在这篇论文中，研究者们提出了一套结合模型规划与强化学习的分层框架，实现了人形机器人在亚秒级（sub-second）反应下的稳定连续对打。 在低层框架中，基于强化学习（RL）的全身控制器，能够根据规划器的预测，生成协调的手臂和腿部动作来执行与人类相似的打击动作。 在真实世界的实验中，团队向机器人投掷了26个球，机器人成功回球24次，击中后未回球1次，完全失球1次，达到了96.2%的击球率和92.3%的回球率。 因为它们不仅需要各个关节的协调控制，还需要在极限时间测量内运行的精密感知-行动闭环，而乒乓球正是此类交互的绝佳例子。 更难的是，成功的击球需要敏捷的全身运动，包括快速摆动手臂、转动腰部、快速垫步和恢复平衡，以确保准确击球并为下一次打做好准备。
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📸 董丕记者 王凤红 摄
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📸 鄢学明记者 占赛花 摄
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