天津
（全球TMT2026年3月23日訊）近日，銀河通用機(jī)器人與真人選手的連續(xù)自主網(wǎng)球?qū)Υ蛞曨l刷爆全網(wǎng)。機(jī)器人不是在執(zhí)行預(yù)先編程的動(dòng)作，而是在像人一樣——全場跑動(dòng)、自主決策、精確擊打。這背后是銀河通用機(jī)器人發(fā)布的最新成果——全球首個(gè)面向網(wǎng)球?qū)沟娜诵螜C(jī)器人全身實(shí)時(shí)智能規(guī)控算法：LATENT。
LATENT（Learning Athletic Humanoid Tennis Skills from Imperfect Human Motion Data）是來自銀河通用與清華大學(xué)聯(lián)合提出的新研究。這種新的機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)習(xí)方法，使人形機(jī)器人能夠從不完美的人類動(dòng)作數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜的運(yùn)動(dòng)技能，并在真實(shí)世界中完成高動(dòng)態(tài)、高敏捷的網(wǎng)球擊球與對打任務(wù)。LATENT并沒有沿用傳統(tǒng)“高質(zhì)量遙操數(shù)據(jù)進(jìn)行模仿學(xué)習(xí)”的路徑，而是從現(xiàn)實(shí)世界更可獲取的數(shù)據(jù)出發(fā)，重新設(shè)計(jì)了運(yùn)動(dòng)能力的學(xué)習(xí)方式。
它不依賴昂貴且?guī)缀醪豢色@得的運(yùn)動(dòng)員全場比賽跑動(dòng)數(shù)據(jù)，也不依賴精確的擊球手部軌跡，而是僅通過收集前后移動(dòng)、正反手揮拍、橫向步伐等碎片化動(dòng)作，讓機(jī)器人自主學(xué)習(xí)運(yùn)動(dòng)技能。這些數(shù)據(jù)，在LATENT中被構(gòu)建為“運(yùn)動(dòng)小腦”，從而解鎖大范圍跑動(dòng)、急停調(diào)整，以及對各種來球的穩(wěn)定回?fù)裟芰ΑＱ芯繄F(tuán)隊(duì)在隱空間中構(gòu)建了一個(gè)“運(yùn)動(dòng)技能空間”。在這一空間中：碎片化的人類動(dòng)作被組織為可組合、可泛化的技能結(jié)構(gòu)；在訓(xùn)練過程中，對關(guān)鍵自由度引入隨機(jī)擾動(dòng)，使技能具備可修正、可探索能力。
為了驗(yàn)證LATENT的性能，研究團(tuán)隊(duì)將策略部署在29自由度的人形機(jī)器人上，并在仿真與真實(shí)環(huán)境中進(jìn)行了大量測試。實(shí)驗(yàn)顯示，機(jī)器人在真實(shí)世界與人類進(jìn)行網(wǎng)球?qū)校殖晒β食^90%，反手接近80%，網(wǎng)前成功率接近90%，底線附近擊球成功率超過80%。
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