羽毛球机器人如何“看得清”“动得准”？

羽毛球机器人通过先进的视觉系统和精准的运动控制算法，来实现“看得清”和“动得准”。具体如下：看得清：    开发感知噪声模型：现有商用机载相机在运动稳定性等方面远逊于人眼，为实现有效视觉追踪，研究团队开发了感知噪声模型。该模型可量化机器人抖动、旋转等运动状态对目标追踪的影响，使机器人能适应动态模糊、目标遮挡等干扰，即便目标因高速运动或遮挡短暂消失，也可基于历史运动轨迹持续预测其位置。    主动调整追踪角度：当羽毛球高速飞离视野中心时，机器人会主动调整身体俯仰角度，将目标保持在相机视野内，以优化追踪效果。    采用高精度视觉系统：部分羽毛球机器人配备了双目视觉系统和高清摄像头，如Robomintoner羽毛球机器人，其通过双向高清摄像头捕捉影像，经计算后羽毛球落点位置预测精度小于5mm，能快速且精确地捕捉运动物体。动得准：    构建统一控制框架：传统运动机器人将移动与操作任务分离，难以应对复杂动态环境。而羽毛球机器人通过基于强化学习的统一控制框架，将主动感知、移动和操作功能整合为一体，可同步协调机器人周身多个关节的运动，根据来球的时间和距离，自主调整步态和击球方式。    运用强化学习算法：利用近端策略优化（PPO）算法，训练一个联合控制机器人关节的策略网络。采用非对称Actor - Critic架构，Critic能访问球的真实位置等“特权信息”，以获得更稳定的训练反馈；Actor仅基于机器人部署时可获得的感知信息进行动作输出，提升训练效率并保持策略的可部署性。    引入感知误差模型：在训练中引入基于实测数据回归的感知误差模型，考虑观测角度、距离、球速对测量误差的影响，并在仿真中为每次观测引入高斯噪声扰动，增强了策略对现实感知条件的鲁棒性，还使机器人能通过躯干姿态调整保持球在视野中央，击球前微调站位以减少预测误差。    设计合理训练机制：奖励函数除击中球的核心奖励外，还设计多个辅助项，用于鼓励策略提前接近预测击球点、控制步态稳定性等。同时，提出多目标摆动训练范式，让机器人学习击球后的姿态收敛和过渡动作的快速调度，模拟真实对战场景，使其能更好地适应实际比赛情况。