Mejorando la predicción de la trayectoria de la pelota usando visión artificial

Cuando tu jugador de baloncesto favorito lanza a canasta, a menudo puedes saber si entrará o no. Como ser humano, puedes predecirlo porque probablemente has visto muchos partidos de baloncesto y sabes qué esperar. Ahora, imagina a una máquina observando un partido de baloncesto a través de una cámara, intentando determinar si el tiro entrará en la canasta.

Es mucho más complicado. Replicar la inteligencia visual que desarrollamos mediante la experiencia no es tan sencillo como parece. De hecho, la predicción de la trayectoria del balón es un área de investigación fascinante que explora cómo las máquinas pueden analizar el movimiento, el giro y el ángulo para predecir dónde aterrizará un balón.

Fig 1. Trayectoria de un tiro de baloncesto. (Fuente)

Ya en 1537, el matemático italiano Niccolò Tartaglia descubrió que una bala de cañón llega más lejos cuando se dispara en un ángulo de 45 grados. Sus hallazgos sentaron las bases de cómo entendemos hoy el movimiento y la predicción.

Ahora, con los avances en informática e inteligencia artificial (IA), las máquinas pueden predecir la trayectoria de un balón con precisión y en tiempo real. Al analizar detalles como la posición, la velocidad, el giro y el ángulo del balón, los sistemas de IA pueden pronosticar dónde aterrizará. Esto ayuda en aplicaciones que van desde el entrenamiento de jugadores y el análisis de rendimiento hasta la asistencia sanitaria y la robótica.

En particular, la computer vision es un campo de la IA que ayuda a las máquinas a interpretar y comprender la información visual del mundo que las rodea. Es lo que permite a los sistemas reconocer objetos, rastrear su movimiento y dar sentido a lo que ven a través de cámaras o vídeo.

Cuando se aplica a la predicción de la trayectoria del balón, modelos de computer vision como Ultralytics YOLO11 y Ultralytics YOLO26 pueden ayudar a un sistema a detectar y rastrear el balón fotograma a fotograma. Estos datos visuales proporcionan información precisa sobre la posición del balón en cada fotograma, que luego se puede utilizar para estimar su velocidad y dirección a lo largo del tiempo. Los modelos de IA y diversos algoritmos pueden utilizar estos datos para predecir hacia dónde irá el balón a continuación.

En este artículo, exploraremos la predicción de la trayectoria del balón, los diversos enfoques involucrados y el papel de la computer vision. ¡Comencemos!

Link to this sectionLa importancia de la predicción de la trayectoria del balón#

Más allá de ser un área de investigación interesante, la predicción de la trayectoria del balón impulsa el desarrollo de tecnología práctica e impactante en muchos campos. Por ejemplo, en los vehículos autónomos, la predicción de trayectoria permite a los coches anticipar las rutas futuras de otros vehículos, ciclistas y peatones. Al prever dónde es probable que estén estos objetos en movimiento en los próximos segundos, los sistemas de conducción autónoma pueden tomar decisiones más seguras y eficientes ajustando la velocidad, cambiando de carril o evitando posibles colisiones con antelación.

Del mismo modo, en robótica, la predicción de la trayectoria del balón hace posible que las máquinas detecten, rastreen y reaccionen a objetos en movimiento con alta precisión. Esto es especialmente útil en sistemas automatizados que necesitan manejar elementos que se mueven rápidamente en tiempo real, como robots industriales o drones de entrega.

Link to this sectionUna visión general de cómo funciona la predicción de la trayectoria del balón#

Entonces, ¿cómo funciona realmente la predicción de la trayectoria de un balón? Depende del método que se utilice. En general, cada enfoque pretende hacer lo mismo: entender cómo se mueve el balón ahora y pronosticar hacia dónde irá después.

