12 de noviembre de 2025
Descubra cómo Vision AI mejora la predicción de la trayectoria del balón y permite obtener información en tiempo real para deportes, robótica y otras aplicaciones inteligentes.
Cuando tu jugador de baloncesto favorito lanza una canasta, a menudo puedes saber si entrará en el aro o fallará. Como humano, eres capaz de predecirlo porque probablemente has visto varios partidos de baloncesto y sabes qué esperar. Ahora imagina una máquina viendo un partido de baloncesto a través de una cámara, intentando averiguar si el tiro entrará en el aro.
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 de la pelota es un área de investigación fascinante que explora cómo las máquinas pueden analizar el movimiento, el giro y el ángulo para predecir dónde caerá una pelota.
Ya en 1537, el matemático italiano Niccolò Tartaglia descubrió que una bala de cañón viaja más lejos cuando se dispara en un ángulo de 45 grados. Sus descubrimientos sentaron las bases de lo que hoy entendemos por movimiento y predicción.
Ahora, con los avances de la informática y la inteligencia artificial (IA), las máquinas pueden predecir la trayectoria de una pelota con precisión y en tiempo real. Analizando detalles como la posición, la velocidad, el efecto y el ángulo de la pelota, los sistemas de IA pueden predecir dónde caerá. Esto ayuda en aplicaciones que van desde el entrenamiento de jugadores y el análisis del rendimiento hasta la asistencia sanitaria y la robótica.
En concreto, 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 su movimiento y dar sentido a lo que ven a través de cámaras o vídeos.
Cuando se aplican a la predicción de la trayectoria del balón, los modelos de visión por ordenador 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 de la pelota en cada fotograma, que puede utilizarse para estimar su velocidad y dirección a lo largo del tiempo. Los modelos de inteligencia artificial y diversos algoritmos pueden utilizar estos datos para predecir el próximo destino de la pelota.
En este artículo analizaremos la predicción de la trayectoria del balón, los distintos enfoques y el papel de la visión por ordenador. Empecemos.
Más allá de ser un interesante campo de investigación, la predicción de la trayectoria de las bolas está impulsando el desarrollo de tecnologías prácticas y de gran impacto en muchos ámbitos. Por ejemplo, en los vehículos autónomos, la predicción de trayectorias permite a los coches anticipar las trayectorias futuras de otros vehículos, ciclistas y peatones. Al prever dónde se encontrarán 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 trayectorias de bolas permite a las máquinas detectar, seguir y reaccionar ante objetos en movimiento con gran precisión. Esto resulta especialmente útil en sistemas automatizados que deben manipular en tiempo real objetos que se mueven con rapidez, como robots industriales o drones de reparto.
Entonces, ¿cómo funciona realmente la predicción de la trayectoria de una pelota? Depende del método que se utilice. En general, todos los métodos pretenden lo mismo: entender cómo se mueve la pelota ahora y predecir hacia dónde se dirigirá después.
He aquí algunos de los distintos enfoques utilizados:
A continuación, veremos más de cerca cómo funciona la predicción de la trayectoria del balón basada en la visión por ordenador y los algoritmos que la hacen posible.
Antes de analizar el papel que desempeña la visión por ordenador en la predicción de la trayectoria del balón y el funcionamiento de estos sistemas, veamos 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 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 y en tiempo real.
Por otro lado, los métodos de modelización del movimiento (que suelen implicar la física o el aprendizaje automático) van un paso más allá. Su objetivo es predecir la trayectoria completa de la pelota, incluido dónde caerá.
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 la trayectoria de la pelota con precisión y en tiempo real.
Quizá se pregunte por qué es importante distinguir entre seguimiento y predicción. Cuando profundicemos en este tema, se dará cuenta de que muchos algoritmos de rastreo no se limitan a rastrear. También hacen predicciones a corto plazo sobre dónde aparecerá la bola a continuación.
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 datos de detección de cada fotograma de 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 sólo predicen la siguiente posición de la pelota y no toda su trayectoria de vuelo o el punto de aterrizaje. Ahí es donde los métodos de modelización del movimiento resultan esenciales.
En otras palabras, un modelo de visión por ordenador no puede predecir por sí solo 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, el arrastre o la resistencia del aire.
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 predecir su trayectoria completa, incluido dónde caerá.
Los algoritmos de seguimiento son una parte crucial de los sistemas de predicción de la trayectoria del balón. Estiman la posición y el movimiento del balón a lo largo del tiempo, al tiempo que resuelven problemas como una breve oclusión (cuando otro objeto oculta temporalmente el balón).
A continuación, repasaremos algunos algoritmos de seguimiento habituales.
El filtro de Kalman es un algoritmo matemático utilizado para estimar la posición y velocidad de un objeto a lo largo del tiempo, incluso cuando las mediciones son ruidosas o incompletas. La NASA, por ejemplo, ha utilizado filtros de Kalman para rastrear y reconstruir las trayectorias de vehículos en vuelo.
Combinando 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 hacer predicciones a corto plazo sobre el próximo destino del vehículo. Esto hace que los filtros sean muy útiles para el seguimiento y control en tiempo real en muchos campos.
Aunque el filtro de Kalman en sí no es un algoritmo de visión por ordenador, se suele utilizar en sistemas de visión para rastrear objetos en movimiento, como una pelota, a través de fotogramas de vídeo. Funciona prediciendo dónde aparecerá el siguiente objeto, comparando esa predicción con los datos de detección reales y 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 repentinamente de velocidad.
ByteTrack es un algoritmo de seguimiento de objetos en tiempo real utilizado para seguir objetos en movimiento, como pelotas, a través de fotogramas de vídeo. Funciona detectando objetos en cada fotograma y enlazando detecciones del mismo objeto a lo largo del tiempo, creando una secuencia continua denominada tracklet.
