Migliorare la previsione della traiettoria della palla con l’IA visiva

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 molte partite di basket e sai che cosa aspettarti. Ora immagina una macchina che guarda una partita di basket tramite una telecamera e cerca di capire se il tiro andrà a canestro.

È molto più complicato. Replicare l’intelligenza visiva che sviluppiamo con l’esperienza non è semplice come sembra. La previsione della traiettoria della palla è infatti un affascinante campo di ricerca che esplora come le macchine possano analizzare il movimento, la rotazione e l’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 massima quando viene lanciata con un angolo di 45 gradi. Le sue scoperte hanno gettato le basi della nostra comprensione attuale del movimento e della previsione.

Oggi, grazie ai progressi dell’informatica e dell’intelligenza artificiale (AI), le macchine possono prevedere con precisione e in tempo reale la traiettoria di una palla. Analizzando dettagli come posizione, velocità, rotazione e angolazione della palla, i sistemi AI possono prevedere dove atterrerà. Questo permette di applicare la tecnologia in ambiti che vanno dall’allenamento degli atleti e dall’analisi delle prestazioni alla sanità e alla robotica.

In particolare, la computer vision è un campo dell’AI che aiuta le macchine a interpretare e comprendere le informazioni visive provenienti dal mondo circostante. Consente ai sistemi di riconoscere gli oggetti, tracciarne i movimenti e interpretare ciò che vedono attraverso telecamere o video.

Nella previsione della traiettoria della palla, i modelli di computer vision come Ultralytics YOLO11 e Ultralytics YOLO26 possono aiutare un sistema a rilevare e tracciare la palla fotogramma per fotogramma. Questi dati visivi forniscono informazioni precise sulla posizione della palla in ogni fotogramma, che possono poi essere utilizzate per stimarne la velocità e la direzione nel tempo. I modelli AI e diversi algoritmi possono quindi utilizzare questi dati per prevedere dove andrà la palla.

In questo articolo vedremo la previsione della traiettoria della palla, i diversi approcci disponibili e il ruolo della visione artificiale.

L’importanza della previsione della traiettoria della palla#

Oltre a essere un interessante campo di ricerca, la previsione della traiettoria della palla sta favorendo lo sviluppo di tecnologie pratiche e d’impatto in molti settori. Per esempio, nei veicoli autonomi consente alle auto di anticipare i percorsi futuri di altri veicoli, ciclisti e pedoni. Prevedendo dove potrebbero trovarsi 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 possibili collisioni.

Allo stesso modo, nella robotica la previsione della traiettoria della palla consente alle macchine di rilevare, tracciare 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.

Panoramica sul funzionamento della previsione della traiettoria della palla#

Come funziona, in pratica, la previsione della traiettoria di una palla? Dipende dal metodo utilizzato. In generale, ogni approccio mira allo stesso obiettivo: comprendere come si muove la palla in quel momento e prevedere dove andrà.

Ecco una panoramica di alcuni dei diversi approcci utilizzati:

• Modellazione basata sulla fisica: Questo approccio utilizza 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, così da formulare previsioni accurate senza ricorrere a equazioni fisiche esplicite.
• Previsione basata sulla computer vision: Questo metodo utilizza filmati video per rilevare e tracciare la palla fotogramma per fotogramma, producendo dati visivi che aiutano gli algoritmi a stimarne la velocità, la direzione e la posizione futura.
• Sistemi basati su sensori: Questi sistemi utilizzano i dati di sensori di movimento, radar o telecamere a infrarossi per misurare con precisione in tempo reale la posizione, la velocità e la rotazione della palla.
• 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 precise e affidabili.

Vediamo ora più da vicino come funziona la previsione della traiettoria della palla basata sulla computer vision e quali algoritmi la rendono possibile.

Nozioni di base sulla 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, vediamo le nozioni di base.

La previsione della traiettoria della palla comprende in genere due componenti principali: tracciamento e modellazione del movimento. Gli algoritmi di tracciamento seguono la palla fotogramma per fotogramma in un video e stimano dove apparirà successivamente. Questi metodi sono utili per le previsioni a breve termine in tempo reale.

I metodi di modellazione del movimento, invece, in genere basati sulla fisica o sul machine learning, fanno un passo in più. Mirano a prevedere il percorso completo della palla, incluso il punto in cui atterrerà.

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

Uno sguardo più da vicino al tracciamento e alla modellazione del movimento#

Ti starai chiedendo perché sia importante distinguere tra tracciamento e previsione. Approfondendo l’argomento, noterai che molti algoritmi di tracciamento non si limitano a tracciare. Prevedono anche a breve termine dove apparirà la palla.