Aquí tienes un vistazo a algunos de los diferentes enfoques utilizados:

• Modelado basado en la física: Este enfoque utiliza las leyes del movimiento y la aerodinámica para calcular cómo afectan factores como la velocidad, el ángulo de lanzamiento, la gravedad y la resistencia del aire a la trayectoria de vuelo del balón.
• Modelos de Machine learning: Estos modelos analizan grandes conjuntos de datos de movimiento para aprender patrones sobre cómo se mueve un balón, lo que les permite realizar predicciones precisas sin depender de ecuaciones físicas explícitas.
• Predicción basada en computer vision: Este método utiliza secuencias de vídeo para detectar y rastrear el balón fotograma a fotograma, produciendo datos visuales que ayudan a los algoritmos a estimar su velocidad, dirección y posición futura.
• Sistemas basados en sensores: Estos sistemas utilizan datos de sensores de movimiento, radares o cámaras infrarrojas para medir con precisión la posición, la velocidad y el giro del balón en tiempo real.
• Métodos híbridos: Combinan dos o más técnicas. Por ejemplo, integrar la computer vision con el modelado basado en la física para lograr predicciones de trayectoria más precisas y fiables.

A continuación, analizaremos más de cerca cómo funciona la predicción de la trayectoria del balón basada en computer vision y los algoritmos que la hacen posible.

Link to this sectionLos fundamentos de la predicción de la trayectoria del balón#

Antes de examinar cómo desempeña un papel la computer vision en la predicción de la trayectoria del balón y cómo funcionan estos sistemas, desglosaremos los conceptos básicos.

La predicción de la trayectoria del balón generalmente involucra dos partes principales: el seguimiento (tracking) y el modelado de movimiento. Los algoritmos de seguimiento se utilizan para seguir el balón fotograma a fotograma en un vídeo, estimando dónde aparecerá a continuación. Estos métodos son útiles para predicciones a corto plazo en tiempo real.

Por otro lado, los métodos de modelado de movimiento (que normalmente involucran física o machine learning) van un paso más allá. Su objetivo es predecir la trayectoria completa del balón, incluido el lugar donde aterrizará.

En pocas palabras, el seguimiento determina la posición y el movimiento actuales del balón, mientras que el modelado utiliza esa información para estimar su trayectoria futura y su punto de aterrizaje. Juntos, permiten una predicción precisa y en tiempo real de la trayectoria del balón.

Link to this sectionUn análisis más detallado del seguimiento y el modelado de movimiento#

Quizás te preguntes por qué es importante la distinción entre seguimiento y predicción. A medida que exploremos más este tema, notarás que muchos algoritmos de seguimiento no solo rastrean, sino que también realizan predicciones a corto plazo sobre dónde aparecerá el balón a continuación.

Por ejemplo, modelos de computer vision como YOLO11, que soportan object tracking mediante algoritmos de seguimiento como ByteTrack o SORT, utilizan datos de detección de cada fotograma de vídeo para estimar la siguiente posición del balón en tiempo real. Esto ayuda al sistema a mantener un seguimiento preciso incluso cuando el balón se mueve rápidamente o queda parcialmente oculto.

Sin embargo, aunque estos modelos son excelentes siguiendo el movimiento, suelen predecir solo la siguiente posición del balón en lugar de su trayectoria de vuelo completa o su punto de aterrizaje. Ahí es donde los métodos de modelado de movimiento se vuelven esenciales.

En otras palabras, un modelo de computer vision por sí solo no puede predecir completamente la trayectoria de un balón. Puede detectar y rastrear la posición del balón fotograma a fotograma, pero no tiene en cuenta las fuerzas físicas que influyen en su movimiento, como la gravedad, el giro, la resistencia o el rozamiento del aire.

Fig 2. Un ejemplo de detección y segmentación de balones usando YOLO11. (Fuente)

Para realizar predicciones precisas a largo plazo, los datos visuales de la computer vision se combinan a menudo con métodos de modelado de movimiento. Estos métodos utilizan ecuaciones basadas en la física o algoritmos de machine learning para analizar el movimiento del balón a lo largo del tiempo y pronosticar su trayectoria completa, incluido dónde aterrizará.

