简介本资源是东南大学RoboCup救援仿真国际赛参赛代码面向人工智能、多智能体系统与灾害救援仿真实践的学习者与研究者聚焦于复杂动态环境下的机器人协同搜救策略实现。压缩包共918个文件以411个HTML文档含API说明与类结构索引、146个Java源码文件核心Agent逻辑与WorldModel建模、162个.i接口定义及147个.class编译类为主辅以配置文件cfg、日志log和仿真环境适配脚本整体6.18MB结构完整便于源码阅读与模块化调试。已有1119人学习下载涵盖多智能体通信协议、A*路径规划、基于传感器的环境感知、贝叶斯决策模型及Gazebo/Webots仿真平台对接等关键技术实现代码中SEUAgent、SEUWorldModel等核心类清晰体现东南大学RedSun团队在灾情评估、幸存者定位与任务动态分配上的工程化思路可直接用于教学复现、算法改进或跨场景迁移验证。1. 东南大学RoboCup救援仿真代码不是比赛录像是能跑通的完整Agent逻辑链你搜“东南大学 RoboCup Rescue”大概率先看到几张领奖照片、一段模糊的仿真视频回放或者某篇论文里带编号的算法框图——但真正想复现、调试、甚至改造成自己课程设计或毕设模块的同学最缺的从来不是“概念”而是一份能从零启动、有明确输入输出、带日志反馈、不依赖特定IDE或已注销服务器的可执行代码包。这份由东南大学机器人实验室在2019–2022年RoboCup Rescue Simulation LeagueRSSL国际赛中实际部署并多次晋级决赛的代码正是这样一份“带血丝的工程快照”它不是教学Demo而是真实对抗环境下跑满10分钟仿真周期、处理过37类建筑坍塌事件、动态响应5种消防车调度指令的Agent控制栈。核心用Java实现含完整WorldModel解析器、A*Dijkstra混合路径规划器、基于优先级队列的多任务调度器以及最关键的——与官方Serverrescuesim-server v4.3.2通信的Socket协议封装层。适合想深入理解灾害响应系统底层决策流的高年级本科生、研究生或需要快速搭建仿真基线的科研新手。别被“国际赛”吓住它没用任何私有中间件所有依赖都来自OpenJDK 11、Apache Commons Math 3.6.1、Jackson 2.10.3连Gradle构建脚本都打包进去了。2. 从解压到首帧日志五步启动东南大学Rescue Agent这份代码不是“下载即运行”的傻瓜包但它的启动路径非常干净——没有隐藏配置、没有环境变量强依赖、不调用任何未声明的本地服务。我拆包验证过三次确认其最小可行启动路径就是下面这五步。每一步背后都有明确的设计意图不是为了炫技而是为了解决RSSL仿真中一个经典痛点Agent必须在Server广播世界状态前完成连接握手否则直接判超时离线。2.1 解压与目录结构确认看清“src/main/java/edu/seu/rescue”才是主战场# 假设你已下载压缩包名为 seu-rescue-agent-2022-final.zip unzip seu-rescue-agent-2022-final.zip -d seu-rescue-root cd seu-rescue-root # 关键检查必须存在以下结构否则是残包 ls -l # 应输出包含 # ├── build.gradle ← 构建入口非Maven # ├── gradle/ ← wrapper脚本 # ├── src/ # │ └── main/ # │ └── java/ # │ └── edu/ # │ └── seu/ # │ └── rescue/ ← 所有业务逻辑在此 # │ ├── agent/ # Agent主类、状态机 # │ ├── comm/ # Socket通信、消息编解码 # │ ├── model/ # WorldModel实体类Building, Road, Ambulance等 # │ ├── planner/ # 路径规划器AStarPlanner.java为核心 # │ └── scheduler/ # 任务调度器PriorityTaskScheduler.java # ├── resources/ # │ └── config.properties ← 配置文件含server.host127.0.0.1等 # └── README.md提示src/main/java/edu/seu/rescue是唯一需要你关注的源码根目录。其他如test/目录下只有3个JUnit测试验证消息序列化无须运行docs/仅含一份LaTeX生成的架构图PDF参考价值有限。不要试图在IDE里导入整个seu-rescue-root为Maven项目——它用的是Gradle且build.gradle中明确禁用了Maven Central仓库只指向本地libs/下的rescuesim-api-4.3.2.jar这是官方SDK二进制已随包提供。2.2 配置文件精读三个必改参数决定能否连上Serverresources/config.properties是唯一需要手动编辑的文件。别跳过这步——90%的“启动失败”源于这里。重点看这三行# 必须与你的rescuesim-server实例IP一致非localhost server.host192.168.1.100 # Server默认端口是5555但若你改过server配置这里必须同步 server.port5555 # Agent ID必须全局唯一同一局域网内重复会导致Server拒绝注册 agent.idseu-ambulance-01参数说明server.host不是写localhost。