麻省理工学院研发乒乓球机器人系统：击球成功率高达 88%

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。”