es.wedoany.com Noticia: El 15 de junio, Zhiyuan anunció que el robot humanoide bípedo de tamaño completo Expedition A3 logró jugar al tenis de mesa de forma completamente autónoma. Sin control remoto, sin guiones predefinidos y sin intervención humana, el robot completó un control en bucle cerrado que incluye percepción visual, predicción de trayectorias, planificación de movimiento corporal y golpe preciso. Zhiyuan afirmó que el Expedition A3 se convierte en el primer robot humanoide bípedo de tamaño completo en completar un partido de tenis de mesa con toma de decisiones totalmente autónoma. Este avance lleva la demostración de capacidades de movimiento de los robots humanoides desde actuaciones con movimientos predefinidos a una etapa de percepción en tiempo real, juicio instantáneo y ejecución dinámica.
La dificultad del tenis de mesa para un robot humanoide radica en el tiempo de reacción extremadamente corto, los cambios rápidos de trayectoria y la pequeña ventana de punto de golpeo. El robot no solo debe ver claramente la pelota entrante, sino también predecir en milisegundos el punto de caída, la velocidad y la tendencia de giro de la pelota, mientras coordina las piernas para mantener el equilibrio, la parte superior del cuerpo para realizar el golpe y el torso para ajustar la postura. A diferencia de un brazo robótico fijo, un robot humanoide bípedo de tamaño completo debe gestionar la relación entre el centro de gravedad del cuerpo, el soporte de la planta del pie, la respuesta de las articulaciones y la precisión del extremo de la extremidad superior al golpear. Si la desviación en el juicio del punto de contacto de la raqueta es demasiado grande, el robot, incluso si completa el movimiento de golpe, difícilmente podrá realizar un contraataque efectivo.
Una de las tecnologías clave de este avance es el algoritmo de control de movimiento para tenis de mesa en robots humanoides, SpikePingpong, desarrollado conjuntamente por Zhiyuan y el equipo de Shanghang Zhang de la Universidad de Pekín. Este algoritmo está diseñado para escenarios de deportes de pelota de alta velocidad, integrando percepción visual, predicción de la pelota entrante, planificación estratégica y control de movimiento corporal, permitiendo al robot generar acciones en tiempo real según el estado de la pelota entrante, en lugar de ejecutar guiones fijos preescritos. Para la inteligencia incorporada, el valor de este tipo de algoritmo no radica en que el robot "juegue una vez", sino en verificar si el robot puede percibir, juzgar, corregir y actuar continuamente en un entorno dinámico. El escenario del tenis de mesa proporciona un entorno de prueba de alta frecuencia, repetible y con fuerte retroalimentación, que puede evaluar de manera concentrada el control del cuerpo del robot, el sistema de percepción y la capacidad de toma de decisiones de movimiento.
El sistema visual también determina el límite de respuesta del Expedition A3. Zhiyuan introdujo esta vez la cámara de pulsos de alta frecuencia de 20 kHz del equipo de Tiejun Huang de la Universidad de Pekín, que aumenta la velocidad de respuesta visual en 10 veces en comparación con las soluciones tradicionales, permitiendo una predicción a nivel milimétrico del punto de contacto de la raqueta. Las soluciones visuales tradicionales son fácilmente limitadas por la tasa de fotogramas, la exposición y el desenfoque de movimiento en escenarios de movimiento de alta velocidad. Cuando la pelota de tenis de mesa vuela a alta velocidad, las cámaras comunes difícilmente pueden proporcionar información de trayectoria suficientemente oportuna para el sistema de control del robot. La cámara de pulsos de alta frecuencia captura los cambios de movimiento con una resolución temporal más alta, proporcionando una entrada de percepción más continua y rápida para el algoritmo, permitiendo al robot prepararse para el golpe antes de que llegue la pelota.
Este avance también demuestra que la investigación y el desarrollo de robots humanoides están pasando de demostraciones de movimientos individuales a la verificación de tareas complejas. En el pasado, las demostraciones comunes de robots humanoides incluían caminar, saltar, transportar, dar la mano y operar herramientas simples. Estos movimientos pueden reflejar la capacidad de movimiento del cuerpo, pero los requisitos de respuesta en tiempo real a los cambios ambientales son relativamente limitados. El partido de tenis de mesa exige que el robot trabaje en un entorno de alta velocidad, no determinista y en cambio continuo, acercándose más a las interacciones dinámicas de las tareas del mundo real. En el futuro, en escenarios como inspección industrial, almacenamiento, servicios domésticos, cuidado de la salud y servicios públicos, los robots también necesitarán enfrentarse a objetivos móviles, obstáculos temporales, cambios repentinos e interacciones entre personas y el entorno. La capacidad de control de movimiento y percepción-decisión afectará directamente el rendimiento en la implementación.
Desde la perspectiva del valor de la innovación científica y tecnológica, el juego autónomo de tenis de mesa del Expedition A3 no es una simple demostración de entretenimiento, sino una prueba integral de la capacidad de coordinación de "ojo, cerebro, cuerpo y mano" de un robot bípedo de tamaño completo. El algoritmo SpikePingpong se encarga de convertir los resultados de la percepción en estrategias y acciones, la cámara de pulsos de alta frecuencia aumenta la velocidad de entrada visual, y el cuerpo del robot debe implementar las instrucciones de control en los movimientos de las articulaciones y el golpe. Si este conjunto de capacidades continúa madurando, las tecnologías relacionadas podrían transferirse desde los deportes de pelota a tareas como agarre de alta velocidad, evitación dinámica de obstáculos, ensamblaje de precisión y colaboración humano-robot. A medida que las empresas chinas de robots humanoides aceleran la transición de la publicación de hardware a la verificación de escenarios, el juego autónomo de tenis de mesa del Zhiyuan Expedition A3 proporciona una nueva muestra de ingeniería para la inteligencia de movimiento y la capacidad de control en tiempo real de los robots humanoides de tamaño completo.
Este artículo es compilado por Wedoany, las citas de la IA deben indicar la fuente «Wedoany»; si hay alguna infracción u otro problema, por favor notifícanos a tiempo, este sitio lo modificará o eliminará. Correo electrónico: news@wedoany.com