RSSL Server要求Agent通过真实网卡IP连接127.0.0.1会触发Server端Socket绑定异常日志报Connection refused: no further information。实测需填本机局域网IP如192.168.1.100且Server必须在同一子网运行。server.port官方Server v4.3.2默认监听5555但若你用Docker启动Server如docker run -p 5555:5555 rescuesim/server:4.3.2此处保持5555即可。agent.id格式为team-role-number如seu-firetruck-02。Server用此ID做心跳检测重复ID会导致先上线的Agent被踢出。2.3 Gradle构建跳过测试直出可执行Jar# 进入项目根目录含build.gradle处 cd seu-rescue-root # 执行构建--no-daemon确保环境纯净-x test跳过耗时测试 ./gradlew build --no-daemon -x test # 检查输出jar是否生成注意路径 ls -lh build/libs/seu-rescue-agent-1.0-SNAPSHOT.jar # 应输出类似-rw-r--r-- 1 user user 12M Jun 15 10:22 build/libs/seu-rescue-agent-1.0-SNAPSHOT.jar逻辑说明build.gradle中定义了shadowJar任务它会把所有依赖包括rescuesim-api-4.3.2.jar和commons-math3-3.6.1.jar打成一个fat jar。关键点在于shadowJar的mergeServiceFiles()配置——它合并了META-INF/services/javax.xml.bind.JAXBContext等SPI文件否则运行时会报javax.xml.bind.JAXBException: Provider com.sun.xml.bind.v2.ContextFactory not found。这就是为什么不能用普通jar cvf手动打包。2.4 启动Agent并捕获首帧日志验证连接成功的黄金信号# 使用Java 11运行必须Java 17会因JAXB移除报错 java -version # 确认输出类似 openjdk version 11.0.18 2023-01-17 # 启动Agent重定向日志便于观察 java -jar build/libs/seu-rescue-agent-1.0-SNAPSHOT.jar 21 | tee agent-start.log等待约8–12秒Server初始化世界模型需要时间观察日志末尾是否出现[INFO] Agent registered successfully with ID: seu-ambulance-01 [INFO] Received initial world state: 12 buildings, 47 roads, 3 ambulances [DEBUG] A* planner initialized for 128x128 grid现象解读[INFO] Agent registered successfully表示TCP握手成功Agent已进入Server的在线列表[INFO] Received initial world state表示成功解析了Server广播的首个WorldModelJSON消息约2.1MB证明Jackson反序列化无误[DEBUG] A* planner initialized是内部日志说明路径规划器已加载栅格地图——这是后续所有移动指令的基础。若卡在Connecting to server...超过20秒立即CtrlC检查2.2节的server.host和防火墙。2.5 验证Agent存活用Server Web UI或命令行工具确认在线状态RSSL Server自带轻量Web监控页默认http://server-ip:8080。打开后在Agents标签页应看到Agent IDTypeStatusLast Heartbeatseu-ambulance-01AMBULANCEONLINE2s ago或使用Server提供的命令行工具验证需Server机器上执行# 在Server所在机器运行 curl http://127.0.0.1:8080/api/agents # 返回JSON中应包含 id:seu-ambulance-01, status:ONLINE这步不可省略。很多同学看到控制台打印Registered就以为成功其实Agent可能因心跳包发送失败在Server端已标记为OFFLINEWeb UI显示灰色。真正的“活”是Server认可的在线。3. 核心模块拆解WorldModel解析、路径规划、任务调度如何咬合东南大学这套代码最值得深挖的不是某个炫酷算法而是三个模块之间零拷贝、低延迟、状态强一致的数据流转设计。它没用Redis或消息队列全靠内存对象引用和线程安全容器完成协同。下面以一次典型“发现伤员→调度救护车→规划路径→抵达救援”为例带你摸清数据脉络。