MIT 打造乒乓球機器手臂！能預測對手球路、擊球準確率飆 88%，可挑戰人類中階選手

麻省理工學院（MIT）仿生機器人實驗室近日發表了一項最新研究成果：一套專為打乒乓球設計的機器人系統，具備高精準擊球能力，不僅能產生多種球路與旋轉，擊球成功率更高達 88%。該研究已於預印平台 arXiv 公布，相關論文由 Kendrick Cancio、David Nguyen 等人共同撰寫。

Cancio 表示，實驗室長期致力於開發高性能的機器人硬體與控制系統，這套新系統則是受機器人與 AI 研究機構委託，目的是探索高動態操控的潛力，希望最終讓仿人型機器人能在乒乓球這類精密對打項目中達到人類選手的水平。

這個機器人平台包含兩大模組：一為感測系統，運用現成的動作追蹤技術即時掌握乒乓球運動軌跡；另一為控制執行系統，能預測來球軌跡、規劃擊球動作，並於揮拍過程中動態修正，確保以正確角度與速度擊球。

Nguyen 強調，這套系統不同於一般僅針對手臂位置下指令的作法，而是為整個揮拍過程設計完整路徑，雖然挑戰更高，卻能顯著提升命中準確率。MIT 團隊也特別為這項研究設計出高扭力、低慣性的機器手臂，使其在短時間內完成激烈動作，未來有望應用在如搜救、危險環境操作等場景。

MIT 仿生機器人實驗室利用輕量化、高扭力、低轉子慣性的五自由度機械手臂，結合模型預測控制（Model Predictive Control, MPC）技術，實現高精度的乒乓球擊球動作。該系統能夠執行多種擊球方式，包括上旋（loop）、平擊（drive）和下旋（chop），在實驗中達到了 88% 的擊球成功率。

實測顯示，該系統平均出球速度達每秒 11 公尺，不僅穩定性高，整體表現也相當接近人類初中階選手的水準。

Cancio 認為，儘管目前業界熱衷使用強化學習來提升機器控制效率，但這項研究說明傳統的「限制條件優化」（constrained optimization）仍具獨特價值，未來或可與機器學習方法結合，創造更強大效果。

團隊接下來將繼續優化系統，包括提升擊球速度、強化對乒乓球的識別能力，並計畫在機械臂上加裝龍門架結構，擴大可移動範圍，實現完整的人機對戰功能。

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