Migliorare la previsione della traiettoria della palla usando la vision AI

Quando il tuo giocatore di basket preferito tira, spesso riesci a capire se la palla entrerà nel canestro o finirà fuori. Come essere umano, puoi prevederlo perché probabilmente hai visto diverse partite di basket e sai cosa aspettarti. Ora immagina una macchina che osserva una partita di basket attraverso una telecamera e cerca di capire se il tiro entrerà nel canestro.

È molto più complicato. Replicare l’intelligenza visiva che sviluppiamo attraverso l’esperienza non è semplice come sembra. In effetti, la previsione della traiettoria della palla è un’interessante area di ricerca che analizza come le macchine possano esaminare movimento, rotazione e angolazione per prevedere dove atterrerà una palla.

Fig. 1. Traiettoria di un tiro a canestro. (Fonte)

Già nel 1537, il matematico italiano Niccolò Tartaglia scoprì che una palla di cannone percorre la distanza maggiore quando viene lanciata con un angolo di 45 gradi. Le sue scoperte hanno posto le basi per la comprensione odierna del movimento e della previsione.

Oggi, grazie ai progressi dell’informatica e dell’intelligenza artificiale (AI), le macchine possono prevedere la traiettoria di una palla in modo accurato e in tempo reale. Analizzando dettagli come posizione, velocità, rotazione e angolazione della palla, i sistemi di AI possono prevedere dove atterrerà. Questo è utile in applicazioni che spaziano dall’allenamento dei giocatori e dall’analisi delle prestazioni fino all’assistenza sanitaria e alla robotica.

In particolare, la computer vision è un campo dell’AI che aiuta le macchine a interpretare e comprendere le informazioni visive del mondo che le circonda. È ciò che consente ai sistemi di riconoscere gli oggetti, seguirne il movimento e dare un senso a ciò che vedono attraverso telecamere o video.

Quando vengono applicati alla previsione della traiettoria della palla, i modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 e Ultralytics YOLO26 possono aiutare un sistema a rilevare e seguire la palla fotogramma per fotogramma. Questi dati visivi forniscono informazioni accurate sulla posizione della palla in ogni fotogramma, che possono poi essere utilizzate per stimarne velocità e direzione nel tempo. I modelli di AI e vari algoritmi possono quindi usare questi dati per prevedere dove andrà la palla.

In questo articolo esploreremo la previsione della traiettoria della palla, i diversi approcci coinvolti e il ruolo della computer vision. Iniziamo!

L’importanza della previsione della traiettoria della palla#

Oltre a essere un’interessante area di ricerca, la previsione della traiettoria della palla sta favorendo lo sviluppo di tecnologie pratiche e di grande impatto in molti settori. Per esempio, nei veicoli autonomi, la previsione della traiettoria permette alle auto di anticipare i percorsi futuri di altri veicoli, ciclisti e pedoni. Prevedendo dove probabilmente si troveranno questi oggetti in movimento nei secondi successivi, i sistemi di guida autonoma possono prendere decisioni più sicure ed efficienti regolando la velocità, cambiando corsia o evitando in anticipo potenziali collisioni.

Analogamente, nella robotica, la previsione della traiettoria della palla consente alle macchine di rilevare, seguire e reagire agli oggetti in movimento con grande precisione. È particolarmente utile nei sistemi automatizzati che devono gestire oggetti in rapido movimento in tempo reale, come i robot industriali o i droni per le consegne.

Una panoramica del funzionamento della previsione della traiettoria della palla#

Quindi, come funziona concretamente la previsione della traiettoria di una palla? Dipende dal metodo utilizzato. In generale, ogni approccio mira a fare la stessa cosa: comprendere come si muove la palla nel presente e prevedere dove andrà dopo.