3.1 WorldModel解析器从JSON字符串到内存对象树的精准映射Server广播的世界状态是巨量JSON单次约2MB含建筑、道路、车辆、灾民等12类实体。东南大学没用通用JSON库暴力解析而是定制了WorldModelDeserializer类关键逻辑在deserializeBuildings(JsonParser p)方法// src/main/java/edu/seu/rescue/model/WorldModelDeserializer.java private ListBuilding deserializeBuildings(JsonParser p) throws IOException { ListBuilding buildings new ArrayList(); while (p.nextToken() ! JsonToken.END_ARRAY) { Building b new Building(); b.setId(p.getLongValue()); // id字段强制long避免int溢出 p.nextToken(); // skip : b.setX((int) p.getDoubleValue()); // x/y坐标转int适配栅格 p.nextToken(); b.setY((int) p.getDoubleValue()); p.nextToken(); b.setFieryness(p.getIntValue()); // 火势等级0-100 p.nextToken(); b.setDamage(p.getIntValue()); // 损毁度0-100 buildings.add(b); } return buildings; }参数说明与踩坑点p.getLongValue()Server的id字段是64位整数若用p.getIntValue()会截断如ID281474976710655变成-1导致后续查找失败x/y强制转intRSSL世界坐标系是离散栅格128×128浮点坐标无意义转int节省内存且避免浮点误差Fieryness/Damage直接取int这两个字段范围固定0–100无需校验提升解析速度。整个WorldModelDeserializer解析耗时稳定在18–22msi7-8700K比Jackson默认解析快3.2倍——这是他们能在10Hz更新频率下不丢帧的关键。3.2 A*Dijkstra混合路径规划器为什么不用纯A*AStarPlanner.java是核心但它不是教科书式A*。东南大学做了两个关键改造预计算静态路网图首次启动时扫描所有Road对象构建邻接表MapRoad, ListRoad roadGraph存储每条路的可达邻居考虑单向路、损毁路阻断。此图只构建一次后续路径查询O(1)查表。动态障碍物注入当收到新WorldModel提取所有Ambulance当前坐标将其视为临时障碍点注入A*的isPassable(x, y)判断// AStarPlanner.java private boolean isPassable(int x, int y) { // 1. 检查是否超出地图边界 if (x 0 || x GRID_WIDTH || y 0 || y GRID_HEIGHT) return false; // 2. 检查是否为损毁道路从WorldModel实时获取 Road r worldModel.getRoadAt(x, y); if (r ! null r.getDamage() 80) return false; // 损毁80%视为不可通行 // 3. 检查是否被其他车辆占据动态障碍 for (Ambulance a : worldModel.getAmbulances()) { if (a.getX() x a.getY() y) return false; } return true; }为什么混合Dijkstra因为纯A在多目标场景如同时规划3辆救护车去3个伤员点效率低。东南大学采用Dijkstra多源扩展以所有伤员点为起点一次遍历算出到全图各点的最短距离再反查哪辆车离哪个伤员最近。MultiSourceDijkstra.java中computeMinDistanceToTargets()方法实现了此逻辑比3次独立A快4.7倍。3.3 优先级任务调度器不是简单队列而是带抢占的实时系统PriorityTaskScheduler.java实现了一个抢占式调度器任务类型分三级优先级任务类型触发条件是否可抢占1最高FIRE_EXTINGUISH检测到Fieryness 90的建筑是2RESCUE_CASUALTY检测到Casualty且health 30是3最低REPAIR_ROAD道路Damage 95且影响主干道否调度逻辑在scheduleNextTask()方法中public Task scheduleNextTask() { // 步骤1扫描所有高优任务FIRE_EXTINGUISH ListTask fireTasks findFireExtinguishTasks(); if (!fireTasks.isEmpty()) { return selectBestFireTask(fireTasks); // 选火势最大者 } // 步骤2扫描中优任务RESCUE_CASUALTY ListTask rescueTasks findRescueCasualtyTasks(); if (!rescueTasks.isEmpty()) { return selectNearestRescueTask(rescueTasks); // 选距离最近者 } // 步骤3执行低优任务REPAIR_ROAD但仅当无更高优任务时 if (currentTask null || currentTask.getPriority() Priority.REPAIR_ROAD) { return findRepairRoadTask(); } return currentTask; // 继续执行当前低优任务 }关键设计抢占机制当新WorldModel到来若检测到火势90的建筑无论当前在执行什么任务哪怕是正在救援的伤员立即中断切换至灭火任务距离感知selectNearestRescueTask()不是简单算欧氏距离而是调用AStarPlanner.getDistanceTo(x, y)获取实际路径距离避免直线距离误导防抖动同一伤员连续3帧被检测到才生成RESCUE_CASUALTY任务防止传感器噪声触发误调度。4. 避坑指南五个让东南大学Rescue Agent启动失败的真实场景这些坑我都亲手踩过日志截图存了17个文件夹。不是理论推测是真实发生、有错误码、有修复命令的血泪经验。按发生频率排序前两条占所有求助的73%。4.1 现象启动后立即报java.lang.NoClassDefFoundError: javax/xml/bind/JAXBContext原因Java 11默认移除了JAXB APIJava EE模块而rescuesim-api-4.3.2.jar编译时依赖它。Gradle构建时虽打包了jaxb-api-2.3.1.jar但运行时ClassLoader未正确加载。解决启动时显式添加模块参数java --add-modules java.xml.bind -jar build/libs/seu-rescue-agent-1.0-SNAPSHOT.jar注意--add-modules必须写在-jar之前顺序错则无效。Java 17需换用jakarta.xml.bind-api但此代码包不兼容必须用Java 11。4.2 现象日志卡在Connecting to server...超过20秒无任何错误输出原因server.host配置为localhost或127.0.0.1但Server运行在另一台机器或Docker容器本机防火墙阻止了出站连接。解决在Agent机器执行telnet server-ip 5555若提示Connection refused说明网络不通检查Server机器防火墙sudo ufw statusUbuntu或sudo firewall-cmd --list-allCentOS开放5555端口最关键将config.properties中server.host改为Server机器的真实局域网IP如192.168.1.100而非localhost。4.3 现象Agent注册成功但Web UI显示Status: OFFLINE且无心跳日志原因Server要求Agent每3秒发送一次心跳包HEARTBEAT消息但代码中HeartbeatSender线程被GC暂停超过5秒Server判定失联。常见于低配虚拟机2GB RAM运行时频繁Full GC。解决启动时增加JVM参数限制GC停顿java -XX:UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis200 -jar build/libs/seu-rescue-agent-1.0-SNAPSHOT.jar或在src/main/java/edu/seu/rescue/comm/HeartbeatSender.java中将Thread.sleep(3000)改为Thread.sleep(2800)留200ms缓冲。4.4 现象路径规划返回空路径Agent原地不动日志报No path found from (12,34) to (56,78)原因AStarPlanner初始化时GRID_WIDTH/HEIGHT与Server世界尺寸不匹配。Server v4.3.2默认世界是128×128栅格但代码中Constants.GRID_WIDTH 100旧版遗留。解决修改src/main/java/edu/seu/rescue/planner/Constants.javapublic class Constants { public static final int GRID_WIDTH 128; // 原为100必须改为128 public static final int GRID_HEIGHT 128; // 原为100必须改为128 }重新构建./gradlew build -x test否则修改不生效。4.5 现象Agent能移动但永远不执行救援任务日志反复打印No casualty found in range原因Casualty实体在WorldModel中坐标是浮点数如x:12.345,y:67.890但代码中Casualty.java的getX()/getY()返回int强制截断导致坐标偏移。例如真实位置(12.9,67.9)截断为(12,67)而该栅格无伤员。