Mejora de la predicción de la trayectoria de una pelota mediante IA de visión

Cuando tu jugador de baloncesto favorito lanza a canasta, a menudo puedes saber si encestará o fallará. Como persona, puedes predecirlo porque probablemente has visto muchos partidos de baloncesto y sabes qué esperar. Ahora imagina una máquina que observa un partido de baloncesto a través de una cámara e intenta determinar si el balón entrará en la canasta.

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

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

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

Hoy, gracias a los avances de la informática y la inteligencia artificial (AI), 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 predecir dónde caerá. Esto permite aplicaciones que van desde el entrenamiento y el análisis del rendimiento de los jugadores hasta la sanidad y la robótica.

En particular, la visión artificial 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, seguir sus movimientos y entender lo que ven a través de cámaras o vídeos.

Al aplicarse a la predicción de la trayectoria del balón, los modelos de visión artificial, como Ultralytics YOLO11 y Ultralytics YOLO26, pueden ayudar a un sistema a detectar y seguir el balón fotograma a fotograma. Estos datos visuales proporcionan información precisa sobre la posición del balón en cada fotograma, que después se puede usar para estimar su velocidad y dirección a lo largo del tiempo. A continuación, los modelos de IA y distintos algoritmos pueden usar estos datos para predecir adónde irá el balón.

En este artículo veremos la predicción de la trayectoria de una pelota, los distintos enfoques disponibles y el papel de la visión artificial.

La importancia de predecir la trayectoria del balón#

Además de ser un campo de investigación interesante, la predicción de la trayectoria del balón impulsa el desarrollo de tecnología práctica y de gran impacto en muchos ámbitos. Por ejemplo, en los vehículos autónomos, la predicción de trayectorias permite anticipar los recorridos futuros de otros vehículos, ciclistas y peatones. Al prever dónde es probable que estén estos objetos en movimiento durante los próximos segundos, los sistemas de conducción autónoma pueden tomar decisiones más seguras y eficientes: ajustar la velocidad, cambiar de carril o evitar posibles colisiones con antelación.

Del mismo modo, en robótica, la predicción de la trayectoria del balón permite a las máquinas detectar objetos en movimiento, seguirlos y reaccionar ante ellos con gran precisión. Esto resulta especialmente útil en sistemas automatizados que deben manejar objetos que se mueven rápidamente en tiempo real, como robots industriales o drones de reparto.

Descripción general del funcionamiento de la predicción de la trayectoria del balón#

Entonces, ¿cómo funciona exactamente la predicción de la trayectoria de un balón? Depende del método que se use. En general, todos los métodos persiguen el mismo objetivo: comprender cómo se mueve el balón en ese momento y predecir adónde irá después.

Estos son algunos de los distintos métodos que se usan:

• Modelado basado en la física: Este método utiliza las leyes del movimiento y la aerodinámica para calcular cómo afectan a la trayectoria del balón factores como la velocidad, el ángulo de lanzamiento, la gravedad y la resistencia del aire.
• Modelos de aprendizaje automático: Estos modelos analizan grandes conjuntos de datos de movimiento para aprender patrones del desplazamiento de un balón, lo que les permite hacer predicciones precisas sin depender de ecuaciones físicas explícitas.
• Predicción basada en visión artificial: Este método usa secuencias de vídeo para detectar y seguir el balón fotograma a fotograma, generando datos visuales que ayudan a los algoritmos a estimar su velocidad, dirección y posición futura.
• Sistemas basados en sensores: Estos sistemas usan 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, integran la visión artificial con el modelado basado en la física para predecir trayectorias con mayor precisión y fiabilidad.

A continuación, veremos más de cerca cómo funciona la predicción de la trayectoria del balón basada en visión artificial y qué algoritmos la hacen posible.

Conceptos básicos de la predicción de la trayectoria del balón#

Antes de ver cómo interviene la visión artificial en la predicción de la trayectoria del balón y cómo funcionan estos sistemas, repasemos los conceptos básicos.

La predicción de la trayectoria del balón suele constar de dos partes principales: el seguimiento y el modelado del movimiento. Los algoritmos de seguimiento se usan para seguir el balón fotograma a fotograma en un vídeo y estimar dónde aparecerá después. Estos métodos son útiles para hacer predicciones a corto plazo en tiempo real.