Ecco una panoramica di alcuni dei diversi approcci utilizzati:

• Modellazione basata sulla fisica: questo approccio usa le leggi del moto e dell’aerodinamica per calcolare in che modo fattori come velocità, angolo di lancio, gravità e resistenza dell’aria influenzano la traiettoria della palla.
• Modelli di machine learning: questi modelli analizzano grandi quantità di dati sul movimento per apprendere gli schemi con cui si muove una palla, effettuando previsioni accurate senza basarsi su equazioni fisiche esplicite.
• Previsione basata sulla computer vision: questo metodo usa filmati video per rilevare e seguire la palla fotogramma per fotogramma, producendo dati visivi che aiutano gli algoritmi a stimarne velocità, direzione e posizione futura.
• Sistemi basati su sensori: questi sistemi usano i dati provenienti da sensori di movimento, radar o telecamere a infrarossi per misurare con precisione posizione, velocità e rotazione della palla in tempo reale.
• Metodi ibridi: combinano due o più tecniche. Per esempio, integrano la computer vision con la modellazione basata sulla fisica per ottenere previsioni della traiettoria più accurate e affidabili.

Successivamente analizzeremo più da vicino il funzionamento della previsione della traiettoria della palla basata sulla computer vision e gli algoritmi che la rendono possibile.

Le basi della previsione della traiettoria della palla#

Prima di esaminare il ruolo della computer vision nella previsione della traiettoria della palla e il funzionamento di questi sistemi, analizziamone le basi.

La previsione della traiettoria della palla comprende generalmente due componenti principali: tracciamento e modellazione del movimento. Gli algoritmi di tracciamento vengono usati per seguire la palla fotogramma per fotogramma in un video, stimando dove comparirà dopo. Questi metodi sono utili per previsioni a breve termine in tempo reale.

I metodi di modellazione del movimento, invece, che in genere coinvolgono la fisica o il machine learning, vanno un passo oltre. Mirano a prevedere l’intero percorso della palla, compreso il punto in cui atterrerà.

In parole semplici, il tracciamento determina la posizione e il movimento attuali della palla, mentre la modellazione usa queste informazioni per stimarne il percorso futuro e il punto di atterraggio. Insieme, consentono di prevedere con precisione e in tempo reale la traiettoria della palla.

Uno sguardo più approfondito al tracciamento e alla modellazione del movimento#

Potresti chiederti perché sia importante distinguere tra tracciamento e previsione. Approfondendo questo argomento, noterai che molti algoritmi di tracciamento non si limitano a seguire la palla. Effettuano anche previsioni a breve termine su dove comparirà dopo.

Per esempio, i modelli di computer vision come YOLO11, che supportano il tracciamento degli oggetti tramite algoritmi come ByteTrack o SORT, usano i dati di rilevamento di ogni fotogramma video per stimare in tempo reale la posizione successiva della palla. Questo aiuta il sistema a mantenere un tracciamento accurato anche quando la palla si muove rapidamente o viene parzialmente nascosta.

Tuttavia, sebbene questi modelli siano eccellenti nel seguire il movimento, in genere prevedono solo la posizione successiva della palla, non l’intera traiettoria di volo o il punto di atterraggio. È qui che i metodi di modellazione del movimento diventano essenziali.

In altre parole, un modello di computer vision da solo non può prevedere completamente la traiettoria di una palla. Può rilevare e seguire la posizione della palla fotogramma per fotogramma, ma non tiene conto delle forze fisiche che ne influenzano il movimento, come gravità, rotazione, resistenza aerodinamica o resistenza dell’aria.

Fig. 2. Esempio di rilevamento e segmentazione della palla usando Ultralytics YOLO11. (Fonte)

Per effettuare previsioni accurate a lungo termine, i dati visivi della computer vision vengono spesso combinati con metodi di modellazione del movimento. Questi metodi usano equazioni basate sulla fisica oppure algoritmi di machine learning per analizzare il movimento della palla nel tempo e prevederne il percorso completo, compreso il punto in cui atterrerà.

Algoritmi comuni usati per il tracciamento della palla nella computer vision#

Gli algoritmi di tracciamento sono una componente essenziale dei sistemi di previsione della traiettoria della palla. Stimano la posizione e il movimento della palla nel tempo, gestendo problemi come l’occlusione temporanea (quando la palla viene momentaneamente nascosta alla vista da un altro oggetto).

