【摘要】：羽毛球運動是一個實時性要求較高的競技體育項目,要實現羽毛球機器人的人機對打,需要對高速運動的羽毛球進行實時動態(tài)跟蹤。動態(tài)目標的跟蹤問題廣泛存在于工業(yè)生產、生活以及軍事領域,如導彈攔截系統(tǒng),道路交通實時監(jiān)控系統(tǒng)。本課題利用雙目視覺系統(tǒng)實時捕獲動態(tài)飛行過程中的羽毛球,并根據羽毛球飛行特性,建立羽毛球空氣動力學模型。本課題研究內容如下:(1)分析比較了三種在常用的動態(tài)目標捕捉算法:背景差法、光流法和幀間差分法。分析比較這三種算法的優(yōu)點與缺點。結合羽毛球的飛行特性,建立來基于三幀幀間差分法與光流算法結合的羽毛球動態(tài)捕捉算法,并分析其優(yōu)缺點。(2)建立羽毛球的空氣動力學模型。分析羽毛球在空中飛行所受到空氣動力和重力對它造成的影響。利用實驗分析影響羽毛球飛行軌跡的主要因素。通過高速相機拍攝到的羽毛球飛行軌跡,建立羽毛球穩(wěn)態(tài)飛行模型以及自旋模型。(3)在羽毛球軌跡預測過程中,因為存在著模型誤差以及測量誤差,通過貝葉斯濾波計算羽毛球狀態(tài)的最大似然估計。卡爾曼濾波器是線性濾波器,對非線性模型估計精度較差,分析比較兩種常用的非線性濾波器,即UKF以及粒子濾波。UKF是基于高斯分布采樣的估計模型,相比卡爾曼濾波會有很好的估計結果。粒子濾波是基于蒙特卡羅采樣的推理模型,它不需要狀態(tài)轉移的先驗信息,更利于羽毛球狀態(tài)估計。(4)構建羽毛球機器人系統(tǒng),包括視覺部分和機器人本體部分。視覺部分對機器人本體做位置全局校正和時間同步,羽毛球本體是擊球動作執(zhí)行單元。羽毛球機器人系統(tǒng)是一個高速運動且實時性較高的系統(tǒng),建立了高動態(tài)下基于時間戳的位置校正模型,解決由于通信延時導致的位置同步精度下降問題。建立羽毛球揮拍模型和擊球策略。
[Abstract]:Badminton is a sports event with high real-time requirement. In order to realize the human-machine match of badminton robot, it is necessary to track the badminton with high speed in real-time and dynamically. The problem of tracking dynamic targets exists widely in industrial production, life and military fields, such as missile interception system and road traffic real-time monitoring system. In this paper, the binocular vision system is used to capture the badminton in the dynamic flight process, and according to the characteristics of the badminton flight, the aerodynamics model of badminton is established. The main contents of this paper are as follows: (1) three kinds of dynamic object capture algorithms in common use are analyzed and compared: background difference method, optical flow method and inter-frame difference method. The advantages and disadvantages of these three algorithms are analyzed and compared. According to the flight characteristics of badminton, a badminton dynamic capture algorithm based on three-frame difference method and optical flow algorithm is established, and its advantages and disadvantages are analyzed. (2) the aerodynamics model of badminton is established. The effects of aerodynamics and gravity on badminton flying in the air are analyzed. The main factors affecting the flight trajectory of badminton are analyzed by experiments. The steady-state flight model and spin model of badminton are established by high-speed camera. (3) in the process of badminton trajectory prediction, there are model errors and measurement errors. The maximum likelihood estimation of badminton state is calculated by Bayesian filtering. Kalman filter is a linear filter with poor estimation accuracy for nonlinear models. Two kinds of nonlinear filters, namely UKF and particle filter, are analyzed and compared. UKF is an estimation model based on Gao Si distribution sampling. Compared with Kalman filter, there is a good estimation result. Particle filter is a reasoning model based on Monte Carlo sampling, which does not need prior information of state transition and is more conducive to badminton state estimation. (4) Badminton robot system is constructed, including visual part and robot body part. The vision part makes global position correction and time synchronization of robot body. Badminton body is the execution unit of batting action. Badminton robot system is a high-speed and real-time system. A position correction model based on timestamp under high dynamic condition is established to solve the problem of decreasing position synchronization precision caused by communication delay. Set up badminton swing model and batting strategy.
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：G847;TP391.41

【參考文獻】

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本文編號：2444104