自进化乒乓球机器人的对抗训练技术
技术挑战与创新方向
当前机器人技术面临核心瓶颈：传统编程方式需专家投入大量时间编写复杂行为脚本并调整参数（如控制器增益或运动规划权重）。虽然机器学习技术具有潜力，但学习新复杂行为仍需要大量人工监督和重新设计。某中心研究团队提出关键问题：如何让机器人更整体、持续地学习与适应，减少每次重大改进或新技能获取时专家干预的瓶颈？
乒乓球作为测试平台的价值
选择乒乓球运动因其在受限却高度动态的环境中囊括了机器人技术中最难的挑战：
- 需掌握感知、精确控制（以正确角度和速度拦截球）和战略决策能力
- 涉及实时交互、复杂物理、高级推理和自适应策略需求
- 这些能力可直接迁移至制造业甚至非结构化家庭场景
传统机器学习方法的局限性
- 模仿学习：需要大量人类示范数据，成为持续学习的瓶颈
- 强化学习：需人工设计复杂奖励函数并随技能更新而调整，可扩展性有限 两种方法均依赖大量人工干预，难以实现持续自主改进。
对抗训练机制突破
研究团队借鉴AlphaGo策略，让两个机械臂通过相互对抗进行学习：
- 搭建全自动乒乓球训练环境，支持连续运行与远程监控
- 首先通过强化学习在仿真中训练协作对打策略
- 在实体机器人间进行数小时微调，实现长回合对打能力
- 转向竞争性对抗训练时发现：协作策略在竞争场景中失效，因为击球分布范围急剧扩大
技术难点与解决方案
- 模型局限性：有限模型容量导致难以学习新击球方式而不遗忘旧技能
- 局部最优解：训练中易陷入短回合后一方击出必胜球而另一方无法回击的困境
- 人机对抗辅助：通过与人类对打扩大学习样本分布，采用分层策略架构（底层控制器+高层技能选择器）和零样本仿真迁移技术
视觉语言模型（VLM）的创新应用
团队探索使用VLM（如Gemini）作为机器人教练：
- 开发SAS提示框架（总结、分析、合成），通过单一提示实现迭代学习
- VLM直接从任务描述中推断奖励函数，无需人工设计奖励机制
- 形成可解释策略搜索方法，全部在LLM内实现
技术成果与展望
在用户测试中：
- 输给高级玩家但完胜初学者，与中级玩家胜负各半
- 展现出扎实的业余人类水平性能 通过结合对抗训练和VLM指导，团队为机器人自进化学习开辟了新路径，尽管机器人间对抗训练仍存在挑战，但这些方法为开发能在非结构化世界中安全有效运作的适应性机器奠定了基础。