Когда соперники без остановки толкают твоего робота, красивая стратегия с тремя точками для стрельбы разваливается. Арман Ілияс, десятиклассник РФМШ из Астаны, научил робота команды FoxSlide из FIRST TechChallenge попадать мячом в цель прямо на ходу. Потом вместе с наставником просчитал на модели, куда уходит точность: сколько съедает воздух, сколько собственная скорость робота и где никакая поправка уже не поможет. Робот FoxSlide №29029 с вращающейся турелью и маховиком. Фото: из архива команды Проблема: мяч наследует скорость робота В сезоне DECODE роботу FIRST Tech Challenge нужно забрасывать пластиковые мячи в ворота. Сначала FoxSlide стреляла только из трёх заранее выбранных точек на поле, стоя на месте. Потом соперники стали играть в жёсткую защиту: толкали робота без остановки, и спокойно встать и прицелиться было нельзя. Робот постоянно двигался в момент выстрела, и мячи стабильно перелетали цель. Арман говорит, что тогда команда поняла: на поле никто не даст постоять неподвижно, алгоритм нужно переписать так, чтобы робот попадал в движении. Принцип простой, как пас на бегу. Если бросить мяч прямо перед собой, скорость бегущего прибавится к скорости броска, и мяч улетит дальше. Поэтому робот целится не в сами ворота, а в воображаемую точку, смещённую назад: алгоритм умножает текущую скорость на время полёта мяча и сдвигает прицел к себе. Идея «виртуальной цели» не новая, в соревновательной робототехнике это известный приём, и Арман сам пишет об этом в статье: он изучил движение снаряда и сложение скоростей, дошёл до этой идеи и реализовал её в алгоритме, а команда встроила его в робота и замерила всё нужное для расчётов. До внедрения алгоритма, по словам команды, при стрельбе в движении было ноль попаданий. После запуска виртуальной цели робот попадал, как говорит Арман, практически всегда, а редкие промахи объяснялись просадками напряжения на батарее. Это оценка самой команды, точной статистики матчей у нас нет. Что показал расчёт Чтобы понять, какая из ошибок важнее, Арман вместе с наставником по исследованию Газизом Турсыном (образовательная программа ADMIT) сделал модель полёта мяча. По словам Армана, формулу виртуальной цели вывел он, а модель собрал и посчитал Газиз. Результаты вошли в статью, которую журнал Central Asian ScientificJournal опубликовал в октябре 2026 года (№4 (32), ISSN 3135-3061). Это именно расчёт на модели, а не замеры на поле: модель двумерная, вращение мяча не учтено, а масса мяча оценена, а не взвешена. Код модели и её вывод авторы выложили в открытый доступ. Три вывода Первое: сопротивление воздуха не мелочь. Если считать полёт мяча без него, выстрел недолетает на 0,27 м с 1,75 м и на 0,85 м с 3,9 м, то есть теряется от 15 до 22% дальности. По словам Армана, больше всего его удивило именно это: сопротивление воздуха оказалось не просто погрешностью, а доминирующим фактором. Второе: собственная скорость тоже дорого стоит. Каждый метр в секунду скорости, который робот не учитывает, даёт примерно полметра перелёта. На расчётной максимальной скорости 2,73 м/с перелёт на дистанции 2,5 м достигает 1,27 м, это почти в два раза больше ширины проёма ворот (67,3 см). Третье: поправка работает. Если целиться на 0,5–1,5 м ближе, чем ворота, остаточная ошибка в расчёте составляет не больше 3 мм везде, где решение вообще существует. Где поправка не помогает Главное ограничение оказалось не про воздух и не про код, а про геометрию. Турель у FoxSlide стоит на высоте примерно 27 см (в расчётах взяли 30 см), и при таком положении ближе, чем примерно с 1,5 м мяч не попадает в ворота сверху: он достигает вершины траектории прямо у кромки и просто не падает внутрь. Это верно и для выстрела стоя, и для выстрела в движении. Поднять механизм выше по правилам нельзя. Правило R105 ограничивает высоту 0,457 м в обычной игре, а правило G415 разрешает до 0,965 м только в последние 20 секунд и вне зон стрельбы. Поэтому Арман называет ближнюю зону не багом алгоритма, а фиксированным «слепым пятном», которое водителям нужно обходить тактически. Как калибровали на практике Исходные данные для модели команда собирала вручную. Для калибровки маховика задавали его скорость и угол наклона (от 30 до 60 градусов), измеряли дальность полёта мяча и по формуле дальности считали