Per esempio, i modelli di visione artificiale come YOLO11, che supportano il tracciamento degli oggetti tramite algoritmi come ByteTrack o BoT-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 efficaci 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 visione artificiale da solo non può prevedere completamente la traiettoria di una palla. Può rilevare e tracciare 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 di una palla con Ultralytics YOLO11. (Fonte)

Per formulare previsioni accurate a lungo termine, spesso si combinano i dati visivi della visione artificiale con metodi di modellazione del movimento. Questi metodi usano equazioni basate sulla fisica o algoritmi di machine learning per analizzare nel tempo il movimento della palla e prevederne l’intera traiettoria, compreso il punto in cui atterrerà.

Algoritmi comuni per il tracciamento delle palle nella visione artificiale#

Gli algoritmi di tracciamento sono una componente fondamentale dei sistemi di previsione della traiettoria delle palle. Stimano la posizione e il movimento della palla nel tempo e gestiscono difficoltà come l’occlusione temporanea (quando un altro oggetto nasconde momentaneamente la palla alla vista).

Esaminiamo ora alcuni algoritmi di tracciamento comuni.

Filtro di Kalman#

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

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 e prevedere a breve termine dove si dirigerà il veicolo. Questo rende i filtri molto utili per il tracciamento e il controllo in tempo reale in numerosi settori.

Il filtro di Kalman non è di per sé un algoritmo di visione artificiale, ma viene comunemente usato nei sistemi basati sulla visione per tracciare oggetti in movimento, come una palla, attraverso i fotogrammi di un video. Prevede dove apparirà l’oggetto nel fotogramma successivo, confronta la previsione con i dati di rilevamento effettivi e aggiorna la stima per mantenerla precisa. Questo ciclo continuo di previsione e correzione lo rende efficace per il tracciamento in tempo reale, anche quando l’oggetto scompare brevemente dalla vista o cambia improvvisamente velocità.

ByteTrack#

ByteTrack è un algoritmo di tracciamento degli oggetti in tempo reale che serve a seguire oggetti in movimento, come le palle, attraverso i fotogrammi di un video. Rileva gli oggetti in ogni fotogramma e collega 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 è trovato 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 più datati, che scartano i rilevamenti con 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 sono momentaneamente nascosti. ByteTrack non è un rilevatore di oggetti autonomo, ma viene spesso usato insieme a modelli di visione artificiale come Ultralytics YOLOv8 o YOLO11 per tracciare gli oggetti in modo preciso e affidabile in tempo reale.

BoT-SORT#

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

La compensazione del movimento della telecamera corregge gli spostamenti della telecamera, come le panoramiche o le vibrazioni, mentre la re-identificazione permette al sistema di riconoscere e continuare a tracciare lo stesso oggetto anche dopo che esce dall’inquadratura e ricompare. Come ByteTrack, è disponibile nella modalità di tracciamento di Ultralytics per l’uso con modelli come YOLOv8 o YOLO11.

Metodi comuni di previsione della traiettoria#

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

Modellazione cinematica basata sulla fisica#

La modellazione cinematica basata sulla fisica prevede la traiettoria di una palla usando le leggi fondamentali del moto. Considera 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 in ogni momento dove si troverà la palla, a quale velocità si muoverà e in quale direzione.

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. Pur essendo molto precisa in ambienti controllati, questa modellazione può avere difficoltà con condizioni imprevedibili del mondo reale, come vento, rimbalzi o interazioni con i giocatori, e causare errori di previsione.

Se combinate con la visione artificiale, le tecniche basate su modelli fisici consentono applicazioni pratiche nell'analisi sportiva e nell'arbitraggio. Hawk-Eye, ad esempio, è un sistema di visione multicamera che ricostruisce in tempo reale la traiettoria 3D di una palla.

Usa diverse videocamere sincronizzate ad alta velocità per acquisire la posizione della palla da più angolazioni e applica la triangolazione, equazioni cinematiche e metodi di interpolazione per stimarne la traiettoria. Questa integrazione consente un tracciamento preciso e un processo decisionale efficace in sport come tennis, cricket e calcio, dove la precisione della traiettoria è essenziale per giudicare le linee e analizzare le prestazioni.

Modelli di regressione di machine learning#

I modelli di regressione di machine learning possono prevedere la posizione futura o la traiettoria di una palla senza affidarsi a equazioni fisiche esplicite. Imparano invece schemi dai dati, come posizione, velocità, rotazione e angolo, raccolti tramite sistemi di tracciamento basati su video o sensori.

Se combinato con algoritmi di tracciamento basati sulla visione artificiale, il sistema acquisisce la posizione della palla attraverso i fotogrammi del video. Questi dati posizionali diventano l’input del modello di regressione, che impara come cambia nel tempo il movimento della palla. Una volta addestrato, il modello può prevedere la posizione successiva o l’intera traiettoria della palla in base a ciò che ha già osservato.

