我們很興奮與大家分享一篇剛發表的重磅研究論文——是的,主角是能打乒乓球的人形機器人!更棒的是,實驗是使用 Unitree 的人形平台所完成的。🚀


🌟 為什麼這個研究這麼重要?

這幾年人形機器人在行走與全身控制方面已經進展迅速。但面對「高速互動任務」——例如運動,仍是極大的挑戰。

乒乓球正是一個完美的實驗場域:

  • 球速超過 5 公尺/秒

  • 機器人需要在 不到1秒內完成:感知 ➝ 預測 ➝ 行動

  • 需要同時具備 敏捷、平衡與擬人化精準控制


🏓 技術突破:階層式控制架構

清華大學(Tsinghua University)美國 UC Berkeley 團隊共同開發出一套創新的階層式控制系統,其中包括:

  1. 高階規劃器(High-level planner)

    • 預測球的軌跡,規劃揮拍的方式與位置。

  2. 低階控制器(RL-based whole-body controller)

    • 使用強化學習(Reinforcement Learning),控制機器人自然地揮拍,協調手臂、雙腿與身體。

  3. 結合真人動作資料訓練

    • 讓機器人不只「會打」,甚至動作看起來像真人

       


🔥 驚人的成果

  • ✅ 機器人與真人連續對打達 106 球

  • ✅ 反應速度最快達 0.42 秒

  • ✅ 兩台機器人也能穩定對打

  • 全程自主運作,無需遙控或人為介入

這是史上第一次,人形機器人能在真實環境中達成次秒級反應的高速互動任務


📚 論文資訊

  • 第一作者:蘇智(Zhi Su),清華大學本科生,研究期間在 UC Berkeley 完成此研究

  • 發表日期:2025 年 8 月 28 日

  • 全文與影片:👉https://humanoid-table-tennis.github.io/


🚀 為什麼值得分享?

這項研究展現了 Unitree 機器人平台高速互動應用場景中的強大潛力!不論是教育研究、動作模擬還是 AI 應用開發,都極具啟發性。

如果你是開發者、教育單位或企業客戶,這將是非常值得參考的案例;同時也非常適合在社群平台分享這個令人驚艷的里程碑!


📢 快將這個故事分享給你身邊的 AI 與機器人愛好者吧!
影片特別精彩,千萬別錯過!

 

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