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　　该研究团队由肯德里克·坎西奥和大卫·阮领衔，他们开发的系统完美融合了机械臂硬件创新与先进控制算法。系统采用实验室自主研发的高性能人形机械臂，凭借其高扭矩、低惯性的特性，能够实现毫秒级的快速响应。

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　　在算法层面，研究团队突破了传统分段控制的局限，创新性地采用全程轨迹规划技术，使机械臂能够在整个挥拍过程中持续优化运动路径。

　　团队构建了由感知模块和执行模块组成的完整系统架构。感知模块通过高速运动追踪系统实时捕捉球体运动，执行模块则负责计算最优击球策略并精确控制机械臂动作。测试数据显示，该系统能以88%的成功率精准击球，最高出球速度达11米/秒，并可实现多种击球方式的灵活切换。

　　值得注意的是，这项研究在方法论上具有特殊价值。在当前强化学习大行其道的背景下，研究团队证明了传统约束优化方法在精密控制中的独特优势。坎西奥表示："我们正在探索将两种方法优势互补的可能性，这可能会催生更强大的控制范式。"

　　自去年9月研究成果发表以来，团队持续优化系统性能。最新进展包括实现任意落点的精确控制，以及对球拍触球过程的精细化调控。

　　未来，研究人员计划通过加装龙门架等结构扩展机械臂工作空间，最终目标是实现完整的人机对打能力。这一技术突破不仅限于乒乓球领域，其核心算法和硬件创新有望应用于搜救机器人、工业自动化等需要精密动态操控的场景，为机器人技术的实际落地带来新的可能性。

　　来源：快科技

标签：科技麻省理工乒乓球机器人