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机器东谈主打乒乓球，这（zhei）您受得了吗？

重要玩的还王人是高难度：并步接球！

0.42秒极限反映扞拒扣球！

最高还能对拉106拍！

打不外，归正我是打不外。

这位乒乓球场上的机器东谈主妙手，出自清华姚班本科生苏智（师从吴翼训练）的最新论文——《HITTER: A HumanoId Table TEnnis Robot via Hierarchical Planning and Learning》。

在这篇论文中，连系者们提倡了一套结合模子计算与强化学习的分层框架，罢了了东谈主形机器东谈主在亚秒级（sub-second）反映下的寂静连气儿对打。

这是怎样作念到的？

总的来说，为了教机器东谈主打乒乓球，连系团队提倡了一个将高层计算与低层舍弃分开科罚的框架。

其中，在高层计算中，基于模子的计算器（model-based planner）或者导航球的轨迹，并展望击球位置、速率和时机。

在低层框架中，基于强化学习（RL）的全身舍弃器，或者阐发计算器的展望，生成合营的手臂和腿部作为来履行与东谈主类雷同的打击作为。

具体来说，连系团队胜利将宇树G1的手掌形成了乒乓拍子，并让它站在一张模范尺寸的乒乓球台上进行磨练。

在感知方面，连系给与了九个OptiTrack录像头（运行频率为360 Hz）来跟踪球的位置，这达到了毫米级的精度。

在计算方面，基于模子的计算器在每个工夫步收受球的位置数据，并展望拍子的击球位置、速率和时机。

这些展望被寄托给全身舍弃器，以生成宇树G1所需的击球时机和拍子速率。

之后，机器东谈主阐发强化学习束缚诊疗击球计谋，普及畅通发挥。

此外，为了饱读舞机器东谈主作念出访佛东谈主类的挥拍作为，连系东谈主员还在计谋磨练中加入了东谈主类作为参考（正手和反手）。

通过东谈主类作为参考进行磨练，机器东谈主产生了与东谈主类作为尽头雷同的击球步履：举例下图中机器东谈主击球时的腰部旋转。

在真确全国的实验中，团队向机器东谈主投掷了26个球，机器东谈主收效回球24次，击中后未回球1次，十足失球1次，达到了96.2%的击球率和92.3%的回球率。

何况，就像咱们起原提到的，G1在与东谈主类敌手对打时，罢了了多达106次的连气儿击球，这一连拍远远非凡了空闲东谈主类玩家的水平。

此外，G1还发挥出了扞拒扣球的才能。

终末，值得一提的是，除了与东谈主类进行对战，机器东谈主也不错在十足自主的匹配环境中抓续进行对战。

为什么是乒乓球？

在前段工夫的机器东谈主畅通会上，咱们仍是看到了不少机器东谈主参与的畅通方法(如跑步、拳击、足球等）。

不外，这些畅通往往留给机器东谈主较长的诊疗与反映工夫。

而在实际生涯中，机器东谈主往往需要在动态环境下与快速转移的物体交互，这种交互从根底上讲更难：

因为它们不仅需要各个要道的合营舍弃，还需要在极限工夫测量内运行的精密感知-活动闭环，而乒乓球恰是此类交互的绝佳例子。

相干于网球或羽毛球等畅通，乒乓球的距离更短、攻防诊疗更快、反映工夫窗口更小（球速非凡5米/秒）。

这就意味着机器东谈主系统必须在片刻内完成感知、展望、计算和击球以及与转移或静态的不同操作。

更难的是，收效的击球需要敏捷的全身畅通，包括快速摆入手臂、动掸腰部、快速垫步和收复均衡，以确保准确击球并为下一次打作念好准备。

是以，打乒乓球，对东谈主形机器东谈主来说，还真不是一件容易的事。

仍是运转期待下一次的机器东谈主畅通会了！

参考联接：

[1]https://arxiv.org/pdf/2508.21043

[2]https://humanoid-table-tennis.github.io

— 完 —

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