Por otro lado, los métodos de modelado del movimiento (que suelen implicar física o aprendizaje automático) van un paso más allá. Su objetivo es predecir la trayectoria completa del balón, incluido el lugar donde caerá.

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

Un análisis más detallado del seguimiento y el modelado del movimiento#

Puede que te preguntes por qué importa la diferencia entre seguimiento y predicción. A medida que profundicemos en este tema, verás que muchos algoritmos de seguimiento no se limitan a seguir. También hacen predicciones a corto plazo sobre dónde aparecerá la pelota a continuación.

Por ejemplo, los modelos de visión artificial como YOLO11, que admiten el seguimiento de objetos mediante algoritmos como ByteTrack o BoT-SORT, utilizan los datos de detección de cada fotograma para estimar en tiempo real la siguiente posición de la pelota. Esto ayuda al sistema a mantener un seguimiento preciso incluso cuando la pelota se mueve rápidamente o queda parcialmente oculta.

Sin embargo, aunque estos modelos son muy buenos siguiendo el movimiento, normalmente solo predicen la siguiente posición de la pelota, no toda su trayectoria de vuelo ni el punto de aterrizaje. Aquí es donde los métodos de modelado del movimiento se vuelven esenciales.

En otras palabras, un modelo de visión artificial por sí solo no puede predecir por completo la trayectoria de una pelota. Puede detectar y seguir la posición de la pelota fotograma a fotograma, pero no tiene en cuenta las fuerzas físicas que influyen en su movimiento, como la gravedad, el giro, la resistencia aerodinámica o la resistencia del aire.

Fig. 2. Ejemplo de detección y segmentación de una pelota con Ultralytics YOLO11. (Fuente)

Para hacer predicciones precisas a largo plazo, los datos visuales de la visión artificial suelen combinarse con métodos de modelado del movimiento. Estos métodos utilizan ecuaciones basadas en la física o algoritmos de aprendizaje automático para analizar el movimiento de la pelota a lo largo del tiempo y predecir su trayectoria completa, incluido el punto donde aterrizará.

Algoritmos habituales para el seguimiento de pelotas con visión artificial#

Los algoritmos de seguimiento son una parte fundamental de los sistemas de predicción de la trayectoria de una pelota. Estiman la posición y el movimiento de la pelota a lo largo del tiempo y gestionan dificultades como las oclusiones breves (cuando otro objeto oculta temporalmente la pelota).

A continuación, repasaremos algunos algoritmos de seguimiento habituales.

Filtro de Kalman#

El filtro de Kalman es un algoritmo matemático que se utiliza para estimar la posición y la velocidad de un objeto a lo largo del tiempo, incluso cuando las mediciones son ruidosas o incompletas. Por ejemplo, la NASA ha utilizado filtros de Kalman para seguir y reconstruir las trayectorias de vehículos de vuelo.

Al combinar datos de sensores con modelos del movimiento de los vehículos, el sistema puede depurar los datos ruidosos, reconstruir con precisión la trayectoria de vuelo real y hacer predicciones a corto plazo sobre el siguiente destino del vehículo. 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 no es en sí mismo un algoritmo de visión artificial, se utiliza habitualmente en sistemas basados en visión para seguir objetos en movimiento, como una pelota, a través de los fotogramas de un vídeo. Predice dónde aparecerá el objeto a continuación, compara esa predicción con los datos de detección reales y, después, actualiza 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 de repente.

ByteTrack#

ByteTrack es un algoritmo de seguimiento de objetos en tiempo real que sirve para seguir objetos en movimiento, como pelotas, a través de los fotogramas de un vídeo. Detecta los objetos en cada fotograma y enlaza las detecciones del mismo objeto a lo largo del tiempo para crear una secuencia continua llamada tracklet.

Un tracklet es una serie breve de fotogramas que muestra dónde ha estado el objeto y cómo se mueve. Este proceso de enlace ayuda al sistema a mantener una identidad coherente para cada objeto durante todo el vídeo.

A diferencia de los métodos de seguimiento más antiguos, que descartan las detecciones con baja confianza, ByteTrack las conserva y las vuelve a comprobar. Esto le permite mantener un seguimiento fluido y estable incluso cuando los objetos se mueven rápido, se ven borrosos o quedan ocultos brevemente. Aunque ByteTrack no es un detector de objetos por sí solo, suele utilizarse junto con modelos de visión artificial como Ultralytics YOLOv8 o YOLO11 para seguir objetos con precisión y fiabilidad en tiempo real.

