本文關(guān)鍵詞：快速飛行物體的狀態(tài)估計(jì)和軌跡預(yù)測，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：飛行物體的軌跡預(yù)測和攔截回?fù)魧w育、軍事、工業(yè)等領(lǐng)域均具有重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值,其中涉及的目標(biāo)感知、運(yùn)動(dòng)跟蹤和建模、動(dòng)作決策、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃和執(zhí)行也是機(jī)器人系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。本文以國家“863”項(xiàng)目支持的浙江大學(xué)仿人乒乓球機(jī)器人為平臺,以快速飛行的乒乓球?yàn)檠芯繉ο?開展快速視覺識別,運(yùn)動(dòng)建模和軌跡預(yù)測、旋轉(zhuǎn)狀態(tài)實(shí)時(shí)估計(jì)等算法和技術(shù)研究。在總結(jié)現(xiàn)有系統(tǒng)和技術(shù)的基礎(chǔ)上,本文主要研究內(nèi)容包括：1、針對高速視覺系統(tǒng)目標(biāo)識別中的常見問題,如目標(biāo)在圖像中所占像素少,顏色不均勻,飛行目標(biāo)成像受位姿和光照變化影響存在反光、陰影、拖影等干擾,算法復(fù)雜無法滿足高速需求等,提出了一種基于直方圖統(tǒng)計(jì)的目標(biāo)特征自動(dòng)學(xué)習(xí)算法和一種采用后繼點(diǎn)和后繼邊分析的快速輪廓搜索算法。進(jìn)一步通過設(shè)計(jì)多線程并行的視覺系統(tǒng)流程框架,保障高速視覺數(shù)據(jù)采集和處理的高效和穩(wěn)定,結(jié)合背景建模、動(dòng)態(tài)搜索窗口和降采樣技術(shù)實(shí)現(xiàn)快速精確的目標(biāo)識別、分割和空間定位。算法對飛行乒乓球的動(dòng)態(tài)識別準(zhǔn)確率達(dá)到近99%,目標(biāo)輪廓搜索速度是傳統(tǒng)算法的4倍,乒乓球平均識別時(shí)間小于0.15ms,定位精度小于1cm。2、針對飛行目標(biāo)攔截中需大提前量地精確預(yù)測飛行軌跡的問題,提出了一種基于智能學(xué)習(xí)訓(xùn)練的在線自適應(yīng)軌跡預(yù)測算法。與現(xiàn)有方法采用黑箱模型或采用固定經(jīng)驗(yàn)參數(shù)的離散模型進(jìn)行軌跡分析不同,本算法建立等價(jià)的運(yùn)動(dòng)離散模型和連續(xù)模型,其中離散模型用于運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì),連續(xù)模型用于模型參數(shù)辨識和軌跡預(yù)測,并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)模型參數(shù)與飛行狀態(tài)之間的關(guān)系,實(shí)現(xiàn)參數(shù)的在線自適應(yīng)調(diào)整,有效提高了預(yù)測精度和魯棒性。乒乓球運(yùn)動(dòng)軌跡測試實(shí)驗(yàn)表明,該方法可彌補(bǔ)模型降階帶來的不準(zhǔn)確性,可適應(yīng)少量旋轉(zhuǎn),在對方來球情況下,可在球飛過約0.5m時(shí)(發(fā)送機(jī)器人伺服命令前),預(yù)測落點(diǎn)誤差小于1.2cm,預(yù)測時(shí)間偏差約4ms,優(yōu)于現(xiàn)有其它算法。3、針對快速飛行目標(biāo)旋轉(zhuǎn)難以觀測導(dǎo)致對其狀態(tài)估計(jì)和軌跡預(yù)測存在較大誤差的問題,設(shè)計(jì)構(gòu)建了旋轉(zhuǎn)觀測視覺系統(tǒng),提出了基于球標(biāo)觀測的目標(biāo)旋轉(zhuǎn)狀態(tài)估計(jì)方法。通過識別旋轉(zhuǎn)飛行目標(biāo)表面標(biāo)記還原其三維姿態(tài),定義飛行目標(biāo)中心坐標(biāo)系以實(shí)現(xiàn)多幀觀測姿態(tài)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一,并結(jié)合加權(quán)RANSAC和均值濾波算法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)軸和旋轉(zhuǎn)速度的估計(jì)計(jì)算,最后采用EKF算法實(shí)現(xiàn)對旋轉(zhuǎn)乒乓球的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)和軌跡預(yù)測。該工作打破了現(xiàn)有飛行目標(biāo)旋轉(zhuǎn)無法實(shí)時(shí)精確觀測的壁障,測試表明,本系統(tǒng)在轉(zhuǎn)速0-60轉(zhuǎn)／s下對乒乓球旋轉(zhuǎn)速度的平均估計(jì)誤差小于0.07轉(zhuǎn)／s,對旋轉(zhuǎn)乒乓球的飛行軌跡預(yù)測精度得到了有效提升,成功伺服機(jī)器人實(shí)現(xiàn)對旋轉(zhuǎn)球的回?fù)��；谏鲜鏊惴?本文實(shí)現(xiàn)了可成功伺服仿人乒乓球機(jī)器人“悟”“空”進(jìn)行多回合人對打和雙機(jī)器人對打的高效精確視覺系統(tǒng),機(jī)器人與人對打最高紀(jì)錄為145回合,雙機(jī)器人對打最高紀(jì)錄為114回合。文章的最后對本文的內(nèi)容進(jìn)行了總結(jié),并對今后的研究方向進(jìn)行了展望。
【關(guān)鍵詞】：乒乓球機(jī)器人視覺系統(tǒng) 快速圖像識別 運(yùn)動(dòng)建模 參數(shù)學(xué)習(xí)和自適應(yīng)調(diào)整 跟蹤視覺 旋轉(zhuǎn)狀態(tài)估計(jì) 軌跡預(yù)測
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-8
