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清华iPingPong战队|人形机器人乒乓球训练实现高动态回球

清华iPingPong战队|人形机器人乒乓球训练实现高动态回球

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清华大学

近期举办的第二届世界人形机器人运动会上,乒乓球作为新增竞技项目之一受到广泛关注,也成为检验人形机器人感知、决策与高动态运动控制能力的重要场景。

本届世界人形机器人运动会乒乓球项目中,清华大学 iPingPong 战队由清华大学李升波教授领衔,北京大学刘畅研究员担任指导教师,清华大学吕尧博士担任技术领队。

围绕人形机器人乒乓球这一高动态运动任务,团队以“物理原生智能”为技术路线,利用 NOKOV度量动作捕捉系统采集人类全身运动数据,将人类运动经验用于机器人训练,并在高保真物理仿真中结合阶梯式强化学习、保辛优化与 GOPS 平台,推动机器人从基础运动学习逐步进阶至高动态回球,实现仿真训练与真机迭代。

   

机器人打乒乓球,旋转如何测量?NOKOV度量 × 瞬极科技协同测量,最高 9000 rpm

NOKOV度量动作捕捉系统实时测量乒乓球三维位姿、运动轨迹与旋转信息,并与瞬极科技高速相机配合,可实现最高9000 rpm的乒乓球高速旋转测量。

IROS 2026|CoLI连续体机器人平台:NOKOV度量动作捕捉验证主从遥操作性能

上海科技大学信息科学与技术学院肖晨曦老师团队在 IROS 2026 提出开源连续体机器人平台 CoLI,使用 NOKOV度量动作捕捉测量主从机器人末端位置,验证同构遥操作:平均位置跟踪误差 8.2 mm,从端收敛延迟 158 ms。

动作捕捉用于多智能体协同控制:人形机器人与机器狗跳绳案例

南京大学LAMDA团队与星源智在协同跳绳展示中使用NOKOV度量动作捕捉系统,获取绳索标记点位置、人形机器人基座位姿及机器狗关键位置数据,为多机器人闭环协同提供实时状态反馈。

全身动作捕捉与面捕同步,实现数字人动作自然表情生动

上海大学新闻传播学院采用NOKOV度量动作捕捉系统,结合面部捕捉设备,同步采集演员全身动作与面部表情数据,实现数字人动作与表情生动自然。
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