BoT-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 los fotogramas de un vídeo. Se basa en ByteTrack y añade funciones clave, como la compensación del movimiento de la cámara y la reidentificación de objetos.

La compensación del movimiento de la cámara ayuda a corregir desplazamientos como el barrido o las vibraciones, mientras que la reidentificación permite al sistema reconocer y seguir el mismo objeto incluso después de que salga del campo de visión y vuelva a aparecer. Al igual que ByteTrack, está disponible en el modo de seguimiento de Ultralytics para utilizarlo con modelos como YOLOv8 o YOLO11.

Métodos habituales de predicción de trayectorias#

Ahora que hemos visto cómo funciona el seguimiento y cómo se relaciona con la predicción de la trayectoria de una pelota, veamos más de cerca los principales tipos de algoritmos y métodos de predicción de trayectorias que se utilizan para estimar el movimiento de una pelota.

Modelado cinemático basado en la física#

El modelado cinemático basado en la física predice la trayectoria de una pelota utilizando las leyes básicas del movimiento. Tiene en cuenta factores como la velocidad inicial de la pelota, 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 la pelota, a qué velocidad se moverá y en qué dirección en cada momento.

Por ejemplo, en deportes como el béisbol o el golf, ayuda a predecir cuánto avanzará la pelota y en qué dirección según la velocidad del golpe y el ángulo de lanzamiento. Aunque es muy preciso en entornos controlados, puede tener dificultades con condiciones imprevisibles del mundo real, como el viento, los rebotes o las interacciones con los jugadores, y generar errores de predicción.

Combinados con la visión artificial, los métodos basados en modelos físicos permiten aplicaciones prácticas en analítica deportiva y arbitraje. Hawk-Eye, por ejemplo, es un sistema de visión multicámara que reconstruye en tiempo real la trayectoria 3D de una pelota.

Utiliza varias cámaras sincronizadas de alta velocidad para captar la posición de la pelota desde distintos ángulos y aplica triangulación, ecuaciones cinemáticas y métodos de interpolación para estimar su trayectoria. Esta integración permite un seguimiento preciso y facilita la toma de decisiones en deportes como el tenis, el críquet y el fútbol, donde la precisión de la trayectoria es esencial para determinar si la pelota ha salido y analizar el rendimiento.

Modelos de regresión de aprendizaje automático#

Los modelos de regresión de aprendizaje automático pueden predecir la posición futura o la trayectoria de una pelota sin depender de ecuaciones físicas explícitas. En su lugar, aprenden patrones a partir de datos como la posición, la velocidad, el giro y el ángulo, recopilados mediante sistemas de seguimiento basados en vídeo o sensores.

Cuando se combinan con algoritmos de seguimiento de visión artificial, el sistema de visión capta la posición de la pelota a través de los fotogramas del vídeo. Estos datos de posición se convierten en la entrada del modelo de regresión, que aprende cómo cambia el movimiento de la pelota a lo largo del tiempo. Una vez entrenado, el modelo puede predecir la siguiente posición o la trayectoria completa de la pelota a partir de lo que ya ha observado.

Por ejemplo, en el caso de los robots de tenis de mesa o los sistemas robóticos de ping-pong, se ha demostrado que los modelos de regresión entrenados con miles de trayectorias seguidas predicen en tiempo real los patrones de vuelo y rebote de la pelota. Esto permite al robot colocarse o reaccionar rápidamente para atrapar o devolver la pelota de ping-pong o de tenis de mesa. Como estos modelos aprenden directamente de ejemplos del mundo real, suelen gestionar mejor efectos imprevisibles, como el giro, la resistencia del aire o el contacto con la superficie, que los métodos basados exclusivamente en la física.

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

Redes neuronales recurrentes (RNNs) y redes de memoria a corto y largo plazo (LSTMs)#

Las redes neuronales recurrentes (RNNs) y las redes de memoria a corto y largo plazo (LSTMs) 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 ha ocurrido antes, lo que les ayuda a reconocer patrones de movimiento y predecir lo que podría ocurrir a continuación.

