[智能应用]麻省理工学院研发乒乓球机器人系统：击球成功率高达 88% [3P] [复制链接]

IT之家 6 月 2 日消息，据外媒 TechXplore 5 月 31 日报道，麻省理工学院仿生机器人实验室最新开发了一套机器人乒乓球系统，能够以极高的精度使用球拍击球，包括制造不同的击球方式与旋转。这项研究已在 arXiv 上发表论文（IT之家附链接：点此访问）。
论文作者之一 Kendrick Cancio 表示，实验室一直在通过创新硬件与控制系统来打造高性能机器人。“我们受机器人与 AI 研究所委托，开发了这套系统，用于探索动态操控的潜力，目标是让仿人机器人在乒乓球表现上达到人类水平。”
MIT 实验室目前主要研究两大方向：足式机器人如何灵活行走，以及如何快速操控物体。这两方面都面临各自的挑战 —— 前者要能应对环境干扰，后者则讲究动作的精准执行。
研究者指出，乒乓球正好结合了两者的控制难点，需要系统在极短时间内精准反应。论文合著者 David Nguyen 表示：“这正是一个独特的控制问题，而我们可以借助定制硬件来突破。”
Nguyen 与 Cancio 等人开发的平台由一条机器手臂和控制算法构成。系统能预测来球轨迹，并规划出击球的动作，在整个挥拍过程中不断微调路径，以确保球拍以正确的角度、速度与位置命中目标。
Nguyen 指出：“我们不仅规划手臂下一步的动作，而是为整个挥拍制定路径，这虽然增加了挑战，却能显著提升命中率。”
这套系统由两个模块构成：感知模块与执行模块。前者借助现成的运动追踪系统，实时捕捉其设计的乒乓球运动；后者则运算预测轨迹与最佳击球方式，并持续更新执行路径。
Nguyen 介绍，这套机器人手臂为 MIT 自研人形臂的定制版，具备高扭矩与低惯性特点，使其反应更快、动作更激烈。“这种控制方式未来可用于搜救等场景，让机器人在动态环境中精准完成任务。”
团队通过实测发现，这套系统能以 88% 的成功率击中来球，平均出球速度达 11 米每秒，支持三种不同击球方式，展现出极高的稳定性与效率。
Cancio 表示：“尽管如今强化学习在机器人控制领域被广泛看好，但我们的研究表明，传统的约束优化依然有不可替代的价值，未来也许能结合两种方法的优势。”
Nguyen 补充说，自去年 9 月论文提交以来，系统功能已进一步提升，不仅能瞄准乒乓球台上的任意位置，还能精准规划拍面与球的接触过程。
研究人员计划在后续工作中进一步拓展平台能力，例如通过为机械臂加装龙门架结构以扩大其活动范围，让机器人能够完整参与人机乒乓球比赛。
Cancio 表示：“我们接下来将提升击球速度，并尝试识别标准乒乓球，以便与人类或其他系统更好对比。”

麻省理工学院研发乒乓球机器人系统：击球成功率高达 88%
系统概述
麻省理工学院仿生机器人实验室最新开发的这套机器人乒乓球系统，能够以极高的精度使用球拍击球，包括制造不同的击球方式与旋转。该系统由一条机器手臂和控制算法构成，由感知模块与执行模块两个模块组成。感知模块借助现成的运动追踪系统，实时捕捉其设计的乒乓球运动；执行模块则运算预测轨迹与最佳击球方式，并持续更新执行路径。

研发背景与目标
实验室一直在通过创新硬件与控制系统来打造高性能机器人。受机器人与AI研究所委托，开发了这套系统，用于探索动态操控的潜力，目标是让仿人机器人在乒乓球表现上达到人类水平。MIT实验室目前主要研究两大方向，即足式机器人如何灵活行走，以及如何快速操控物体，而乒乓球正好结合了两者的控制难点，需要系统在极短时间内精准反应。

系统特点
定制硬件
这套机器人手臂为MIT自研人形臂的定制版，具备高扭矩与低惯性特点，使其反应更快、动作更激烈。

轨迹规划与微调
系统能预测来球轨迹，并规划出击球的动作，在整个挥拍过程中不断微调路径，以确保球拍以正确的角度、速度与位置命中目标。研究人员不仅规划手臂下一步的动作，而是为整个挥拍制定路径，这虽增加了挑战，却能显著提升命中率。

功能强大
团队通过实测发现，这套系统能以 88% 的成功率击中来球，平均出球速度达 11 米每秒，支持三种不同击球方式，展现出极高的稳定性与效率。自去年 9 月论文提交以来，系统功能已进一步提升，不仅能瞄准乒乓球台上的任意位置，还能精准规划拍面与球的接触过程。

未来计划
研究人员计划在后续工作中进一步拓展平台能力，例如通过为机械臂加装龙门架结构以扩大其活动范围，让机器人能够完整参与人机乒乓球比赛。接下来还将提升击球速度，并尝试识别标准乒乓球，以便与人类或其他系统更好对比。

应用前景
这种控制方式未来可用于搜救等场景，让机器人在动态环境中精准完成任务。此外，这项乒乓球技术还可以用于提高人形机器人的速度和响应能力，尤其是在机器人需要快速反应或预测的情况下

麻省理工学院仿生机器人实验室开发的这套机器人乒乓球系统展示了他们在动态操控领域的最新进展。以下是该系统的关键特点和成就：

1. 高精度击球：该系统能够以极高的精度使用球拍击球，包括制造不同的击球方式与旋转。

2. 动态操控潜力：实验室的目标是让仿人机器人在乒乓球表现上达到人类水平，探索动态操控的潜力。

3. 两大研究方向：MIT实验室目前主要研究足式机器人如何灵活行走和如何快速操控物体，两者都面临各自的挑战。

4. 独特的控制问题：乒乓球结合了两者的控制难点，需要系统在极短时间内精准反应。

5. 机器手臂和控制算法：系统由一条机器手臂和控制算法构成，能预测来球轨迹，并规划出击球动作，在整个挥拍过程中不断微调路径。

6. 高命中率：这套系统能以88%的成功率击中来球，平均出球速度达11米每秒，支持三种不同击球方式，展现出极高的稳定性与效率。

7. 模块化设计：系统由感知模块和执行模块构成，前者实时捕捉乒乓球运动，后者运算预测轨迹与最佳击球方式，并持续更新执行路径。

8. 定制版机器人手臂：具备高扭矩与低惯性特点，使其反应更快、动作更激烈，这种控制方式未来可用于搜救等场景。

9. 传统约束优化的价值：尽管强化学习在机器人控制领域被广泛看好，但研究表明传统的约束优化依然有不可替代的价值。

10. 系统功能提升：自去年9月论文提交以来，系统功能已进一步提升，不仅能瞄准乒乓球台上的任意位置，还能精准规划拍面与球的接触过程。

11. 后续工作计划：研究人员计划进一步拓展平台能力，例如通过为机械臂加装龙门架结构以扩大其活动范围，让机器人能够完整参与人机乒乓球比赛，并提升击球速度，尝试识别标准乒乓球以便与人类或其他系统更好对比。

综上所述，麻省理工学院仿生机器人实验室的这项研究不仅展示了他们在机器人动态操控领域的最新进展，而且为未来机器人技术的发展提供了新的思路和方向。