Un tracklet es una breve serie 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 a lo largo del vídeo.
A diferencia de los métodos de seguimiento más antiguos, que descartan las detecciones de baja confianza, ByteTrack las conserva y las vuelve a comprobar. Esto significa que puede mantener un seguimiento fluido y estable incluso cuando los objetos se mueven rápidamente, se vuelven borrosos o se ocultan brevemente. Aunque ByteTrack no es un detector de objetos por sí solo, suele utilizarse junto con modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLOv8 o YOLO11 para rastrear objetos con precisión y fiabilidad en tiempo real.
BoT-SORT es un algoritmo avanzado de seguimiento multiobjeto que mejora la forma en que los sistemas siguen los objetos en movimiento a través de los fotogramas de 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 los movimientos de la cámara, como paneos o sacudidas, mientras que la reidentificación permite que el sistema reconozca y siga rastreando el mismo objeto incluso después de que salga y vuelva a aparecer en la vista. Al igual que ByteTrack, también se utiliza en combinación con modelos como YOLOv8 o YOLO11.
Ahora que hemos visto cómo funciona el seguimiento y cómo se relaciona con la predicción de la trayectoria de una pelota, vamos a examinar más detenidamente los principales tipos de algoritmos y métodos de predicción de trayectorias utilizados para estimar el movimiento de una pelota.
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 efecto para calcular su trayectoria de vuelo. Combinando estos factores, el modelo calcula 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 la distancia y la dirección que recorrerá la pelota en función de la velocidad del swing y el ángulo de lanzamiento. Aunque es muy preciso en entornos controlados, puede tener problemas con condiciones impredecibles del mundo real, como el viento, los rebotes o las interacciones de 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 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 captar la posición del balón desde múltiples ángulos y aplica métodos de triangulación, ecuaciones cinemáticas e interpolación para estimar su trayectoria. Esta integración permite un seguimiento preciso y la toma de decisiones en deportes como el tenis, el cricket y el fútbol, en los que la precisión de la trayectoria es esencial para el análisis de las líneas y el rendimiento.
Los modelos de regresión de aprendizaje automático pueden predecir la posición o trayectoria futuras de una pelota sin basarse en ecuaciones físicas explícitas. En su lugar, aprenden patrones a partir de datos como la posición, la velocidad, el giro y el ángulo recogidos mediante sistemas de seguimiento por vídeo o sensores.
Combinado con algoritmos de seguimiento de visión por ordenador, el sistema de visión capta la posición de la pelota a lo largo de los fotogramas de vídeo. Estos datos posicionales se convierten en la entrada del modelo de regresión, que aprende cómo cambia el movimiento del balón con el tiempo. Una vez entrenado, el modelo puede predecir la siguiente posición del balón o su trayectoria general basándose en lo que ya ha observado.
Por ejemplo, en el caso de los robots de ping-pong o tenis de mesa, se ha demostrado que los modelos de regresión entrenados a partir de miles de trayectorias rastreadas predicen en tiempo real los patrones de vuelo y rebote de la pelota. Esto permite al robot posicionarse 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 manejar efectos impredecibles, como el giro, la resistencia del aire o el contacto con la superficie, mejor que los métodos basados puramente en la física.
Las redes neuronales recurrentes (RNN) y las redes de memoria a largo plazo (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 ocurrió anteriormente, lo que les ayuda a reconocer patrones de movimiento y predecir lo que podría ocurrir a continuación.
En la predicción de la trayectoria de la pelota, estos modelos aprenden cómo las posiciones, velocidades y giros anteriores de una pelota influyen en su siguiente trayectoria. Cuando se combina con la visión por ordenador y el seguimiento de objetos, un sistema de visión puede capturar las posiciones de la pelota a lo largo de los fotogramas. 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 impactantes porque pueden recordar información durante periodos más largos. Esto les permite seguir el movimiento completo 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 las trayectorias del balón en los deportes de equipo analizando cómo se mueven los jugadores 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.
Ahora que conocemos mejor la visión por ordenador y la predicción de la trayectoria del balón, vamos a explorar sus aplicaciones prácticas en ámbitos como el deporte, la rehabilitación y la robótica.
Comprender cómo se mueve una pelota y dónde caerá es crucial en muchos deportes. Con la información de cámaras y sensores, los modelos de IA pueden predecir la trayectoria y la velocidad inicial del balón, lo que ayuda a los equipos deportivos a anticipar jugadas, mejorar técnicas y tomar decisiones más inteligentes.
También sirve de apoyo al entrenamiento de los jugadores analizando factores como el efecto o el ángulo de lanzamiento, lo que ayuda a los deportistas a mejorar su 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 visión por ordenador para robots tenistas que puede detectar y predecir la trayectoria de una pelota de tenis. Mediante cámaras estereoscópicas 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 los jugadores de cara a las competiciones.
He aquí algunas de las principales ventajas de utilizar sistemas de predicción de la trayectoria del balón basados en la visión por ordenador:
Aunque la predicción de la trayectoria de la pelota basada en la visión por ordenador tiene muchas ventajas, también hay que tener en cuenta algunas limitaciones. He aquí algunos factores a tener en cuenta:
La predicción de la trayectoria de una pelota con Vision AI aúna física, visión por ordenador y aprendizaje automático para comprender y predecir el movimiento con notable precisión. Desde el análisis del rendimiento deportivo hasta la ayuda a la recuperación de pacientes y los sistemas de automatización industrial, la predicción de trayectorias convierte los datos visuales en información práctica. 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.
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