基于端到端课程强化学习的旋转乒乓球轨迹模拟与抓取策略研究

针对现有乒乓球机器人难以应对高速旋转球的难题，本研究提出融合课程强化学习(Curriculum RL)、旋转球碰撞物理建模、轨迹状态定义及Real2Sim迁移的创新框架。通过分阶段训练策略和精准轨迹仿真，成功实现机器人对旋转球的稳定回击，为机器人强化学习的低成本部署和周期性任务泛化提供新范式。

　　

乒乓球作为旋转速度最快的球类运动之一，其高速旋转特性不仅改变球的飞行轨迹，更大幅增加回球难度。然而，现有乒乓球机器人多因旋转测量成本高、轨迹预测不准等问题，难以应对高速旋转球。传统基于模型或数据驱动的击球策略存在物理参数不精确、数据标注成本高等局限，而强化学习(RL)虽具潜力却面临训练安全性和数据复用率低的挑战。

为解决这一难题，上海交通大学的研究团队在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表研究，提出融合课程强化学习与物理仿真的创新方案。该研究通过五项核心技术：分阶段课程RL训练（抓球-击球-定点回球）、旋转球碰撞物理建模、基于轨迹状态的矩阵奖励函数设计、有效回合轨迹筛选机制以及Real2Sim验证框架，成功实现机器人对2000rpm以上旋转球的稳定处理。实验表明，该方法使机器人回球准确率提升47%，并通过真实轨迹导入仿真验证了策略的可行性。

关键技术方法
研究采用PyBullet构建仿真环境，通过多阶段课程RL（依次学习抓球、击球、定点回球）降低训练难度；建立考虑马格努斯效应的碰撞动力学模型提升轨迹仿真精度；设计基于轨迹状态（飞行、弹跳、碰撞等关键节点）的矩阵奖励函数；利用高斯混合模型筛选有效训练轨迹；最后通过Real2Sim将真实球轨迹映射至仿真环境验证泛化能力。

研究结果

1. 机器人系统配置：仿真机器人机械结构与实体机器人一致，通过引入感知噪声和延迟模拟现实干扰。
2. 仿真训练策略：课程RL使训练效率提升3倍，旋转球碰撞模型将轨迹预测误差控制在±2cm内。
3. Real2Sim迁移：在200组真实轨迹测试中，机器人成功回击率达89%，验证策略的实用性。
4. 实验验证：对比实验显示，完整方案比传统RL的样本利用率提高60%，异常行为减少82%。
5. 结论：该研究不仅解决旋转球处理难题，其轨迹状态定义和Real2Sim框架可推广至行走机器人等周期性任务，为机器人RL的低成本部署提供新思路。

意义与展望
该研究首次实现端到端课程RL在高速旋转球场景的应用，突破传统方法对旋转参数的依赖。轨迹状态定义创新性地将乒乓回合抽象为周期性状态机，为复杂时序任务提供通用建模范式。Real2Sim框架通过真实数据预验证策略，显著降低部署风险。未来可扩展至羽毛球、棒球等旋转运动机器人，并探索跨模态轨迹生成技术以进一步提升仿真保真度。