Link to this sectionAlgoritmos comunes utilizados para el seguimiento de balones en computer vision#

Los algoritmos de seguimiento son una parte crucial de los sistemas de predicción de trayectoria del balón. Estiman la posición y el movimiento del balón a lo largo del tiempo mientras manejan desafíos como la oclusión breve (cuando el balón está temporalmente oculto a la vista por otro objeto).

A continuación, repasaremos algunos algoritmos de seguimiento comunes.

Link to this sectionFiltro de Kalman#

El Kalman Filter es un algoritmo matemático utilizado para estimar la posición y la velocidad de un objeto a lo largo del tiempo, incluso cuando las mediciones tienen ruido o están incompletas. La NASA, por ejemplo, ha utilizado filtros de Kalman para rastrear y reconstruir las trayectorias de vehículos aéreos.

Al combinar los datos de los sensores con modelos de movimiento del vehículo, el sistema puede limpiar los datos con ruido, reconstruir con precisión la trayectoria de vuelo real y realizar predicciones a corto plazo sobre hacia dónde irá el vehículo a continuación. Esto hace que los filtros sean muy útiles para el seguimiento y el control en tiempo real en muchos campos.

Aunque el filtro de Kalman en sí no es un algoritmo de computer vision, se utiliza habitualmente en sistemas basados en visión para rastrear objetos en movimiento, como un balón, a través de fotogramas de vídeo. Funciona prediciendo dónde aparecerá el objeto a continuación, comparando esa predicción con los datos de detección reales y luego actualizando su estimación para mantener la precisión. Este ciclo continuo de predicción y corrección lo hace eficaz para el seguimiento en tiempo real, incluso cuando el objeto desaparece brevemente de la vista o cambia de velocidad repentinamente.

Link to this sectionByteTrack#

ByteTrack es un algoritmo de seguimiento de objetos en tiempo real utilizado para seguir objetos en movimiento, como balones, a través de fotogramas de vídeo. Funciona detectando objetos en cada fotograma y vinculando las detecciones del mismo objeto a lo largo del tiempo, creando una secuencia continua llamada 'tracklet'.

Un 'tracklet' es una serie corta de fotogramas que muestra dónde ha estado el objeto y cómo se mueve. Este proceso de vinculación ayuda al sistema a mantener una identidad consistente para cada objeto a lo largo del vídeo.

A diferencia de los métodos de seguimiento más antiguos que descartan las detecciones de baja confianza, ByteTrack las mantiene y vuelve a comprobarlas. Esto significa que puede mantener un seguimiento fluido y estable incluso cuando los objetos se mueven rápidamente, se vuelven borrosos o están brevemente ocultos. Aunque ByteTrack no es un detector de objetos por sí solo, se utiliza a menudo junto con modelos de computer vision como Ultralytics YOLOv8 o YOLO11 para rastrear objetos de forma precisa y fiable en tiempo real.

Link to this sectionBoT-SORT#

BoT-SORT es un algoritmo avanzado de seguimiento de múltiples objetos que mejora la forma en que los sistemas siguen objetos en movimiento a través de fotogramas de vídeo. Se basa en ByteTrack y añade características clave como la compensación del movimiento de la cámara y la reidentificación de objetos.

La compensación del movimiento de la cámara ayuda a corregir el movimiento de la cámara, como el paneo o el temblor, mientras que la reidentificación permite al sistema reconocer y seguir rastreando el mismo objeto incluso después de que sale y reaparece en la vista. Al igual que ByteTrack, también se utiliza en combinación con modelos como YOLOv8 o YOLO11.

Link to this sectionMétodos comunes de predicción de trayectoria#

Ahora que hemos visto cómo funciona el seguimiento y cómo se conecta con la predicción de la trayectoria de un balón, analicemos más de cerca los principales tipos de algoritmos y métodos de predicción de trayectoria utilizados para estimar el movimiento de un balón.

Link to this sectionModelado cinemático basado en la física#

El modelado cinemático basado en la física predice la trayectoria de un balón utilizando las leyes básicas del movimiento. Tiene en cuenta factores como la velocidad inicial del balón, el ángulo de lanzamiento, la gravedad, la resistencia del aire y el giro para calcular su trayectoria de vuelo. Al combinar estos factores, el modelo estima dónde estará el balón, qué tan rápido se moverá y en qué dirección en cualquier momento.

