Mejora de la predicción de la trayectoria del balón mediante visión AI

Cuando tu jugador de baloncesto favorito lanza a canasta, a menudo puedes saber si la pelota entrará o fallará. Como ser humano, puedes predecirlo porque probablemente has visto muchos partidos de baloncesto y sabes qué esperar. Ahora imagina una máquina observando un partido de baloncesto a través de una cámara e intentando determinar si el lanzamiento entrará.

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

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

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

Ahora, gracias a los avances en informática y en inteligencia artificial (AI), las máquinas pueden predecir la trayectoria de una pelota con precisión y en tiempo real. Al analizar detalles como la posición, la velocidad, el giro y el ángulo de la pelota, los sistemas de IA pueden pronosticar dónde aterrizará. Esto resulta útil en aplicaciones que van desde el entrenamiento de jugadores y el análisis del rendimiento hasta la atención sanitaria y la robótica.

En particular, la visión por ordenador 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 dar sentido a lo que ven a través de cámaras o vídeos.

Aplicados a la predicción de la trayectoria de una pelota, los modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 y Ultralytics YOLO26 pueden ayudar a un sistema a detectar y seguir la pelota fotograma a fotograma. Estos datos visuales proporcionan información precisa sobre la posición de la pelota en cada fotograma, que después puede utilizarse para estimar su velocidad y dirección a lo largo del tiempo. A continuación, los modelos de IA y diversos algoritmos pueden usar estos datos para predecir hacia dónde se desplazará la pelota.

En este artículo, exploraremos la predicción de la trayectoria de una pelota, los diversos enfoques implicados y el papel de la visión por ordenador. ¡Empecemos!

La importancia de predecir la trayectoria de una pelota#

Más allá de ser un área de investigación interesante, la predicción de la trayectoria de una pelota impulsa el desarrollo de tecnología práctica y de gran impacto en muchos campos. Por ejemplo, en los vehículos autónomos, la predicción de trayectorias permite a los coches anticipar las rutas futuras de otros vehículos, ciclistas y peatones. Al pronosticar dónde es probable que se encuentren estos objetos en movimiento durante 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 de una pelota permite a las máquinas detectar, seguir y reaccionar ante objetos en movimiento con gran precisión. Esto resulta especialmente útil en sistemas automatizados que necesitan manipular 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 de una pelota#

Entonces, ¿cómo funciona realmente la predicción de la trayectoria de una pelota? Depende del método utilizado. En general, todos los enfoques tienen el mismo objetivo: comprender cómo se mueve la pelota en el presente y pronosticar hacia dónde se desplazará después.

Estos son algunos de los distintos enfoques utilizados:

• Modelado basado en la física: Este enfoque utiliza las leyes del movimiento y la aerodinámica para calcular cómo afectan a la trayectoria de vuelo de la pelota 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 sobre cómo se mueve una pelota, lo que les permite realizar predicciones precisas sin depender de ecuaciones físicas explícitas.
• Predicción basada en visión por ordenador: Este método utiliza grabaciones de vídeo para detectar y seguir la pelota 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 utilizan datos de sensores de movimiento, radares o cámaras infrarrojas para medir con precisión la posición, la velocidad y el giro de la pelota en tiempo real.
• Métodos híbridos: Combinan dos o más técnicas. Por ejemplo, integrar la visión por ordenador con el modelado basado en la física para conseguir predicciones de trayectoria más precisas y fiables.

A continuación, veremos más detenidamente cómo funciona la predicción de la trayectoria de una pelota basada en visión por ordenador y los algoritmos que la hacen posible.

Conceptos básicos de la predicción de la trayectoria de una pelota#

Antes de analizar el papel de la visión por ordenador en la predicción de la trayectoria de una pelota y el funcionamiento de estos sistemas, repasemos los conceptos básicos.

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

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

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

Análisis detallado del seguimiento y el modelado del movimiento#

Quizá te preguntes por qué es importante distinguir entre seguimiento y predicción. A medida que profundicemos en este tema, observarás que muchos algoritmos de seguimiento no se limitan a seguir la pelota. También realizan predicciones a corto plazo sobre dónde aparecerá después.

Por ejemplo, los modelos de visión por ordenador como YOLO11, que admiten el seguimiento de objetos mediante algoritmos de seguimiento como ByteTrack o SORT, utilizan los datos de detección de cada fotograma del vídeo para estimar la siguiente posición de la pelota en tiempo real. 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 excelentes para seguir el movimiento, normalmente solo predicen la siguiente posición de la pelota, no toda su trayectoria de vuelo ni el punto de aterrizaje. Ahí es donde los métodos de modelado del movimiento se vuelven esenciales.

En otras palabras, un modelo de visión por ordenador 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 mediante Ultralytics YOLO11. (Fuente)

Para realizar predicciones precisas a largo plazo, los datos visuales de la visión por ordenador 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 pronosticar su trayectoria completa, incluido el lugar donde aterrizará.

Algoritmos habituales para seguir pelotas en visión por ordenador#

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 problemas como la oclusión breve (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 utilizado para estimar la posición y la velocidad de un objeto a lo largo del tiempo, incluso cuando las mediciones contienen ruido o están incompletas. Por ejemplo, la NASA ha utilizado filtros de Kalman para seguir y reconstruir las trayectorias de vehículos de vuelo.

