近些年來,隨著機器人技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展,智能機器人逐漸走進人們的視野,智能體育機器人也開始從實驗走向應(yīng)用。乒乓球運動是一項在我國很受歡迎的體育運動,開展乒乓球機器人實驗在我國有廣闊的應(yīng)用前景,乒乓球機器人研究涉及到機器視覺、深度學習、機器人控制等多種技術(shù)。本文以七自由度乒乓球機器人為研究對象,重點對乒乓球機器人系統(tǒng)中的視覺系統(tǒng)和控制系統(tǒng)進行研究設(shè)計,并對整個系統(tǒng)進行了實現(xiàn)。本文首先對乒乓球機器人視覺系統(tǒng)進行詳細分析,然后按功能完成了視覺系統(tǒng)以下三個模塊的設(shè)計。其中圖像采集與相機標定模塊完成了乒乓球運動圖像的采集及相機的標定。在目標檢測與坐標計算模塊中,本文經(jīng)過研究對比后,選擇顏色分割對乒乓球進行目標檢測,針對常規(guī)顏色分割方法速度慢的問題,設(shè)計了一種基于CUDA的并行化目標檢測方法,提高了目標檢測的速度。然后通過雙目相機目標定位原理得到了乒乓球的三維空間位置。在乒乓球軌跡預(yù)測模塊中,通過受力分析的方式建立了乒乓球的飛行模型,通過支持向量回歸的方式建立了乒乓球的反彈模型,然后利用這兩個模型完成了乒乓球軌跡的預(yù)測。本文采用七自由度機器人作為執(zhí)行機構(gòu),通過對七自由度機器人運動學求解模塊、... 

【文章來源】：東華大學上海市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

美國貝爾實驗室研發(fā)的乒乓球機器人

七自由度乒乓球機器人系統(tǒng)的研究與設(shè)計2以與人對打的乒乓球機器人誕生了[5,6]，如圖1.1所示，該乒乓球機器人系統(tǒng)采用四個相機作為視覺系統(tǒng)，然后利用Unimation公司研發(fā)的PUMA260機器人作為執(zhí)行器，不同于以往需要設(shè)計好乒乓球的發(fā)射角度和速度的乒乓球機器人系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以通過機器視覺感知乒乓球的實際位置然后控制機器人做出反應(yīng)，并且已經(jīng)能做到最多與人進行20回合的對打，是一款真正意義上的智能乒乓球機器人系統(tǒng)。日本東芝公司研發(fā)了一款基于七自由度機械臂的可以與墻對打的乒乓球機器人[3]。澳大利亞阿德萊德大學研發(fā)了一款基于六自由度機器人的乒乓球機器人如圖1.2所示，該機器人較為靈活，但是擊球區(qū)域較小[3]。如圖1.3所示，是瑞士蘇黎世高等工業(yè)學院基于直角坐標式的三自由度機械臂配合三自由度機械手腕的機器人開發(fā)了一款乒乓球機器人[7]，這款乒乓球機器人水平較高，曾經(jīng)獲得兩屆機器人乒乓球賽冠軍。1997年，日本大阪大學的宮崎文夫基于四自由度執(zhí)行機構(gòu)，利用雙目相機作為視覺系統(tǒng)研發(fā)了一款乒乓球機器人系統(tǒng)[8,9,10]，如圖1.4所示。該系統(tǒng)在對手的乒乓球拍和手肘處安裝了傳感器用來檢測乒乓球的旋轉(zhuǎn)方向，因此具備了回擊變換球的能力，取得了良好的效果。圖1.1美國貝爾實驗室研發(fā)的乒乓球機器人圖1.2阿德萊德大學的乒乓球機器人圖1.3蘇黎世高等工業(yè)學院的乒乓球機器人

