De acordo com pt.wedoany.com-Em 15 de junho, a Zhiyuan anunciou que o robô humanoide bípede de tamanho real Expedition A3 conseguiu jogar tênis de mesa de forma totalmente autônoma. Sem controle remoto, scripts ou intervenção humana, o robô completou um ciclo fechado de percepção visual, previsão de trajetória, planejamento de movimento corporal e controle preciso da rebatida. A Zhiyuan afirma que o Expedition A3 se tornou o primeiro robô humanoide bípede de tamanho real a tomar decisões de forma totalmente autônoma e completar uma partida de tênis de mesa, avançando a demonstração da capacidade de movimento de robôs humanoides de apresentações de ações pré-programadas para estágios de percepção em tempo real, julgamento imediato e execução dinâmica.
A dificuldade do tênis de mesa para robôs humanoides reside no tempo de reação extremamente curto, na rápida mudança de trajetória e na pequena janela do ponto de contato da raquete. O robô não só precisa ver a bola que se aproxima, mas também prever o ponto de queda, a velocidade e a tendência de rotação da bola em milissegundos, enquanto coordena as pernas para manter o equilíbrio, os membros superiores para realizar a rebatida e o tronco para ajustar a postura. Diferente de um braço robótico fixo, um robô humanoide bípede de tamanho real precisa lidar com a relação entre o centro de gravidade do corpo, o apoio dos pés, a resposta das articulações e a precisão das extremidades dos membros superiores ao rebater. Se o julgamento do ponto de contato da raquete for muito impreciso, mesmo que o robô complete o movimento de rebatida, será difícil realizar um contra-ataque eficaz.
Uma das tecnologias-chave deste avanço é o algoritmo de controle de movimento para tênis de mesa de robôs humanoides, SpikePingpong, desenvolvido em conjunto pela Zhiyuan e pela equipe de Shanghang Zhang, da Universidade de Pequim. O algoritmo é voltado para cenários de jogos com bolas em alta velocidade, combinando percepção visual, previsão da bola que se aproxima, planejamento estratégico e controle de movimento corporal, permitindo que o robô gere ações em tempo real com base no estado da bola que se aproxima, em vez de executar scripts fixos pré-programados. Para a inteligência incorporada, o valor desse tipo de algoritmo não está em fazer o robô "jogar uma partida", mas em verificar se o robô pode perceber, julgar, corrigir e agir continuamente em um ambiente dinâmico. O cenário do tênis de mesa fornece um ambiente de teste de alta frequência, repetível e com forte feedback, que pode testar de forma concentrada as capacidades de controle do corpo do robô, do sistema de percepção e da tomada de decisão motora.
O sistema de visão também determina o limite de resposta do Expedition A3. A Zhiyuan introduziu a câmera de pulso de alta frequência de 20 kHz da equipe de Tiejun Huang, da Universidade de Pequim, aumentando a velocidade de resposta visual em 10 vezes em comparação com soluções tradicionais, permitindo uma previsão milimétrica do ponto de contato da raquete. Soluções de visão tradicionais são facilmente limitadas pela taxa de quadros, exposição e desfoque de movimento em cenários de movimento de alta velocidade. Durante o voo em alta velocidade da bola de tênis de mesa, câmeras comuns têm dificuldade em fornecer informações de trajetória suficientemente oportunas para o sistema de controle do robô. A câmera de pulso de alta frequência captura mudanças de movimento com maior resolução temporal, fornecendo uma entrada de percepção mais contínua e rápida para o algoritmo, permitindo que o robô se prepare para a rebatida antes que a bola que se aproxima chegue.
Este progresso também indica que a pesquisa e desenvolvimento de robôs humanoides está passando de demonstrações de ações individuais para a verificação de tarefas complexas. No passado, as demonstrações comuns de robôs humanoides incluíam caminhar, pular, transportar, apertar as mãos e operar ferramentas simples. Essas ações podem refletir a capacidade de movimento do corpo, mas exigem uma resposta relativamente limitada a mudanças ambientais em tempo real. A partida de tênis de mesa exige que o robô trabalhe em um ambiente de alta velocidade, não determinístico e em constante mudança, aproximando-se mais da interação dinâmica em tarefas do mundo real. No futuro, em cenários como inspeção industrial, armazenagem, serviços domésticos, cuidados de saúde e serviços públicos, os robôs também precisarão lidar com alvos móveis, obstáculos temporários, mudanças repentinas e interações entre humanos e o ambiente. A capacidade de controle motor e percepção e tomada de decisão afetará diretamente a eficácia da implementação.
Do ponto de vista do valor da inovação científica e tecnológica, o jogo autônomo de tênis de mesa do Expedition A3 não é uma mera demonstração de entretenimento, mas um teste abrangente da capacidade de coordenação "olho, cérebro, corpo e mão" de um robô bípede de tamanho real. O algoritmo SpikePingpong é responsável por transformar os resultados da percepção em estratégias e ações, a câmera de pulso de alta frequência aumenta a velocidade da entrada visual, e o corpo do robô precisa implementar as instruções de controle nas articulações de todo o corpo e nos movimentos de rebatida. Se esse conjunto de capacidades continuar a amadurecer, as tecnologias relacionadas podem ser transferidas de jogos com bolas para tarefas como captura em alta velocidade, desvio dinâmico de obstáculos, montagem de precisão e colaboração homem-máquina. À medida que as empresas chinesas de robôs humanoides aceleram a transição do lançamento de hardware para a verificação de cenários, o jogo autônomo de tênis de mesa do Zhiyuan Expedition A3 fornece um novo modelo de engenharia para a inteligência motora e a capacidade de controle em tempo real de robôs humanoides de tamanho real.
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