Biologically Inspired Event-Based Perception and Sample-Efficient Learning for High-Speed Table Tennis Robots
作者: Ziqi Wang, Jingyue Zhao, Xun Xiao, Jichao Yang, Yaohua Wang, Shi Xu, Lei Wang, Huadong Dai
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-07
💡 一句话要点
针对高速乒乓球机器人，提出生物启发式事件感知和高效学习方法
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)
关键词: 事件相机 高效学习 乒乓球机器人 生物启发式 高速运动 机器人感知 强化学习
📋 核心要点
- 传统帧相机在高速场景下存在运动模糊、高延迟和数据冗余等问题，难以满足乒乓球机器人实时、精确的感知需求。
- 该方法结合事件相机感知和高效学习，利用运动线索和几何一致性进行事件检测，并采用人类启发式训练策略，提升学习效率。
- 实验结果表明，该方法在相同训练次数下，将乒乓球机器人回球精度提高了35.8%，验证了生物启发式方法在高速机器人系统中的有效性。
📝 摘要（中文）
当前机器人难以在高速动态场景中进行感知和决策。受人类视觉系统启发，本文提出一种生物启发式方法，用于高速乒乓球机器人，结合了事件相机感知和高效学习。在感知方面，提出了一种基于事件的乒乓球检测方法，利用运动线索和几何一致性，直接在异步事件流上操作，无需帧重建，从而在真实场景中实现鲁棒高效的检测。在决策方面，引入了一种受人类启发的高效训练策略，首先在低速场景中训练策略，逐步掌握从基础到高级的技能，然后通过案例相关的时序自适应奖励和奖励阈值机制，将其适应于高速场景。在相同训练次数下，我们的方法将回球精度提高了35.8%。结果表明，生物启发式感知和决策对于高速机器人系统是有效的。
🔬 方法详解
问题定义：现有乒乓球机器人感知系统依赖于传统帧相机，在高速运动场景下易受运动模糊影响，导致感知精度下降，同时高延迟和数据冗余也限制了系统的实时性。此外，现有的决策方法通常需要大量的环境交互才能收敛，计算成本高昂。
核心思路：本文的核心思路是借鉴生物视觉系统和人类学习方式，利用事件相机的异步感知和高时间分辨率特性，以及人类从低速到高速、从简单到复杂的学习模式，来提升乒乓球机器人的感知和决策能力。
技术框架：该方法主要包含两个部分：事件相机感知和高效学习决策。事件相机感知模块直接处理异步事件流，无需重建帧图像，通过运动线索和几何一致性进行乒乓球检测。高效学习决策模块首先在低速环境下训练策略，然后通过案例相关的时序自适应奖励和奖励阈值机制，将策略迁移到高速环境。
关键创新：该方法的主要创新点在于：1) 提出了一种直接在事件流上进行乒乓球检测的方法，避免了帧重建带来的信息损失和计算负担。2) 提出了一种人类启发式的高效学习策略，通过在低速环境下的预训练和自适应奖励机制，显著减少了训练所需的样本数量。
关键设计：在事件检测方面，利用事件的运动方向和速度信息，结合几何约束，设计了鲁棒的乒乓球检测算法。在学习策略方面，设计了案例相关的时序自适应奖励函数，根据乒乓球的运动轨迹和机器人的状态，动态调整奖励值，引导机器人学习更有效的击球策略。奖励阈值机制用于判断当前策略是否达到预期效果，从而决定是否需要进行策略调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在高速乒乓球机器人回球任务中取得了显著的性能提升。在相同的训练次数下，该方法将回球精度提高了35.8%，证明了生物启发式感知和决策方法在高速机器人系统中的有效性。此外，该方法在真实乒乓球比赛场景中也表现出良好的鲁棒性和实时性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于其他高速动态环境下的机器人感知与控制任务，例如高速分拣、无人驾驶、快速抓取等。通过结合事件相机和高效学习算法，可以提升机器人在复杂环境中的适应性和鲁棒性，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。
📄 摘要（原文）
Perception and decision-making in high-speed dynamic scenarios remain challenging for current robots. In contrast, humans and animals can rapidly perceive and make decisions in such environments. Taking table tennis as a typical example, conventional frame-based vision sensors suffer from motion blur, high latency and data redundancy, which can hardly meet real-time, accurate perception requirements. Inspired by the human visual system, event-based perception methods address these limitations through asynchronous sensing, high temporal resolution, and inherently sparse data representations. However, current event-based methods are still restricted to simplified, unrealistic ball-only scenarios. Meanwhile, existing decision-making approaches typically require thousands of interactions with the environment to converge, resulting in significant computational costs. In this work, we present a biologically inspired approach for high-speed table tennis robots, combining event-based perception with sample-efficient learning. On the perception side, we propose an event-based ball detection method that leverages motion cues and geometric consistency, operating directly on asynchronous event streams without frame reconstruction, to achieve robust and efficient detection in real-world rallies. On the decision-making side, we introduce a human-inspired, sample-efficient training strategy that first trains policies in low-speed scenarios, progressively acquiring skills from basic to advanced, and then adapts them to high-speed scenarios, guided by a case-dependent temporally adaptive reward and a reward-threshold mechanism. With the same training episodes, our method improves return-to-target accuracy by 35.8%. These results demonstrate the effectiveness of biologically inspired perception and decision-making for high-speed robotic systems.