七自由度乒乓球機器人系統(tǒng)的研究與設(shè)計2以與人對打的乒乓球機器人誕生了[5,6]，如圖1.1所示，該乒乓球機器人系統(tǒng)采用四個相機作為視覺系統(tǒng)，然后利用Unimation公司研發(fā)的PUMA260機器人作為執(zhí)行器，不同于以往需要設(shè)計好乒乓球的發(fā)射角度和速度的乒乓球機器人系統(tǒng)，該系統(tǒng)可以通過機器視覺感知乒乓球的實際位置然后控制機器人做出反應(yīng)，并且已經(jīng)能做到最多與人進行20回合的對打，是一款真正意義上的智能乒乓球機器人系統(tǒng)。日本東芝公司研發(fā)了一款基于七自由度機械臂的可以與墻對打的乒乓球機器人[3]。澳大利亞阿德萊德大學研發(fā)了一款基于六自由度機器人的乒乓球機器人如圖1.2所示，該機器人較為靈活，但是擊球區(qū)域較小[3]。如圖1.3所示，是瑞士蘇黎世高等工業(yè)學院基于直角坐標式的三自由度機械臂配合三自由度機械手腕的機器人開發(fā)了一款乒乓球機器人[7]，這款乒乓球機器人水平較高，曾經(jīng)獲得兩屆機器人乒乓球賽冠軍。1997年，日本大阪大學的宮崎文夫基于四自由度執(zhí)行機構(gòu)，利用雙目相機作為視覺系統(tǒng)研發(fā)了一款乒乓球機器人系統(tǒng)[8,9,10]，如圖1.4所示。該系統(tǒng)在對手的乒乓球拍和手肘處安裝了傳感器用來檢測乒乓球的旋轉(zhuǎn)方向，因此具備了回擊變換球的能力，取得了良好的效果。圖1.1美國貝爾實驗室研發(fā)的乒乓球機器人圖1.2阿德萊德大學的乒乓球機器人圖1.3蘇黎世高等工業(yè)學院的乒乓球機器人

【參考文獻】：
期刊論文
[1]改進的YOLO V3算法及其在小目標檢測中的應(yīng)用[J]. 鞠默然,羅海波,王仲博,何淼,常錚,惠斌.  光學學報. 2019(07)
[2]偏置式冗余空間機械臂逆運動學求解的參數(shù)化方法[J]. 徐文福,張金濤,閆磊,王志英.  宇航學報. 2015(01)
[3]基于支持向量回歸的乒乓球機器人擊球策略學習方法[J]. 李志奇,王濱,劉宏.  機器人. 2014(01)
[4]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的乒乓球旋轉(zhuǎn)飛行軌跡模式分類[J]. 任艷青,方灶軍,徐德,譚民.  控制與決策. 2014(02)
[5]改進人工勢場法的機械臂避障路徑規(guī)劃[J]. 王俊龍,張國良,羊帆,敬斌.  計算機工程與應(yīng)用. 2013(21)
[6]基于CUDA的圖像分割并行算法設(shè)計與實現(xiàn)[J]. 侯廣峰,王媛媛,郭禾.  數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2013(03)
[7]一種結(jié)合光流法與三幀差分法的運動目標檢測算法[J]. 袁國武,陳志強,龔健,徐丹,廖仁健,何俊遠.  小型微型計算機系統(tǒng). 2013(03)
[8]基于模糊自調(diào)節(jié)算法的乒乓球機器人回球速度計算[J]. 蘇虎,徐德,黃艷龍,譚民.  自動化學報. 2012(06)
[9]空間機器人避障路徑規(guī)劃的C空間簡化方法[J]. 黃一飛.  軟件導(dǎo)刊. 2012(04)
[10]基于快速擴展隨機樹的7R機械臂避障達點運動規(guī)劃[J]. 謝碧云,趙京,劉宇.  機械工程學報. 2012(03)

博士論文
[1]七自由度乒乓球機器人的視覺檢測及擊球決策研究[D]. 李志奇.哈爾濱工業(yè)大學 2015
[2]乒乓球機器人視覺測量與控制[D]. 張正濤.中國科學院研究生院（自動化研究所） 2010

碩士論文
[1]基于學習的旋轉(zhuǎn)乒乓球定位與軌跡預(yù)測[D]. 吳珺.浙江大學 2018
[2]基于PC的七自由度乒乓球機器人伺服控制系統(tǒng)的研究[D]. 洪永潮.浙江大學 2006



本文編號：2955418