Ora esamineremo alcuni algoritmi di tracciamento comuni.

Filtro di Kalman#

Il filtro di Kalman è un algoritmo matematico usato per stimare la posizione e la velocità di un oggetto nel tempo, anche quando le misurazioni sono rumorose o incomplete. Per esempio, la NASA ha usato i filtri di Kalman per seguire e ricostruire le traiettorie dei veicoli di volo.

Combinando i dati dei sensori con modelli del movimento del veicolo, il sistema può ripulire i dati rumorosi, ricostruire con precisione la traiettoria di volo effettiva ed effettuare previsioni a breve termine su dove andrà il veicolo. Questo rende i filtri molto utili per il tracciamento e il controllo in tempo reale in numerosi settori.

Sebbene il filtro di Kalman non sia di per sé un algoritmo di computer vision, viene comunemente usato nei sistemi basati sulla visione per seguire oggetti in movimento, come una palla, attraverso i fotogrammi video. Funziona prevedendo dove comparirà l’oggetto, confrontando tale previsione con i dati effettivi di rilevamento e aggiornando quindi la stima per mantenerla accurata. Questo ciclo continuo di previsione e correzione lo rende efficace per il tracciamento in tempo reale, anche quando l’oggetto scompare brevemente dalla visuale o cambia improvvisamente velocità.

ByteTrack#

ByteTrack è un algoritmo di tracciamento degli oggetti in tempo reale usato per seguire oggetti in movimento, come le palle, attraverso i fotogrammi video. Funziona rilevando gli oggetti in ogni fotogramma e collegando nel tempo i rilevamenti dello stesso oggetto, creando una sequenza continua chiamata tracklet.

Un tracklet è una breve serie di fotogrammi che mostra dove si trovava l’oggetto e come si muove. Questo processo di collegamento aiuta il sistema a mantenere un’identità coerente per ogni oggetto durante tutto il video.

A differenza dei metodi di tracciamento precedenti, che scartano i rilevamenti a bassa confidenza, ByteTrack li conserva e li ricontrolla. In questo modo può mantenere un tracciamento fluido e stabile anche quando gli oggetti si muovono rapidamente, diventano sfocati o vengono nascosti per breve tempo. Sebbene ByteTrack non sia un rilevatore di oggetti autonomo, viene spesso usato insieme a modelli di computer vision come Ultralytics YOLOv8 o YOLO11 per seguire gli oggetti in modo accurato e affidabile in tempo reale.

BoT-SORT#

BoT-SORT è un avanzato algoritmo di tracciamento multi-oggetto che migliora il modo in cui i sistemi seguono gli oggetti in movimento attraverso i fotogrammi video. Si basa su ByteTrack e aggiunge funzionalità chiave come la compensazione del movimento della telecamera e la re-identificazione degli oggetti.

La compensazione del movimento della telecamera aiuta a correggere movimenti come panoramiche o vibrazioni, mentre la re-identificazione consente al sistema di riconoscere e continuare a seguire lo stesso oggetto anche dopo che è uscito dall’inquadratura ed è ricomparso. Come ByteTrack, viene usato anche in combinazione con modelli come YOLOv8 o YOLO11.

Metodi comuni per la previsione della traiettoria#

Ora che abbiamo visto come funziona il tracciamento e come si collega alla previsione della traiettoria di una palla, analizziamo più da vicino i principali tipi di algoritmi e metodi di previsione della traiettoria usati per stimare il movimento di una palla.

Modellazione cinematica basata sulla fisica#

La modellazione cinematica basata sulla fisica prevede la traiettoria di una palla usando le leggi fondamentali del moto. Tiene conto di fattori come la velocità iniziale della palla, l’angolo di lancio, la gravità, la resistenza dell’aria e la rotazione per calcolarne la traiettoria di volo. Combinando questi fattori, il modello stima dove si troverà la palla, quanto velocemente si muoverà e in quale direzione in ogni momento.