• Abstract8-17
• 論文中公式字母說明17-18
• 1 緒論18-38
• 1.1 背景和意義18
• 1.2 乒乓球機(jī)器人發(fā)展現(xiàn)狀18-24
• 1.3 乒乓球視覺系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀24-34
• 1.3.1 乒乓球視覺系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)綜述24-28
• 1.3.2 乒乓球運(yùn)動(dòng)軌跡分析與預(yù)測方法綜述28-30
• 1.3.3 乒乓球旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)的觀測和估計(jì)方法發(fā)展現(xiàn)狀30-34
• 1.4 本文研究內(nèi)容和主要貢獻(xiàn)34-36
• 1.5 本文結(jié)構(gòu)36-38
• 2 基于快速識別算法的目標(biāo)空間定位38-54
• 2.1 引言38-39
• 2.2 快速目標(biāo)識別定位視覺系統(tǒng)設(shè)計(jì)39-42
• 2.3 快速乒乓球圖像識別分割算法42-51
• 2.3.1 目標(biāo)識別算法總體流程42-43
• 2.3.2 顏色特征識別算法43-46
• 2.3.3 快速輪廓搜索算法46-51
• 2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果51-53
• 2.5 本章小結(jié)53-54
• 3 自適應(yīng)乒乓球運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測和回球伺服54-76
• 3.1 引言54-55
• 3.2 基于力分析的乒乓球飛行運(yùn)動(dòng)過程建模55-62
• 3.2.1 飛行乒乓球受力分析和動(dòng)力學(xué)模型55-57
• 3.2.2 面向機(jī)器人伺服任務(wù)的乒乓球運(yùn)動(dòng)過程分析和模型簡化57-60
• 3.2.3 等價(jià)連續(xù)運(yùn)動(dòng)模型和離散運(yùn)動(dòng)模型推導(dǎo)60-62
• 3.3 基于自適應(yīng)模型參數(shù)調(diào)整的狀態(tài)估計(jì)和軌跡預(yù)測62-70
• 3.3.1 算法整體框架設(shè)計(jì)介紹62-63
• 3.3.2 Kalman濾波和平滑算法63-67
• 3.3.3 參數(shù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)67-69
• 3.3.4 自適應(yīng)的參數(shù)調(diào)整算法和軌跡預(yù)測69-70
• 3.4 機(jī)器人伺服回球規(guī)劃70-72
• 3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果72-75
• 3.6 本章小結(jié)75-76
• 4 基于云臺視覺跟蹤的乒乓球旋轉(zhuǎn)觀測和估計(jì)76-110
• 4.1 引言76-79
• 4.2 基于云臺跟蹤的旋轉(zhuǎn)觀測視覺系統(tǒng)設(shè)計(jì)79-82
• 4.3 云臺跟蹤運(yùn)動(dòng)控制和相機(jī)外參更新算法82-86
• 4.3.1 云臺跟蹤運(yùn)動(dòng)控制82-84
• 4.3.2 云臺相機(jī)外部參數(shù)更新算法84-86
• 4.4 球標(biāo)快速識別分割算法86-89
• 4.5 基于單周期球標(biāo)識別的乒乓球三維姿態(tài)還原算法89-94
• 4.5.1 相機(jī)坐標(biāo)系下的乒乓球三維姿態(tài)還原90-92
• 4.5.2 球心坐標(biāo)系下的乒乓球三維姿態(tài)還原92-93
• 4.5.3 多云臺相機(jī)觀測信息的融合93-94
• 4.6 旋轉(zhuǎn)速度估計(jì)方法94-98
• 4.6.1 基于加權(quán)RANSAC擬合的轉(zhuǎn)軸方向估計(jì)95-97
• 4.6.2 基于多數(shù)投票和均值濾波的轉(zhuǎn)速計(jì)算97-98
• 4.7 帶旋轉(zhuǎn)飛行乒乓球的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)和軌跡預(yù)測98-102
• 4.7.1 基于EKF的乒乓球運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)99-101
• 4.7.2 帶旋轉(zhuǎn)的乒乓球飛行運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測101-102
• 4.8 實(shí)驗(yàn)結(jié)果102-109
• 4.8.1 基于旋轉(zhuǎn)驗(yàn)證平臺的轉(zhuǎn)速觀測精度測試103-104
• 4.8.2 飛行乒乓球的旋轉(zhuǎn)觀測結(jié)果104-106
• 4.8.3 帶旋轉(zhuǎn)的飛行乒乓球軌跡預(yù)測結(jié)果106-109
• 4.9 本章小結(jié)109-110
• 5 總結(jié)和展望110-112
• 5.1 總結(jié)110-111
• 5.2 展望111-112
• 參考文獻(xiàn)112-120
• 攻讀博士學(xué)位期間所取得的科研成果120-

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 田娜;龐師軍;衛(wèi)曉沖;;視覺系統(tǒng)在硅片檢測上的應(yīng)用[J];電子工藝技術(shù);2010年05期

2 童永承;視覺系統(tǒng)電子技術(shù)的模擬探討[J];湖北師范學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1987年01期

3 林曦;賴以希;汪哲v

本文編號：328469