начальную скорость. Затем в Excel построили график связи скорости вращения маховика со скоростью запуска. Максимальную скорость робота 2,73 м/с команда рассчитала по паспортным данным: моторы goBILDA на 1150 об/мин с редукцией 24:55 (на выходе около 501 об/мин) и колёса mecanum от goBILDA. Зоны стрельбы (0,86–2,50 м и 2,50–3,90 м) измеряли рулеткой прямо на поле. Команда и Хьюстон Арман занимается робототехникой с восьмого класса: начинал в лиге FLL в команде Fizmat Tech, в девятом перешёл в более сложную категорию FTC и присоединился к школьной команде FoxSlide. Сейчас в команде 11 человек. Пятеро отвечают за самого робота: 3D-моделирование, инженерию и программирование. Остальные ищут спонсоров, популяризируют робототехнику и связываются с профессионалами, чтобы получать обратную связь. На чемпионате мира FIRST в Хьюстоне FoxSlide выступала в дивизионе Edison: 6 побед и 4 поражения в квалификации, 23-е место из 57 команд по официальным данным FIRST. FoxSlide на церемонии награждения LepsiFest 2026. На сертификатах, которые держит команда: WinningAlliancePartner (250 000 ₸) и ControlAwardWinner. Фото: из архива команды Новый сезон Как только анонсировали сезон BIOBUZZ, команда решила, что алгоритм виртуальной цели переедет на нового робота с первого дня. После турнира AI & Digital Bridge Cup в Астане в сентябре стало ясно, что стрельба на ходу станет ещё важнее: игра агрессивнее, соперники включают плотную защиту со старта. В новом сезоне команда заметила другую проблему: обратное вращение мяча (backspin) выбрасывает снаряды из ворот. Чтобы это предотвратить, на шутер поставят встречные валики (counter rollers). А блокировка базы (base locking) позволит фиксировать колёса на месте, чтобы соперники не могли сдвинуть робота. Главный совет командам, которые начинают сезон с нуля, по словам Армана: не рассчитывать только на фиксированные точки для стрельбы. Соперники быстро просчитают их и будут постоянно толкать робота.
How to teach a robot to shoot on the run: a schoolboy from Astana calculated where accuracy is lost
When your opponents keep pushing your robot around, the beautiful three-point shooting strategy falls apart. Arman Ilias, a tenth-grader at the Russian Physics School from Astana, taught the FoxSlide team robot from FIRST TechChallenge to hit the target with a ball while moving. Then, together with the mentor...
AI Summary & Key Takeaways
- When your opponents keep pushing your robot around, the beautiful three-point shooting strategy falls apart
- Arman Ilias, a tenth-grader at the Russian Physics School from Astana, taught the FoxSlide team robot from FIRST TechChallenge to hit the target with a ball while moving
- Then, together with the mentor...

Event timeline
Related stories
RUМИИЦР РК и «Казахтелеком» договорились о сотрудничестве в рамках проекта ускоренной цифровизации Казахстана
Министерство искусственного интеллекта и цифрового развития Республики Казахстан и АО «Казахтелеком» подписали Меморандум о взаимодействии в рамках проекта «Ускоренная цифровизация для инклюзивной экономики Казахстана». Ключевым направлением сотрудничества станет развитие…
RUКак научить робота стрелять на ходу: школьник из Астаны нашел способ повысить точность
🤖 Как научить робота стрелять на ходу: школьник из Астаны нашел способ повысить точность Арман Ілияс, десятиклассник РФМШ из Астаны, разработал алгоритм, который помогает роботу команды FoxSlide попадать мячом в цель прямо во время движения. Раньше робот мог точно стрелять…
KZБаладжи Шринивасан Қазақстандағы AI мен инновацияны дамытуға қосқан үлесі үшін марапатталды
Қазақстан Президенті Қасым-Жомарт Тоқаев Network School негізін қалаушы Баладжи Шринивасанды II дәрежелі «Достық» орденімен марапаттады. Ол бұл наградаға Қазақстанда жасанды интеллект пен инновация салаларын дамытуға қосқан үлесі үшін ие болды. Сообщение Баладжи Шринивасан…
Nvidia has limited the share of Chinese customers in data centers around the world
✔️ Nvidia has limited the share of Chinese clients in data centers around the world Nvidia has informally notified data center operators that they are required to monitor the composition of the client base, customers from the PRC should account for no more than 49% of leased capacity, at least 51%...