Per esempio, in sport come il baseball o il golf, aiuta a prevedere quanto lontano e in quale direzione viaggerà la palla in base alla velocità dello swing e all’angolo di lancio. Sebbene sia molto accurata in ambienti controllati, questa modellazione può avere difficoltà con condizioni imprevedibili del mondo reale, come vento, rimbalzi o interazioni con i giocatori, causando errori di previsione.

Quando vengono combinati con la computer vision, i metodi basati su modelli fisici consentono applicazioni pratiche nell’analisi e nell’arbitraggio sportivo. Hawk-Eye, per esempio, è un sistema di visione multi-camera che ricostruisce in tempo reale la traiettoria 3D di una palla.

Usa diverse telecamere sincronizzate ad alta velocità per acquisire la posizione della palla da più angolazioni e applica metodi di triangolazione, equazioni cinematiche e interpolazione per stimarne il percorso. Questa integrazione supporta un tracciamento e un processo decisionale precisi in sport come tennis, cricket e calcio, dove l’accuratezza della traiettoria è essenziale per le decisioni sulle linee e l’analisi delle prestazioni.

Modelli di regressione del machine learning#

I modelli di regressione del machine learning possono prevedere la posizione futura o la traiettoria di una palla senza basarsi su equazioni fisiche esplicite. Invece, apprendono schemi da dati come posizione, velocità, rotazione e angolazione raccolti tramite sistemi di tracciamento basati su video o sensori.

Quando vengono combinati con algoritmi di tracciamento della computer vision, i sistemi di visione acquisiscono la posizione della palla attraverso i fotogrammi video. Questi dati sulla posizione diventano l’input del modello di regressione, che apprende come cambia il movimento della palla nel tempo. Una volta addestrato, il modello può prevedere la posizione successiva o il percorso complessivo della palla sulla base di ciò che ha già osservato.

Per esempio, nei robot per il tennis da tavolo o nei sistemi robotici per il ping pong, è stato dimostrato che i modelli di regressione addestrati su migliaia di traiettorie tracciate possono prevedere in tempo reale i percorsi di volo e i modelli di rimbalzo della palla. Questo consente al robot di posizionarsi o reagire rapidamente per prendere o restituire la pallina da ping pong o da tennis da tavolo. Poiché questi modelli apprendono direttamente da esempi del mondo reale, spesso gestiscono meglio di metodi basati esclusivamente sulla fisica effetti imprevedibili come rotazione, resistenza dell’aria o contatto con la superficie.

Fig. 3. Come un robot per il ping pong prevede la traiettoria di una palla. (Fonte)

Reti neurali ricorrenti (RNN) e reti Long Short-Term Memory (LSTM)#

Le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti Long Short-Term Memory (LSTM) sono modelli di AI progettati per elaborare dati che cambiano nel tempo, come il movimento o altre informazioni di serie temporali. Possono ricordare ciò che è accaduto in precedenza, aiutandole a riconoscere gli schemi di movimento e a prevedere cosa potrebbe accadere dopo.

Nella previsione della traiettoria della palla, questi modelli apprendono come le posizioni, le velocità e le rotazioni precedenti della palla influenzino il punto in cui andrà successivamente. Quando vengono combinati con la computer vision e il tracciamento degli oggetti, un sistema di visione può acquisire le posizioni della palla attraverso i fotogrammi. Una RNN può quindi usare questa sequenza di posizioni per prevedere il movimento successivo o il percorso completo della palla.

Inoltre, le LSTM sono particolarmente efficaci perché possono ricordare le informazioni per periodi più lunghi. Questo consente loro di seguire l’intero movimento della palla anche quando si muove rapidamente o cambia direzione.

Ricerche recenti hanno sviluppato ulteriormente questa idea. Gli scienziati hanno sviluppato modelli Hierarchical Bi-LSTM in grado di prevedere le traiettorie della palla negli sport di squadra analizzando il modo in cui i giocatori si muovono e interagiscono tra loro. Questi modelli possono persino stimare la posizione della palla quando è temporaneamente nascosta o fuori dall’inquadratura, usando gli schemi del comportamento dei giocatori per dedurre dove è più probabile che si trovi.