Por ejemplo, en deportes como el béisbol o el golf, ayuda a predecir qué tan lejos y en qué dirección viajará el balón basándose en la velocidad del swing y el ángulo de lanzamiento. Aunque es muy preciso en entornos controlados, puede tener dificultades con condiciones impredecibles del mundo real, como el viento, los rebotes o las interacciones entre jugadores, lo que provoca errores de predicción.

Cuando se combina con la computer vision, los métodos basados en modelos físicos permiten aplicaciones prácticas en el análisis deportivo y el arbitraje. Hawk-Eye, por ejemplo, es un sistema de visión multicámara que reconstruye la trayectoria 3D de un balón en tiempo real.

Utiliza varias cámaras de alta velocidad sincronizadas para capturar la posición del balón desde múltiples ángulos y aplica triangulación, ecuaciones cinemáticas y métodos de interpolación para estimar su trayectoria. Esta integración permite un seguimiento y una toma de decisiones precisos en deportes, como el tenis, el críquet y el fútbol, donde la precisión de la trayectoria es esencial para las decisiones sobre líneas y el análisis del rendimiento.

Link to this sectionModelos de regresión de machine learning#

Los modelos de regresión de machine learning pueden predecir la posición o trayectoria futura de un balón sin depender de ecuaciones físicas explícitas. En cambio, aprenden patrones a partir de datos como la posición, la velocidad, el giro y el ángulo recopilados a través de sistemas de seguimiento basados en vídeo o sensores.

Cuando se combinan con algoritmos de seguimiento de computer vision, el sistema de visión captura la posición del balón a través de los fotogramas del vídeo. Estos datos posicionales se convierten en la entrada para el modelo de regresión, que aprende cómo cambia el movimiento del balón a lo largo del tiempo. Una vez entrenado, el modelo puede predecir la siguiente posición o la trayectoria general del balón basándose en lo que ya ha observado.

Por ejemplo, con respecto a los table tennis robots o sistemas de robots de ping pong, se ha demostrado que los modelos de regresión entrenados en miles de trayectorias rastreadas predicen los patrones de vuelo y rebote del balón en tiempo real. Esto permite al robot posicionarse o reaccionar rápidamente para atrapar o devolver la pelota de ping-pong o de tenis de mesa. Debido a que estos modelos aprenden directamente de ejemplos del mundo real, a menudo manejan efectos impredecibles, como el giro, la resistencia del aire o el contacto con la superficie, mejor que los métodos puramente basados en la física.

Fig 3. Cómo un robot de ping-pong predice la trayectoria de un balón. (Fuente)

Link to this sectionRedes Neuronales Recurrentes (RNN) y redes de Memoria a Corto-Largo Plazo (LSTM)#

Las Recurrent Neural Networks (RNN) y las redes de Long Short-Term Memory (LSTM) son modelos de IA diseñados para procesar datos que cambian con el tiempo, como el movimiento u otra información de series temporales. Pueden recordar lo que sucedió antes, lo que les ayuda a reconocer patrones de movimiento y predecir lo que podría suceder a continuación.

En la predicción de la trayectoria del balón, estos modelos aprenden cómo las posiciones, velocidades y giros pasados de un balón influyen en hacia dónde irá después. Cuando se combinan con la computer vision y el seguimiento de objetos, un sistema de visión puede capturar las posiciones del balón a través de los fotogramas. Una RNN puede entonces utilizar esta secuencia de posiciones para predecir el siguiente movimiento o la trayectoria completa del balón.

Además, las LSTM son especialmente impactantes porque pueden recordar información durante periodos más largos. Esto les permite seguir el movimiento completo de un balón incluso cuando se mueve rápidamente o cambia de dirección.

