【摘要】：羽毛球機(jī)器人的研究主要是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤算法、圖像識(shí)別、控制工程等。本論文針對(duì)羽毛球機(jī)器人從目標(biāo)識(shí)別和運(yùn)動(dòng)控制兩個(gè)方面進(jìn)行了研究與探討:首先設(shè)計(jì)了羽毛球的結(jié)構(gòu),包括發(fā)球機(jī)構(gòu)和全向移動(dòng)平臺(tái),并對(duì)發(fā)球機(jī)構(gòu)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì),運(yùn)用Matlab軟件從發(fā)球角度和氣缸伸出距離產(chǎn)生的加速度、速度和等效質(zhì)量方面,分析了對(duì)羽毛球落地范圍的影響。選擇Kinect傳感器作為羽毛球機(jī)器人的視覺(jué)。首先采用張正友標(biāo)定法運(yùn)對(duì)Kinect進(jìn)行普通攝像頭和深度攝像頭的內(nèi)參數(shù)的標(biāo)定,提高圖片采集的清晰度。在圖像預(yù)處理的過(guò)程中,深度圖像存在嚴(yán)重的噪聲,采用加權(quán)平均值法進(jìn)行灰度處理,圖像去噪采運(yùn)用的是均值濾波去噪方法,并采用效果最優(yōu)的5×5的函數(shù)窗。而后又采用改進(jìn)的ICP算法對(duì)羽毛球進(jìn)行三維表面重建,由于羽毛球不是封閉物體,在建模時(shí)邊緣部分會(huì)存在丟失現(xiàn)象,但是整體效果滿足要求。在進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別與運(yùn)動(dòng)軌跡跟蹤的過(guò)程中,本文采用的是最新的核相關(guān)濾波器跟蹤算法,采用該算法在單一背景和復(fù)雜背景下對(duì)羽毛球進(jìn)行識(shí)別和路徑跟蹤,效果良好,有效的提高了跟蹤精度。設(shè)計(jì)的三輪全向移動(dòng)平臺(tái),在運(yùn)動(dòng)平穩(wěn)和運(yùn)行靈活性等方面表現(xiàn)良好；在全向移動(dòng)機(jī)構(gòu)運(yùn)動(dòng)控制方面,全面分析了全向移動(dòng)平臺(tái)模型,包括運(yùn)動(dòng)學(xué)模型,動(dòng)力學(xué)模型,速度和加速度的的可達(dá)域,并對(duì)直流無(wú)刷電機(jī)進(jìn)行了仿真建模。采用貝塞爾曲線規(guī)劃?rùn)C(jī)器人的運(yùn)動(dòng)路徑,對(duì)此路徑下三個(gè)移動(dòng)輪規(guī)定的速度進(jìn)行仿真,分析了運(yùn)動(dòng)誤差。研究結(jié)果證明:速度誤差和運(yùn)動(dòng)誤差都在可行范圍內(nèi),本路徑規(guī)劃方法可行。
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41;TP242

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本文編號(hào)：2566814