冰壶赛场上，运动员每一次掷壶都是一次精密计算——如何通过碰撞改变场上局势？如何让石头精准停在目标位置？这不仅是力量与技巧的较量，更是策略的博弈。而当机器人踏上冰面，它该如何理解这种“冰上象棋”的智慧？

近日，上海交通大学高峰教授团队研发的一款六足冰壶机器人给出了答案。该研究通过创新提出“击打域”和“击打树”的数学模型，让机器人能够像人类选手一样分析赛场局势、制定掷壶策略，并在真实比赛中战胜人类选手。相关研究成果已发表于学术期刊《Frontiers of Mechanical Engineering》。

机器人如何“看懂”冰壶策略？

传统冰壶策略研究多直接给出最优方案，但机器人需要理解策略背后的数学逻辑才能执行。研究团队首创“击打域”概念：当一个冰壶可能碰撞另一个静止冰壶时，其有效撞击角度范围构成一个扇形区域（击打域），碰撞后目标冰壶的运动方向则形成对称的反射区域。通过构建冰壶碰撞模型，机器人可以计算出所有可能的碰撞路径。

当场上存在多个冰壶时，研究者进一步提出“击打树”模型——通过组合数学和排列生成所有可能的碰撞序列，再根据实际几何关系剪枝无效分支，最终形成一棵可视化策略树。决策者只需在软件界面点击目标分支，机器人就能自动计算实现该策略所需的运动参数。

六足机器人的“仿生”设计

这款机器人拥有三种独特构型：六足行走时采用稳定三角步态防滑；四足调整时精准定位起踏位置；双足投掷时通过后腿蹬踏实现滑行投壶。其前端“手臂”由前腿改造而成，通过驱动轮和从动轮配合可控制冰壶旋转速度（最高达145转/分钟），膝关节点安装的127毫米驱动轮由高速电机和行星减速器驱动，确保旋转精度。

从策略到动作的精准转化

为实现策略落地，团队建立了完整的运动学链条：首先通过碰撞模型和匀加速运动反推碰撞瞬间的运动状态，再采用前-后摩擦不对称模型（一种解释冰壶曲线运动的经典理论）计算释放冰壶时的初始参数。最终通过迭代搜索确定五大控制参数：投掷角度、蹬踏速度、滑行时间、推送速度和旋转角速度。

实验显示，机器人在“防守型占位”投掷中，计算位置与实际落点误差仅0.1555米（低于人类选手0.2-0.8米的误差范围）；在“击打清除”任务中成功将目标冰壶击出界外的同时使自方冰壶保留在营垒中。

人机对战验证实战能力

在真实冰壶比赛中，机器人凭借辅助决策软件与轮椅冰壶运动员对决。前两投因摩擦系数测算偏差导致出界，经实时修正后，第三投成功实现占位，第六投精准完成击打清除，第八投更实现“一石二鸟”——同时击出对方冰壶并保留己方得分壶。最终机器人以得分优势获胜。

研究表明，该系统仍存在角度偏差、摩擦系数测算等挑战，但首次证明了腿式机器人在复杂策略性体育竞赛中的应用潜力。高峰团队表示，这项研究为腿式机器人的应用开辟了新方向，未来或可拓展至其他需要复杂决策的物理交互场景。

来源: FME机械工程前沿