近日，乒乓球界来了一个强劲的对手！它就是中科深谷研究团队新研发的乒乓球机器人，该机器人能够与业余人类乒乓球选手打得有来有回。
乒乓球机器人系统是一款结合深度强化学习技术的智能乒乓球机器人，旨在通过深度学习与强化学习算法实现高效的乒乓球对打与击球控制。系统由机械臂、高清视觉相机、电源箱和CANopen通信接口等硬件平台组成，支持精确的球拍控制与击球动作。系统的核心技术基于深度强化学习，能够自主识别来球并制定最优击球策略，进行精确反应。
▍快速捕捉，精确击打
硬件平台方面，机械臂具备高精度运动控制能力，可以精确地根据视觉系统识别到的球的位置和速度进行精确击打。
视觉相机则负责捕捉运动中的乒乓球轨迹，并实时传输数据至控制系统，以便进行动作决策。电源箱提供系统运行所需的稳定电源，CANopen通信接口确保系统各部分的高效协调与通信。
捕捉运动中的乒乓球轨迹
▍软件开源
1、仿真模式
（1）仿真训练模式
图 | 乒乓球机器人仿真界面
（2）仿真测试模式
▍友好的开发环境
乒乓球机器人系统可通过Python等编程语言进行二次开发，适用于科研、教学及技术开发。系统可广泛应用于智能体育、机器人技术研究、深度强化学习算法的验证与应用等领域。作为一款集智能控制、运动规划、视觉识别和深度强化学习于一体的高性能研究平台，本系统具有优越的实时性与精确性，适用于科研、教学、机器人竞赛等场景。
该平台提供了丰富的开发接口与文档支持，能够帮助相关领域的师生深入研究深度学习与机器人技术的结合，探索在复杂任务下的智能控制方法与应用。
▍产品优势
（1）硬件与软件完全开源：本系统的硬件平台完全开源，用户可以根据自身的科研方向与工程需求进行二次开发与创新。使用者可以在此基础上进行定制化开发，探索深度强化学习算法与机器人控制技术的结合。
（2）深度强化学习算法支持：系统基于深度强化学习技术，用户可以在此平台上进行深度强化学习的研究与算法优化，进行对抗训练与策略改进，适用于智能控制和机器学习的教学与科研。
（3）编程语言支持：本系统支持Python编程语言进行开发，具有良好的灵活性与扩展性。用户可以根据自己的需求进行控制算法开发、机器人动作设计与实验分析。
（4）适用于多种研究与应用场景：本系统不仅适用于智能体育领域的研究，还可以作为深度强化学习、人工智能、机器人技术等领域的科研平台。适合开展运动控制、目标识别、深度学习、智能对抗等多方面的实验与应用，具有很高的科研价值与产业转化潜力。
▍平台技术实验具体介绍
以下是本平台提供的实验列表，源代码完全开放，可自由修改。
支撑教科研实践项目
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（1） |
深度强化学习 |
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（2） |
OpenAI gym仿真 |
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（3） |
机器人自主学习 |
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（4） |
机械臂运动控制 |
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（5） |
机械臂路径规划 |
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（6） |
机器人建模研究 |
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（7） |
图像处理 |
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（8） |
目标检测 |
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（9） |
特征识别 |
（文：机器人大讲堂）