人形机器人"网球运动员"来了 高动态精准击球！网球是人形机器人面临的一大挑战。高速来球要求瞬时判断，全身协调决定回球质量，全场奔跑考验爆发力与控制力。当机器人站上球场，能否像人类运动员一样完成判断、移动与连续回击？

画面显示，机器人迅速调整站位，上下半身协同挥拍击球，并将球精准回击到指定位置。面对各种来球，它能够持续调整身体姿态与击球时机，与不同水平的对手完成多回合对拉。

在高动态、高对抗环境中，机器人需要应对时速超过几十公里的来球、变幻莫测的落点轨迹以及不断变化的击球节奏。更重要的是，这一能力并非依赖预编程动作实现，而是通过深度强化学习自主习得。这是全球首次在人形机器人上实现高动态网球对打，标志着从“机械复刻动作”向“智能决策响应”的跨越。

研究团队提出了一种新的机器人运动学习方法，使人形机器人能够从不完美的人类动作数据中学习复杂的运动技能，并在真实世界中完成高动态、高敏捷的网球击球与对打任务。传统的人形机器人运动学习依赖高质量遥操作数据进行模仿学习，但在网球这样的高动态场景中，这类数据几乎难以获取。而通过高质量动作捕捉数据完整记录一场网球比赛涉及的人体运动，则需要高精度、大范围的动作捕捉系统，且非常昂贵。

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