Applicazioni reali della previsione della traiettoria della palla#

Ora che abbiamo compreso meglio la computer vision e la previsione della traiettoria della palla, esploriamo le sue applicazioni pratiche in settori come lo sport, la riabilitazione e la robotica.

Previsione della traiettoria della palla nello sport#

Capire come si muove una palla e dove atterrerà è fondamentale in molti sport. Usando le informazioni provenienti da telecamere e sensori, i modelli di AI possono prevedere il percorso e la velocità iniziale della palla, aiutando le squadre sportive ad anticipare le azioni, migliorare le tecniche e prendere decisioni più efficaci.

Supporta inoltre l’allenamento dei giocatori analizzando fattori come la rotazione o l’angolo di rilascio, aiutando gli atleti a migliorare le prestazioni e a evitare infortuni. Molti sistemi avanzati di allenamento sportivo usano oggi la previsione della traiettoria della palla per migliorare lo sviluppo delle abilità e la strategia.

Per esempio, i ricercatori hanno sviluppato un sistema di computer vision per robot tennisti in grado di rilevare e prevedere il percorso di una pallina da tennis. Usando telecamere stereo e reti neurali convoluzionali, il sistema aiuta il robot a vedere la palla in tre dimensioni (asse x, asse y e asse z) e a reagire con maggiore precisione durante il gioco. Può diventare uno strumento rivoluzionario per allenare i giocatori alle competizioni.

Fig. 4. Il rosso mostra il percorso simulato; il blu mostra la previsione della traiettoria della palla da parte del robot. (Fonte)

Vantaggi e svantaggi della previsione della traiettoria della palla basata sulla computer vision#

Ecco alcuni vantaggi chiave dell’uso di sistemi di previsione della traiettoria della palla basati sulla computer vision:

• Previsione in tempo reale: questi sistemi possono prevedere con precisione e istantaneamente il percorso futuro di una palla, anche ad alta velocità.
• Non invasiva: possono funzionare esclusivamente con input video, senza richiedere sensori fisici o marcatori.
• Scalabile e adattabile: i sistemi di previsione della traiettoria della palla basati sulla visione possono essere applicati a diversi sport e ambienti usando configurazioni standard di telecamere.

Sebbene la previsione della traiettoria della palla basata sulla computer vision offra molti vantaggi, presenta anche alcune limitazioni da considerare. Ecco alcuni fattori da tenere presenti:

• Problemi di occlusione: le previsioni possono diventare meno accurate quando una palla è nascosta dietro giocatori o altri oggetti.
• Problemi di illuminazione e visibilità: le prestazioni di questi sistemi possono essere scarse in condizioni di scarsa illuminazione o con sfondi complessi, per esempio di notte.
• Elevato fabbisogno computazionale: l’elaborazione di video ad alta frequenza di fotogrammi e di modelli di deep learning richiede hardware potente, che può essere costoso.

Punti chiave#

Prevedere la traiettoria di una palla con l’AI per la visione riunisce fisica, computer vision e machine learning per comprendere e prevedere il movimento con notevole accuratezza. Dall’analisi delle prestazioni sportive al supporto nel recupero dei pazienti e nei sistemi di automazione industriale, la previsione della traiettoria trasforma i dati visivi in informazioni utili per agire. Con il continuo progresso della tecnologia, si aprono la strada a metodi più intelligenti, veloci e adattabili che migliorano prestazioni, sicurezza e processo decisionale.

Fai parte della nostra community in crescita ed esplora il nostro repository GitHub per trovare risorse pratiche sull’AI. Per sviluppare oggi con l’AI per la visione, esplora le nostre opzioni di licenza. Scopri come l’AI nell’agricoltura sta trasformando il settore agricolo e come la Vision AI nella robotica sta plasmando il futuro visitando le nostre pagine dedicate alle soluzioni.