High Speed Robotic Table Tennis Swinging Using Lightweight Hardware with Model Predictive Control

📄 arXiv: 2505.01617v1 📥 PDF

作者: David Nguyen, Kendrick D. Cancio, Sangbae Kim

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-05-02

💡 一句话要点

提出高精度机器人乒乓球挥拍系统以解决击球风格多样性问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人乒乓球 模型预测控制 最优控制 高精度控制 运动机器人 智能训练 击球风格

📋 核心要点

  1. 现有的机器人乒乓球系统在击球风格和旋转的多样性方面存在不足，难以实现高精度和一致性的击球。
  2. 本文提出了一种基于最优控制问题的模型预测控制器，能够根据预测的球轨迹快速调整球拍的状态，以实现多种击球风格。
  3. 实验结果显示，该系统在三种不同的挥拍风格下，能够以11 m/s的平均出球速度和88%的成功率进行击球，表现出色。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种机器人乒乓球平台，能够以高精度、强劲和一致性实现多种击球风格和旋转。这一系统采用了定制的轻量化、高扭矩、低转子惯量的五自由度臂，具备高加速度。为生成挥拍轨迹，作者将问题形式化为一个最优控制问题（OCP），该问题约束了击球时球拍的状态。终端位置由预测的球轨迹决定，终端的方向和速度则根据不同的击球风格（如上旋、平击和下旋）进行选择。最后，构建了一个固定时域的模型预测控制器（MPC），使得硬件能够快速响应预测的球轨迹变化。实验验证表明，该系统在三种挥拍类型下的平均出球速度为11 m/s，成功率达到88%。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有机器人乒乓球系统在击球风格和旋转多样性方面的不足，现有方法难以实现高精度和一致性击球。

核心思路：论文通过将挥拍轨迹生成问题形式化为最优控制问题（OCP），并利用模型预测控制（MPC）来快速响应球轨迹变化，从而实现多种击球风格。

技术框架：整体架构包括五自由度的轻量化臂、最优控制问题的定义、模型预测控制器的构建以及实时反馈机制。主要模块包括轨迹生成模块和控制执行模块。

关键创新：最重要的技术创新在于将最优控制问题与模型预测控制结合，能够实时调整球拍状态以适应不同的击球风格，这在现有方法中尚属首次。

关键设计：关键设计包括对球拍终端位置、方向和速度的精确控制，以及对模型预测控制器的参数设置，以确保系统在快速变化的环境中仍能保持高效的击球性能。

📊 实验亮点

实验结果显示，该系统在三种挥拍风格下的平均出球速度达到11 m/s，成功率高达88%。这一性能显著优于现有的机器人乒乓球系统，展示了其在快速反应和多样化击球风格方面的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能运动训练、机器人竞技以及人机协作等场景。通过实现高精度的击球控制，能够为乒乓球训练提供更为智能化的解决方案，提升运动员的训练效果。同时，该技术也可扩展至其他球类运动的机器人应用，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

We present a robotic table tennis platform that achieves a variety of hit styles and ball-spins with high precision, power, and consistency. This is enabled by a custom lightweight, high-torque, low rotor inertia, five degree-of-freedom arm capable of high acceleration. To generate swing trajectories, we formulate an optimal control problem (OCP) that constrains the state of the paddle at the time of the strike. The terminal position is given by a predicted ball trajectory, and the terminal orientation and velocity of the paddle are chosen to match various possible styles of hits: loops (topspin), drives (flat), and chops (backspin). Finally, we construct a fixed-horizon model predictive controller (MPC) around this OCP to allow the hardware to quickly react to changes in the predicted ball trajectory. We validate on hardware that the system is capable of hitting balls with an average exit velocity of 11 m/s at an 88% success rate across the three swing types.