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

Aunque el propio filtro de Kalman no es un algoritmo de visión por ordenador, se utiliza habitualmente en sistemas basados en visión para seguir objetos en movimiento, como una pelota, a través de los fotogramas de un vídeo. Funciona prediciendo dónde aparecerá el objeto después, comparando esa predicción con los datos de detección reales y actualizando su estimación para mantener la precisión. Este ciclo continuo de predicción y corrección resulta 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 se utiliza para seguir objetos en movimiento, como pelotas, a través de los fotogramas de un vídeo. Funciona detectando objetos en cada fotograma y vinculando las detecciones del mismo objeto a lo largo del tiempo, creando una secuencia continua denominada tracklet.

Un tracklet es una serie breve de fotogramas que muestra dónde ha estado el objeto y cómo se mueve. Este proceso de vinculación 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 vuelve a comprobar. Esto le permite mantener un seguimiento fluido y estable incluso cuando los objetos se mueven rápidamente, aparecen borrosos o quedan ocultos brevemente. Aunque ByteTrack no es un detector de objetos por sí mismo, suele utilizarse junto con modelos de visión por ordenador 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 movimientos como el desplazamiento panorámico o las sacudidas, mientras que la reidentificación permite al sistema reconocer y seguir rastreando el mismo objeto incluso después de que salga del campo de visión y vuelva a aparecer. Al igual que ByteTrack, también se utiliza junto 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, examinemos más de cerca los principales tipos de algoritmos y métodos de predicción de trayectorias utilizados 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 a qué distancia y en qué dirección se desplazará la pelota basándose en la velocidad del golpe 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 con los jugadores, y provocar errores de predicción.

Cuando se combinan con la visión por ordenador, los métodos basados en modelos físicos permiten aplicaciones prácticas en el análisis y el arbitraje deportivos. Hawk-Eye, por ejemplo, es un sistema de visión multicámara que reconstruye la trayectoria 3D de una pelota en tiempo real.

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

Modelos de regresión de aprendizaje automático#

Los modelos de regresión de aprendizaje automático pueden predecir la posición o la trayectoria futura 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 por ordenador, el sistema de visión captura 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 de la pelota o su trayectoria general basándose en 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 registradas 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 que los métodos puramente basados en la física efectos impredecibles como el giro, la resistencia del aire o el contacto con la superficie.

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

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

Las redes neuronales recurrentes (RNNs) y las redes de memoria a 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 ocurrió anteriormente, lo que les ayuda a reconocer patrones de movimiento y predecir lo que podría suceder después.

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

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

Investigaciones recientes han llevado esta idea un paso más allá. Los científicos han desarrollado modelos Bi-LSTM jerárquicos que pueden predecir trayectorias de pelotas en deportes de equipo analizando cómo se mueven los jugadores y cómo interactúan entre sí. 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 se encuentre.

Aplicaciones reales de la predicción de la trayectoria de una pelota#

Ahora que comprendemos mejor la visión por ordenador y la predicción de la trayectoria de una pelota, exploremos sus aplicaciones prácticas en ámbitos como el deporte, la rehabilitación y la robótica.

Predicción de la trayectoria de una pelota en el deporte#

Comprender cómo se mueve una pelota y dónde aterrizará es crucial en muchos deportes. Mediante la información de cámaras y sensores, los modelos de IA pueden predecir la trayectoria y la velocidad inicial de la pelota, ayudando a los equipos deportivos a anticipar las jugadas, mejorar las técnicas y tomar decisiones más inteligentes.

También ayuda a entrenar a los jugadores mediante el análisis de factores como el giro o el ángulo de lanzamiento, lo que permite a los deportistas mejorar su rendimiento y evitar lesiones. Muchos sistemas avanzados de entrenamiento deportivo utilizan ahora la predicción de la trayectoria de una pelota para mejorar el desarrollo de habilidades y la estrategia.

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

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

Ventajas e inconvenientes de predecir la trayectoria de una pelota mediante visión por ordenador#

Estas son algunas ventajas clave de utilizar sistemas de predicción de la trayectoria de una pelota basados en visión por ordenador:

• Predicción en tiempo real: Estos sistemas pueden predecir con precisión y al instante la trayectoria futura de una pelota, incluso a altas velocidades.
• No invasivo: Pueden funcionar únicamente con entradas de vídeo, sin necesidad de sensores físicos ni marcadores.
• Escalable y adaptable: Los sistemas de predicción de la trayectoria de una pelota basados en visión pueden aplicarse en distintos deportes y entornos utilizando configuraciones de cámara estándar.

Aunque la predicción de la trayectoria de una pelota basada en visión por ordenador ofrece muchas ventajas, también presenta algunas limitaciones que deben tenerse en cuenta. Estos son algunos factores importantes:

• Problemas de oclusión: Las predicciones pueden volverse menos precisas cuando la pelota queda oculta detrás de jugadores u otros objetos.
• Problemas de iluminación y visibilidad: El rendimiento de estos sistemas puede ser bajo con una iluminación deficiente o fondos complejos, como ocurre por la noche.
• Alta demanda computacional: Procesar vídeos con una alta frecuencia de fotogramas y modelos de aprendizaje profundo requiere hardware potente, que puede resultar caro.

Conclusiones clave#

Predecir la trayectoria de una pelota mediante IA de visión combina la física, la visión por ordenador y el aprendizaje automático para comprender y pronosticar el movimiento con una precisión extraordinaria. Desde el análisis del rendimiento deportivo hasta la ayuda en la recuperación de pacientes y los sistemas de automatización industrial, la predicción de trayectorias convierte los datos visuales en información útil para actuar. A medida que la tecnología sigue avanzando, allana el camino hacia métodos más inteligentes, rápidos y adaptables que mejoran el rendimiento, la seguridad y la toma de decisiones.

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