解决修改Casualty.java// 将字段类型从 int 改为 double private double x; private double y; // getX()/getY() 返回 double public double getX() { return x; } public double getY() { return y; } // 在WorldModelDeserializer中解析时用 p.getDoubleValue()重新构建后findRescueCasualtyTasks()才能准确定位伤员。5. 进阶技巧用自定义事件注入测试极端场景绕过Server GUIRSSL Server的Web UI只能触发基础事件如“新建火灾”但真实灾害有更复杂组合比如“某建筑起火后30秒坍塌”、“救护车行驶中遭遇道路损毁”。东南大学代码预留了EventInjector接口允许你在不修改Server的情况下向Agent注入任意伪造事件。这是他们调试多智能体协作的核心手段。5.1 启用事件注入模式两行配置开启后门在resources/config.properties末尾添加# 开启事件注入模式默认false event.injector.enabledtrue # 注入事件的JSON文件路径相对于项目根目录 event.injector.fileevents/test_collapse.json注意event.injector.file必须是绝对路径或相对路径不能是URL。文件需放在项目根目录与build.gradle同级。5.2 编写事件JSON模拟“建筑坍塌火势蔓延”连锁反应创建events/test_collapse.json内容如下[ { type: BUILDING_COLLAPSE, buildingId: 281474976710655, timestamp: 12000, damageIncrease: 40 }, { type: FIRE_SPREAD, sourceBuildingId: 281474976710655, targetBuildingId: 281474976710656, fierynessIncrease: 25, timestamp: 12500 } ]字段说明type支持BUILDING_COLLAPSE,FIRE_SPREAD,CASUALTY_APPEAR,ROAD_DAMAGE四种timestamp毫秒级时间戳相对于Agent启动时刻。12000表示启动后12秒触发damageIncrease/fierynessIncrease增量值非绝对值避免覆盖Server原始状态。5.3 在Agent中解析并应用事件三处代码修改修改AgentMain.java的start()方法加入事件注入器初始化// 在 worldModel new WorldModel(); 之后 if (Config.getInstance().isEventInjectorEnabled()) { eventInjector new EventInjector(Config.getInstance().getEventInjectFile()); eventInjector.start(); // 启动独立线程 }在EventInjector.java的run()方法中添加对BUILDING_COLLAPSE的处理private void handleBuildingCollapse(JSONObject event) { long bid event.getLong(buildingId); Building b worldModel.getBuildingById(bid); if (b ! null) { b.setDamage(b.getDamage() event.getInt(damageIncrease)); // 关键触发WorldModel变更通知让Planner重算 worldModel.notifyBuildingChanged(b); } }在WorldModel.java中确保notifyBuildingChanged()方法存在并调用planner.rebuildObstacleMap()public void notifyBuildingChanged(Building b) { // 通知所有监听者主要是Planner for (WorldModelListener l : listeners) { l.onBuildingChanged(b); } }5.4 验证事件效果用日志和Web UI双重确认启动Agent后观察日志[INFO] EventInjector: Injecting BUILDING_COLLAPSE for building 281474976710655 at t12000ms [DEBUG] WorldModel: Building 281474976710655 damage updated to 85 [INFO] AStarPlanner: Obstacle map rebuilt due to building change同时在Server Web UI的Buildings标签页找到对应ID建筑其Damage值应从初始值如45变为85。若看到此变化说明事件注入链路完全打通。从那以后我每次调试多智能体协作逻辑都强制走一遍这个事件注入流程先写JSON定义故障场景再启动Agent观察响应最后用Wireshark抓包确认消息流向。它比等Server GUI操作快10倍且能精确到毫秒级复现。希望帮到你。本文还有配套的精品资源点击获取