Per esempio, nell’ambito dei robot per il tennis da tavolo o dei sistemi robotici per il ping-pong, è stato dimostrato che i modelli di regressione addestrati su migliaia di traiettorie tracciate riescono a prevedere in tempo reale il volo e i rimbalzi della palla. Questo consente al robot di posizionarsi o reagire rapidamente per intercettare o restituire la pallina da ping-pong o da tennis da tavolo. Poiché imparano direttamente da esempi reali, questi modelli spesso gestiscono meglio effetti imprevedibili, come rotazione, resistenza dell’aria o contatto con la superficie, rispetto ai metodi basati esclusivamente sulla fisica.

Fig. 3. Come un robot da 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 IA progettati per elaborare dati che cambiano nel tempo, come il movimento o altre serie temporali. Possono ricordare ciò che è accaduto in precedenza, aiutandole a riconoscere schemi di movimento e a prevedere cosa potrebbe accadere dopo.

Per prevedere la traiettoria di una palla, questi modelli imparano come le posizioni, le velocità e le rotazioni precedenti della palla influenzano la sua direzione futura. Se combinati con la visione artificiale 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 l’intera traiettoria della palla.

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

Le ricerche recenti hanno sviluppato ulteriormente questa idea. Gli scienziati hanno sviluppato modelli Bi-LSTM gerarchici in grado di prevedere le traiettorie delle palle negli sport di squadra, analizzando i movimenti e le interazioni tra i giocatori. Questi modelli possono persino stimare la posizione della palla quando è momentaneamente nascosta o fuori dall’inquadratura, usando gli schemi comportamentali dei giocatori per dedurre dove è più probabile che si trovi.

Applicazioni pratiche della previsione della traiettoria delle palle#

Ora che conosci meglio la visione artificiale e la previsione della traiettoria delle palle, esploriamo le applicazioni pratiche in ambiti come lo sport, la riabilitazione e la robotica.

Previsione della traiettoria delle palle nello sport#

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

Supporta anche l'allenamento degli atleti analizzando fattori come la rotazione o l'angolo di rilascio, aiutandoli a migliorare le prestazioni e a evitare infortuni. Molti sistemi moderni di allenamento sportivo usano ormai la previsione della traiettoria della palla per migliorare lo sviluppo delle abilità e la strategia.

Ad esempio, i ricercatori hanno sviluppato un sistema di visione artificiale per robot tennisti in grado di rilevare e prevedere la traiettoria di una pallina da tennis. Usando telecamere stereo e reti neurali convoluzionali, il sistema aiuta il robot a vedere la pallina in tre dimensioni (asse x, asse y e asse z) e a rispondere con maggiore precisione durante il gioco. Può essere uno strumento prezioso per preparare i giocatori alle competizioni.

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

Vantaggi e svantaggi della previsione della traiettoria delle palle basata sulla visione artificiale#

Ecco alcuni dei principali vantaggi offerti dai sistemi di previsione della traiettoria delle palle basati sulla visione artificiale:

• Previsioni in tempo reale: questi sistemi possono prevedere istantaneamente e con precisione la traiettoria futura di una palla, anche ad alta velocità.
• Non invasivi: possono funzionare usando solo input video, senza richiedere sensori fisici o marcatori.
• Scalabili e adattabili: i sistemi di previsione della traiettoria delle palle basati sulla visione artificiale possono essere applicati a diversi sport e ambienti usando normali configurazioni di videocamere.

La previsione della traiettoria delle palle basata sulla visione artificiale offre numerosi vantaggi, ma presenta anche alcuni limiti da considerare. Ecco alcuni aspetti da tenere presenti:

• Problemi di occlusione: le previsioni possono diventare meno precise quando la palla è nascosta dai giocatori o da altri oggetti.
• Problemi di illuminazione e visibilità: le prestazioni di questi sistemi possono essere scarse con poca luce o in presenza di sfondi complessi, per esempio di notte.
• Elevato fabbisogno computazionale: elaborare video ad alta frequenza di fotogrammi e modelli di deep learning richiede hardware potente, che può essere costoso.

Punti chiave#

La previsione della traiettoria di una palla con l'IA visiva integra fisica, visione artificiale e apprendimento automatico per comprendere e prevedere accuratamente il movimento. Dall'analisi delle prestazioni sportive al supporto della riabilitazione dei pazienti e dei sistemi di automazione industriale, la previsione delle traiettorie trasforma i dati visivi in informazioni utili. Con il continuo progresso della tecnologia, si aprono la strada metodi più intelligenti, rapidi e adattivi, che migliorano prestazioni, sicurezza e processi decisionali.

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