/USC(USA）、Osaka University(Japan) 、Ullanta Performance Robotics(USA) 、RMIT(Australia) 和Uttori United---A joint team of Riken,Tokyo Univ. (Japanand) Utsunomiya Univ. (Japan）。仿真组比赛的冠军为来自德国Humbolt 大学的AT-Humbolt队，它击败了东京理工学院的AndHill 队。第三和第四名分别为ISI/USC和CMU。获得小型组冠军的是CMU，它以3:0的比分击败了Nara Advanced Institute of Science and Technology,Japan。中型组的冠军由ISI/USC和Trackies of Osaka University同时获得，因为它们两次战平0：0和2：2。同时还颁发工程挑战奖和科学挑战奖。
1998年7月4-8日，在法国巴黎举办了第二届RoboCup比赛及会议。共有超过80支球队参加比赛（40支仿真队、12支小型机器人队、16支中型机器人队和3支有腿机器人队）
比赛结果为：
中型组：
·World Champion CS-Freiberg,Germany 
·Runner-Up Tubingen Univ.,Germany 
·3rd Place Osaka Univ.,Japan 
小型组：
·World Champion CMUnited98 
·Runner-Up Roboroos,Univ. Queensland,Australia 
·3rd Place 5DPO/FEUP 
仿真组：
·World Champion CMUnited 
·Runner-Up AT-Humboldt'98 
·RoboCup科学挑战奖：
Electrotechnical Laboratory (ETL),
·Sony Computer Science Laboratories,Inc.,and 
·German Research Center for Artificial Intelligence GmbH (DFKI) 
RoboCup工程挑战奖：
·"development of fully automatic commentator systems for RoboCup simulator league." 
1999年7月27-8月6日，在瑞典斯德哥尔摩举办了第三届RoboCup比赛及会议。
比赛结果为：
中型组：
·World Champion CS Sharif,Sharif University of Technology,Iran 
·Runner-Up Azzurra Robot Team,RoboCup Italia,Italy 
·3rd Place CS Freiburg,Albert-Ludwigs-Univ. Freiburg,Germany 
小型组：
·World Champion The Big Red,Cornell University,USA 
·Runner-Up FU-Fighters,Free University of Berlin,Germany 
·3rd Place Lucky Star,Nee Ann Polyhtechnic,Singapore 
仿真组：
·World Champion CMUnited-99,Carnegie Mellon University,USA 
·Runner-Up MagmaFreiburg,Albert-Ludwigs-Univ. Freiburg,Germany 
·3rd Place Essex Wizards,Essex University,UK 
带腿组：
·World Champion Les 3 Mousquetaires,Laboratorie de Robotics Paris,France 
·Runner-Up UNSW United,University of New South Wales,Australia 
·3rd Place Lucky Star,Nee Ann Polyhtechnic,Singapore 
RoboCup科学挑战奖：
·Information Science Institute,University of Southern California (ISI/USC),USA,
·Electrotechnical Laboratory (ETL),Japan,and 
·Chubu University,Japan 
RoboCup工程挑战奖：
·"For the development of automated and statistical game analysis systems and methodologies."