近日，麻省理工学院仿生机器人实验室取得一项新成果，开发出一套能以极高精度击球的机器人乒乓球系统，击球成功率高达88%。该系统的诞生源于探索动态操控潜力的目标，其控制方式未来或有更广泛应用，团队还计划进一步拓展平台能力。
研发背景与目标
据外媒TechXplore 5月31日报道，麻省理工学院仿生机器人实验室一直致力于通过创新硬件与控制系统打造高性能机器人。论文作者之一Kendrick Cancio称，“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实验室主要研究足式机器人灵活行走以及快速操控物体两大方向，而乒乓球运动恰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。
系统构成与原理
论文合著者David Nguyen与Cancio等人开发的平台由一条机器手臂和控制算法构成。该系统能预测来球轨迹，并规划出击球动作，在整个挥拍过程中不断微调路径，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。”系统由感知模块与执行模块构成，前者借助现成运动追踪系统，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。此外，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。
系统性能表现
团队实测发现，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。
应用前景与后续计划
Nguyen介绍，“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。”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。”同时，Cancio还提到，“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。”
