机器狗羽毛球技术突破 - 基于强化学习的全身视觉运动控制策略同步控制18个自由度的腿部移动和手臂挥拍动作[4] - 最高挥拍速度达12米/秒，与人类业余选手协作时实现单回合连续击球10次[5][6][23] - 在发球区拦截成功率接近100%，但正上方/后方来球拦截仍存在挑战[29][30][31] 硬件与感知系统配置 - 采用ANYmal-D四足底座+DynaArm动态手臂组合，配备ZED X立体相机（400Hz控制频率/100Hz策略更新）[13][16] - 球拍45°腕关节定向经仿真验证为最优配置，感知模块平均轨迹判断耗时0.357秒[15][20] - Jetson AGX Orin模块以60Hz异步运行轨迹预测系统，击球位置误差0.117米（12m/s挥拍时）[17][37] 运动控制性能 - 10m/s指令速度下跟踪精准，超10m/s时精度下降，实测最高执行速度12.06m/s（指令19m/s）[34][35] - 动态调整步态：短距微调/中距不规则步态/长距类疾驰步态，远距拦截采用快跑模式[38][39] - 击球后自动回位中心的行为涌现，模拟人类球员站位调整策略[25][26] 算法创新与局限 - 统一强化学习策略解决18自由度协同控制问题，突破传统固定基座方案局限[47][48] - 感知噪声模型缩小仿真与部署差距，较基准降低28%感知误差（无显式视野奖励）[51][56] - 当前依赖单一立体相机EKF估计，未来可通过扭矩/声音/RGB-D等多模态传感升级[58][59] 学术价值与场景拓展 - 苏黎世联邦理工学院团队成果发表于《Science Robotics》，验证足式机器人在动态体育场景的可行性[8][10][11] - 系统在电流/关节速度极限下运行，为复杂环境中的移动操作任务建立新基准[35][47] - 技术框架可扩展至其他需要动态协调的运动场景，如应急响应或服务业[47][58]