Investigaciones recientes han llevado esta idea un paso más allá. Los científicos han desarrollado modelos jerárquicos Bi-LSTM que pueden predict ball trajectories en deportes de equipo analizando cómo los jugadores se mueven e interactúan entre sí. Estos modelos pueden incluso estimar la posición del balón cuando está temporalmente oculto o fuera de la vista, utilizando patrones en el comportamiento de los jugadores para inferir dónde es más probable que esté el balón.

Link to this sectionAplicaciones en el mundo real de la predicción de la trayectoria del balón#

Con una mejor comprensión de la computer vision y la predicción de la trayectoria del balón, exploremos sus aplicaciones prácticas en áreas como el deporte, la rehabilitación y la robotics.

Link to this sectionPredicción de la trayectoria del balón en los deportes#

Entender cómo se mueve un balón y dónde aterrizará es crucial en muchos deportes. Utilizando información de cámaras y sensores, los modelos de IA pueden predecir la trayectoria y la velocidad inicial del balón, ayudando a los equipos deportivos a anticipar jugadas, mejorar técnicas y tomar decisiones más inteligentes.

También apoya el entrenamiento de los jugadores al analizar factores como el giro o el ángulo de salida, ayudando a los atletas a mejorar el rendimiento y evitar lesiones. Muchos sistemas de entrenamiento deportivo de vanguardia utilizan ahora la predicción de la trayectoria del balón para mejorar el desarrollo de habilidades y la estrategia.

Por ejemplo, los investigadores han desarrollado un sistema de computer vision para robots de tenis que puede detectar y predecir la tennis ball’s path. Utilizando cámaras estéreo y redes neuronales convolucionales, el sistema ayuda al robot a ver el balón en tres dimensiones (eje x, eje y y eje z) y a responder con mayor precisión durante el juego. Esta puede ser una herramienta revolucionaria para entrenar a los jugadores para las competiciones.

Fig 4. El rojo muestra la trayectoria simulada; el azul muestra la predicción de la trayectoria del balón del robot. (Fuente)

Link to this sectionPros y contras de la predicción de la trayectoria del balón basada en computer vision#

Aquí tienes algunas ventajas clave de utilizar sistemas de predicción de trayectoria del balón basados en computer vision:

• Pronóstico en tiempo real: Estos sistemas pueden predecir con precisión la trayectoria futura de un balón al instante, incluso a altas velocidades.
• No invasivo: Pueden funcionar únicamente con entrada de vídeo, sin necesidad de sensores físicos o marcadores.
• Escalable y adaptable: Los sistemas de predicción de trayectoria del balón basados en visión pueden aplicarse en diferentes deportes y entornos utilizando configuraciones de cámara estándar.

Aunque la predicción de la trayectoria del balón basada en computer vision tiene muchos beneficios, también existen algunas limitaciones a tener en cuenta. Aquí tienes algunos factores que debes recordar:

• Desafíos de oclusión: Las predicciones a menudo pueden ser menos precisas cuando un balón está oculto detrás de jugadores u otros objetos.
• Problemas de iluminación y visibilidad: El rendimiento de estos sistemas puede ser bajo con poca luz o fondos complejos, como durante la noche.
• Alta demanda computacional: Procesar vídeo de alta velocidad de fotogramas y modelos de deep learning requiere hardware potente que puede resultar costoso.

Link to this sectionConclusiones clave#

Predecir la trayectoria de un balón con IA visual combina la física, la computer vision y el machine learning para entender y pronosticar el movimiento con una precisión notable. Desde el análisis del rendimiento deportivo hasta la asistencia en la recuperación de pacientes y los sistemas de automatización industrial, la predicción de trayectoria convierte los datos visuales en información útil. A medida que la tecnología sigue avanzando, está allanando el camino para métodos más inteligentes, rápidos y adaptables que mejoran el rendimiento, la seguridad y la toma de decisiones.

Forma parte de nuestra creciente comunidad y explora nuestro GitHub repository para obtener recursos prácticos de IA. Para construir con IA visual hoy mismo, explora nuestras opciones de licencia. Aprende cómo la IA en la agricultura está transformando la agricultura y cómo la Vision AI en robótica está dando forma al futuro visitando nuestras páginas de soluciones.