近年來,隨著我國(guó)體育事業(yè)的快速興起,進(jìn)行各項(xiàng)體育運(yùn)動(dòng)的人數(shù)日益增長(zhǎng)。其中羽毛球運(yùn)動(dòng)由于場(chǎng)地限制少、容易上手等優(yōu)點(diǎn),目前已成為國(guó)內(nèi)最熱門的體育運(yùn)動(dòng)項(xiàng)目之一。同時(shí)科技的迅速發(fā)展促進(jìn)了智能羽毛球機(jī)器人的發(fā)展,在第十四屆Robocon全國(guó)機(jī)器人大賽“羽球雙雄”的推動(dòng)下,國(guó)內(nèi)外越來越多高校研究人員及企業(yè)團(tuán)隊(duì)圍繞全自動(dòng)羽毛球機(jī)器人展開研究。高性能視覺系統(tǒng)是全自動(dòng)羽毛球機(jī)器人的核心,目前市場(chǎng)化的羽毛球發(fā)球機(jī)只能訓(xùn)練運(yùn)動(dòng)者重復(fù)擊打各類發(fā)球,缺乏有效的視覺反饋系統(tǒng),智能化程度不高。設(shè)計(jì)出一款可實(shí)現(xiàn)人機(jī)對(duì)打且廉價(jià)的智能羽毛球機(jī)器人,不僅能緩解對(duì)羽毛球陪練員的需求,更能提高羽毛球運(yùn)動(dòng)愛好者的整體技術(shù)水平和羽毛球比賽的觀賞性。本文針對(duì)羽毛球機(jī)器人中的視覺系統(tǒng),完成二維圖像平面視頻流中的飛行羽毛球側(cè)面檢測(cè)、跟蹤及軌跡預(yù)判算法應(yīng)用研究。通過ZED攝像頭,從側(cè)面采集多個(gè)背景不變或變化緩慢場(chǎng)景下的羽毛球飛行視頻流并制作實(shí)驗(yàn)所需數(shù)據(jù)集。前期通過結(jié)合傳統(tǒng)三幀差分和機(jī)器學(xué)習(xí)AdaBoost算法實(shí)現(xiàn)羽毛球識(shí)別,并融合羽毛球飛行過程中的固有特征,如:羽毛球面積、周長(zhǎng)、連續(xù)兩幀之間的歐式距離等,得到一種基于檢測(cè)的物體中心快速跟蹤算法(以下簡(jiǎn)稱“FTOC”)。結(jié)果表明,在復(fù)雜場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)室羽毛球飛行視頻流中,FTOC對(duì)羽毛球跟蹤的召回率從78.87%提升至94.52%,通過與多個(gè)經(jīng)典跟蹤算法進(jìn)行對(duì)比,FTOC的跟蹤召回率和平均定位精度均達(dá)到最佳。此外,FTOC在四個(gè)簡(jiǎn)單和復(fù)雜場(chǎng)景羽毛球飛行視頻流中測(cè)得的平均精確率、平均召回率和平均幀率分別為93.92%、85.92%和15.13幀/秒。整體而言,FTOC在精確率、召回率和實(shí)時(shí)性等方面對(duì)羽毛球跟蹤具備一定優(yōu)勢(shì),場(chǎng)景魯棒性較強(qiáng)。然而,FTOC算法處于CPU模式下運(yùn)作,模型訓(xùn)練和參數(shù)整定周期長(zhǎng),召回率和實(shí)時(shí)性仍存在改進(jìn)空間。為進(jìn)一步提高計(jì)算效率,獲取更多精確的羽毛球坐標(biāo),后期針對(duì)視頻流中的飛行羽毛球?yàn)樾∧繕?biāo)這一檢測(cè)難題,從損失函數(shù)和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)兩方面改進(jìn)深度學(xué)習(xí)一階段檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)Tiny YOLOv2,得到羽毛球檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)M-YOLOv2和YOLOBR。針對(duì)四個(gè)簡(jiǎn)單和復(fù)雜場(chǎng)景的飛行羽毛球視頻流,YOLOBR測(cè)試得到的平均精確率、平均召回率和平均幀率分別為96.7%、95.7%和29.2幀/秒。結(jié)果表明,與Tiny YOLOv2、M-YOLOv2相比,YOLOBR在羽毛球檢測(cè)精確率、召回率和實(shí)時(shí)性等方面均得到提升,場(chǎng)景魯棒性強(qiáng)。最后,根據(jù)FTOC算法獲取的羽毛球坐標(biāo),結(jié)合最小二乘法和Kalman濾波對(duì)視頻流中的羽毛球進(jìn)行軌跡預(yù)判。結(jié)果表明,在保持實(shí)時(shí)性的同時(shí),最小二乘法對(duì)羽毛球飛行軌跡具有一定的預(yù)判性能且Kalman濾波可優(yōu)化羽毛球預(yù)判點(diǎn)。
【學(xué)位單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：G847;TP391.41
【部分圖文】：