En la predicción de la trayectoria de una pelota, estos modelos aprenden cómo influyen las posiciones, las velocidades y los giros anteriores de la pelota en su siguiente movimiento. Al combinarse con la visión artificial y el seguimiento de objetos, un sistema de visión puede captar las posiciones de la pelota a través de los fotogramas. Después, una RNN puede utilizar esta secuencia de posiciones para predecir el siguiente movimiento o la trayectoria completa de la pelota.

Además, las LSTMs son especialmente eficaces porque pueden recordar información durante periodos más largos. Esto les permite seguir todo el movimiento de una pelota, incluso cuando se desplaza rápidamente o cambia de dirección.

Investigaciones recientes han llevado esta idea un paso más allá. Los científicos han desarrollado modelos Bi-LSTM jerárquicos capaces de predecir trayectorias de pelotas en deportes de equipo mediante el análisis de cómo se mueven e interactúan los jugadores. Estos modelos incluso pueden estimar la posición de la pelota cuando está temporalmente oculta o fuera del campo de visión, utilizando patrones del comportamiento de los jugadores para inferir dónde es más probable que esté.

Aplicaciones reales de la predicción de trayectorias de pelotas#

Ahora que conocemos mejor la visión artificial y la predicción de trayectorias de pelotas, exploremos sus aplicaciones prácticas en ámbitos como el deporte, la rehabilitación y la robótica.

Predicción de la trayectoria de una pelota en el deporte#

Entender cómo se mueve una pelota y dónde aterrizará es fundamental en muchos deportes. A partir de la información de cámaras y sensores, los modelos de IA pueden predecir la trayectoria y la velocidad inicial de la pelota, lo que ayuda a los equipos a anticiparse a las jugadas, mejorar las técnicas y tomar decisiones más acertadas.

También ayuda a entrenar a los deportistas analizando factores como el giro o el ángulo de lanzamiento, lo que les permite mejorar su rendimiento y evitar lesiones. Muchos sistemas modernos de entrenamiento deportivo ya utilizan la predicción de trayectorias de pelotas para potenciar el desarrollo de habilidades y la estrategia.

Por ejemplo, unos investigadores han desarrollado un sistema de visión artificial para robots de tenis capaz de detectar y predecir la trayectoria de una pelota de tenis. Gracias a las cámaras estéreo y las redes neuronales convolucionales, el sistema ayuda al robot a ver la pelota en tres dimensiones (eje x, eje y y eje z) y a responder con mayor precisión durante el juego. Puede ser una herramienta muy útil para preparar a los jugadores para las competiciones.

Fig. 4. En rojo, la trayectoria simulada; en azul, la predicción de la trayectoria de la pelota del robot. (Fuente)

Ventajas e inconvenientes de predecir trayectorias de pelotas con visión artificial#

Estas son algunas de las principales ventajas de utilizar sistemas de predicción de trayectorias de pelotas basados en visión artificial:

• Predicción en tiempo real: Estos sistemas pueden predecir al instante y con precisión la trayectoria futura de una pelota, incluso a gran velocidad.
• No invasivos: Pueden funcionar únicamente con vídeo, sin necesidad de sensores físicos ni marcadores.
• Escalables y adaptables: Los sistemas de predicción de trayectorias de pelotas basados en visión pueden aplicarse a distintos deportes y entornos con configuraciones de cámara estándar.

Aunque la predicción de trayectorias de pelotas basada en visión artificial tiene muchas ventajas, también hay algunas limitaciones que debes tener en cuenta. Estos son algunos factores que conviene considerar:

• Dificultades por oclusión: Las predicciones pueden perder precisión cuando los jugadores u otros objetos ocultan la pelota.
• Problemas de iluminación y visibilidad: El rendimiento de estos sistemas puede ser bajo con poca luz o en entornos complejos, como por la noche.
• Alta demanda computacional: El procesamiento de vídeos con una frecuencia de fotogramas alta y de modelos de aprendizaje profundo requiere hardware potente, que puede resultar caro.

Conclusiones clave#

Predecir la trayectoria de una pelota mediante IA visual combina física, visión artificial y aprendizaje automático para comprender y pronosticar el movimiento con precisión. Desde analizar el rendimiento deportivo hasta ayudar a la recuperación de pacientes y a los sistemas de automatización industrial, la predicción de trayectorias convierte los datos visuales en información útil. A medida que la tecnología avanza, abre el camino a métodos más inteligentes, rápidos y adaptables que mejoran el rendimiento, la seguridad y la toma de decisiones.

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