麻省理工学院仿生机器人实验室研发的乒乓球机器人系统取得了重大突破，展现出接近人类水平的精准击球能力。该系统融合了机械臂硬件创新与先进控制算法，采用高性能人形机械臂，并创新性地采用全程轨迹规划技术。通过感知模块和执行模块，系统能够实时捕捉球体运动并计算最优击球策略。测试显示，该系统击球成功率达88%，最高速度11米/秒，并可实现多种击球方式。这项研究证明了传统约束优化方法在精密控制中的独特优势，未来有望应用于搜救机器人、工业自动化等领域，为机器人技术落地带来新可能。

🏓 关键在于机械臂的硬件创新：该系统采用了实验室自主研发的高性能人形机械臂，其高扭矩、低惯性的特性使得机械臂能够实现毫秒级的快速响应，这是实现精准击球的基础。

💡 算法层面，全程轨迹规划是核心：研究团队突破了传统分段控制的局限，创新性地采用全程轨迹规划技术，使机械臂能够在整个挥拍过程中持续优化运动路径，从而提高击球的精准度。

👁️ 系统架构由感知与执行模块构成：感知模块通过高速运动追踪系统实时捕捉球体运动，执行模块负责计算最优击球策略并精确控制机械臂动作，实现了对乒乓球运动的全面感知与控制。

✅ 测试数据表明击球精准度高：该系统能以88%的成功率精准击球，最高出球速度达11米/秒，并且可以灵活切换多种击球方式，展现了其卓越的性能。

🚀 技术具有广泛的应用前景：这项研究的核心算法和硬件创新有望应用于搜救机器人、工业自动化等需要精密动态操控的场景，为机器人技术的实际落地带来新的可能性。

快科技6月3日消息，据媒体报道，麻省理工学院仿生机器人实验室近日在动态操控领域取得重大突破，其研发的乒乓球机器人系统展现出接近人类水平的精准击球能力。

该研究团队由肯德里克·坎西奥和大卫·阮领衔，他们开发的系统完美融合了机械臂硬件创新与先进控制算法。系统采用实验室自主研发的高性能人形机械臂，凭借其高扭矩、低惯性的特性，能够实现毫秒级的快速响应。

在算法层面，研究团队突破了传统分段控制的局限，创新性地采用全程轨迹规划技术，使机械臂能够在整个挥拍过程中持续优化运动路径。

团队构建了由感知模块和执行模块组成的完整系统架构。感知模块通过高速运动追踪系统实时捕捉球体运动，执行模块则负责计算最优击球策略并精确控制机械臂动作。测试数据显示，该系统能以88%的成功率精准击球，最高出球速度达11米/秒，并可实现多种击球方式的灵活切换。

值得注意的是，这项研究在方法论上具有特殊价值。在当前强化学习大行其道的背景下，研究团队证明了传统约束优化方法在精密控制中的独特优势。坎西奥表示："我们正在探索将两种方法优势互补的可能性，这可能会催生更强大的控制范式。"

自去年9月研究成果发表以来，团队持续优化系统性能。最新进展包括实现任意落点的精确控制，以及对球拍触球过程的精细化调控。

未来，研究人员计划通过加装龙门架等结构扩展机械臂工作空间，最终目标是实现完整的人机对打能力。这一技术突破不仅限于乒乓球领域，其核心算法和硬件创新有望应用于搜救机器人、工业自动化等需要精密动态操控的场景，为机器人技术的实际落地带来新的可能性。