的融合與應(yīng)用，不僅有利于推動(dòng)智能羽毛球機(jī)器人人視覺系統(tǒng)中各模塊提供方向，更有助于相關(guān)企業(yè)術(shù)的發(fā)展情況，對(duì)未來的智能化時(shí)代具有積極意義現(xiàn)狀人國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀球機(jī)器人的研制主要集中在羽毛球發(fā)球機(jī)[2]。其中 系列羽毛球發(fā)球機(jī)，帶動(dòng)了羽毛球運(yùn)動(dòng)消費(fèi)市場(chǎng)的羽毛球發(fā)球機(jī)通過訓(xùn)練運(yùn)動(dòng)者重復(fù)擊打各類發(fā)球該發(fā)球機(jī)是固定式裝置，制作成本高，只能定點(diǎn)發(fā)智能與裝備集成程度不高。

圖 1-2 成都電子科技大學(xué)全自動(dòng)羽毛球機(jī)器人atic badminton robot of University of Electronic Science and Te毛球機(jī)器人研究較早的是比利時(shí)、丹麥等國(guó)。2013 年出了世界上第一臺(tái)可實(shí)現(xiàn)人機(jī)對(duì)打的羽毛球機(jī)器人場(chǎng)外工作站、場(chǎng)外雙攝像頭和場(chǎng)內(nèi)運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)三部分組打三個(gè)電機(jī)實(shí)現(xiàn)。但其固定在羽毛球場(chǎng)上，只能沿著極大限制，接球方式單一，回?fù)羟蛩俾�，擊球�?zhǔn)確率

2013 年比利時(shí)弗蘭德機(jī)電技術(shù)中心研制出了世界上第一臺(tái)可實(shí)現(xiàn)人機(jī)對(duì)打的羽毛球機(jī)器人“捷達(dá)”[4]。如圖1-3 所示，“捷達(dá)”由場(chǎng)外工作站、場(chǎng)外雙攝像頭和場(chǎng)內(nèi)運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)三部分組成，擊發(fā)球通過線性、旋轉(zhuǎn)和擊打三個(gè)電機(jī)實(shí)現(xiàn)。但其固定在羽毛球場(chǎng)上，只能沿著固定軌道運(yùn)動(dòng)，導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)空間受到極大限制，接球方式單一，回?fù)羟蛩俾�，擊球�?zhǔn)確率有待提高。圖 1-3 比利時(shí)羽毛球機(jī)器人“捷達(dá)”Fig. 1-3 “Jetta” - Belgium badminton robot1.2.2 羽毛球檢測(cè)跟蹤及軌跡預(yù)判技術(shù)研究現(xiàn)狀全自動(dòng)對(duì)打型羽毛球機(jī)器人主要實(shí)現(xiàn)羽毛球檢測(cè)跟蹤并根據(jù)獲取到的位置坐標(biāo)對(duì)羽毛球進(jìn)行軌跡預(yù)判，以獲取相關(guān)軌跡信息，如：羽毛球落點(diǎn)、羽毛球運(yùn)動(dòng)到某一位置所需時(shí)間等。通過目前查閱到的文獻(xiàn)可知，國(guó)內(nèi)外部分研究人員針對(duì)羽毛球機(jī)器人視覺系統(tǒng)中的某一部分（跟蹤、檢測(cè)或軌跡預(yù)判）進(jìn)行算法研究并取得一定成果。1994 年日本學(xué)者 Watanabe H 等人先通過兩個(gè)固定的場(chǎng)外攝像頭讀取圖像，之后采用背景差分法識(shí)別運(yùn)動(dòng)羽毛球[5]。2009 年中國(guó)東北大學(xué)胡景新等人通過背景差分法和閾

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本文編號(hào)：2819060