在线角速度估计的乒乓球机器人视觉测量方法_张远辉

一种用于乒乓球机器人的乒乓球自旋角速度的预测方法嘿，各位乒乓球爱好者和科技迷们，今天咱们要聊的话题绝对能让你大呼过瘾——乒乓球机器人的乒乓球自旋角速度预测方法！是的，你没听错，就是那种能在球桌上与你“斗智斗勇”，甚至能精准预判你每一个旋转球的机器人！想象一下，当你信心满满地发出一记弧圈球，以为能轻松得分时，对面的机器人却仿佛拥有超能力，不仅稳稳接住了球，还以一个更加刁钻的角度回击，让你措手不及。

这背后，其实隐藏着对乒乓球自旋角速度的精准预测技术。

那么，这项黑科技究竟是如何实现的呢？别急，咱们这就来揭秘！首先，要明白乒乓球自旋角速度的重要性。

自旋，这个看似简单的物理现象，在乒乓球比赛中却扮演着至关重要的角色。

它不仅影响着球的飞行轨迹，还决定了球落地后的弹跳方向和力度。

对于机器人来说，要想在比赛中占据优势，就必须能够准确预测对手球拍的动作、球的初始速度和自旋角速度。

那么，机器人是如何做到这一点的呢？一、高精度传感器与动态捕捉技术乒乓球机器人通常会配备高精度传感器和动态捕捉设备，这些设备能够实时捕捉球的运动轨迹和球拍的动作细节。

通过分析这些数据，机器人可以迅速计算出球的初始速度、飞行时间以及自旋角速度等关键参数。

二、深度学习算法与大数据分析有了这些数据之后，机器人还会利用深度学习算法和大数据分析技术，对海量比赛视频和训练数据进行学习。

这样一来，它就能逐渐掌握不同球员的击球习惯和风格，从而更加准确地预测对手下一步的动作。

三、实时反馈与自适应调整当然，光有预测还不够，机器人还需要具备实时反馈和自适应调整的能力。

在比赛中，机器人会根据对手的反应和球的落点情况，不断调整自己的击球策略和力度，以确保每一次回击都能达到最佳效果。

说到这里，你可能会好奇：这项技术未来的发展潜力究竟有多大呢？嘿，这可是个值得深入探讨的话题！随着人工智能技术的不断进步，乒乓球机器人的自旋角速度预测能力也将越来越强。

未来，我们或许能看到更加智能、更加灵活的机器人选手，它们不仅能够与人类选手进行激烈的对决，还能成为我们提升球技的得力助手。

乒乓球机器人视觉测量与控制随着科技的不断进步，机器人技术已经广泛应用于各个领域。

在乒乓球领域，机器人视觉测量与控制技术的应用也取得了显著的成果。

本文将介绍乒乓球机器人视觉测量与控制的相关内容，包括概念、方法、技术、优缺点以及未来发展方向。

概念和意义机器人视觉测量是指利用计算机视觉技术实现对目标物体的测量。

在乒乓球领域，机器人视觉测量可用于确定乒乓球的位置、速度、轨迹等参数，从而提高乒乓球运动员的技能水平和比赛成绩。

方法和技术乒乓球机器人视觉测量的方法主要包括图像处理和机器学习。

通过高精度的摄像机和图像处理算法，获取乒乓球的图像信息并进行处理，以得到乒乓球的各种参数。

机器学习则可以通过对大量数据进行学习，提高视觉测量的准确性和稳定性。

优缺点及未来发展方向机器人视觉测量的优点在于高精度、非接触性和实时性。

但同时，这种方法也面临着一些挑战，如光源、摄像机标定误差以及计算复杂度等问题。

未来，随着技术的不断发展，机器人视觉测量将朝着更高精度、更快速和更稳定的方向发展。

概念和原理机器人控制是指通过一定的算法和控制器，实现对机器人的运动轨迹、姿态、速度等参数的控制。

在乒乓球领域，机器人控制可用于模拟专业运动员的技巧和战术，提高机器人的比赛水平。

方法和技术乒乓球机器人控制的方法主要包括基于模型的控制、基于行为的控制和机器学习控制。

基于模型的控制通过建立机器人的动力学模型实现控制；基于行为的控制通过分析对手的战术和自身状态实现控制；机器学习控制通过学习专业运动员的技巧和战术实现控制。

优缺点及未来发展方向机器人控制的优点在于能够实现对机器人精准、稳定的控制。

但同时，这种方法也面临着一些挑战，如模型误差、干扰和不确定性等问题。

未来，随着技术的不断创新，机器人控制将朝着更精准、更稳定和更智能的方向发展。

现状和难点乒乓球机器人视觉测量与控制的应用前景广阔，能够有效提高运动员的训练效率和比赛成绩。

然而，其应用仍面临着多重挑战，包括视觉测量的精度和稳定性、控制的精准性和实时性等问题。

基于高速视觉的乒乓球旋转速度实时测量方法
吕程旭;李清都;季云峰
【期刊名称】《软件导刊》
【年(卷),期】2023(22)1
【摘要】针对目前大多数乒乓球机器人视觉系统只能提供乒乓球的位置信息而未考虑旋转,难以对旋转球进行精准预测的问题,提出一种基于高速视觉的乒乓球旋转速度实时测量方法。

为解决高速旋转乒乓球转速测量问题,提出一种全新视觉系统方案,满足高速旋转球的转速测量要求;针对商标识别过程中未考虑商标的完整性问题,提出一种基于轮廓拼接的商标中心三维位置求解方法,减小商标中心的计算误差,提高旋转测量精度;根据商标中心在空间中的运动对乒乓球旋转进行估计。

最后利用自制的旋转验证平台对该方法进行验证,实验结果表明所提出的方法能够实现高速旋转球的精确转速估计,在乒乓球低速旋转下也具有高精度的旋转测量结果。

【总页数】10页(P128-137)
【作者】吕程旭;李清都;季云峰
【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院;上海理工大学机器智能研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.在线角速度估计的乒乓球机器人视觉测量方法
2.基于科氏加速度的旋转弹滚转角测量方法
3.基于单目视觉伺服系统的高速旋转球体三维速度测定
4.基于乒乓球机器人视觉系统的单色乒乓球旋转三维速度测定
5.基于机器视觉的口杯酒瓶盖旋转角度测量方法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

视觉识别和测距部分虽然这次的任务以机器人的步态规划和姿态控制等为主，但要准确实现寻找并踢到乒乓球的目标，通过摄像头图像的视觉识别和测距也是非常重要的。

一、功能和策略视觉部分的主要功能和策略包括：1、在初始姿态下寻找乒乓球，包括配合机器人的动作，如更换摄像头和转头来实现对超出当前视野范围的目标的寻找。

2、通过颜色阈值识别乒乓球，计算乒乓球和机器人之间的距离和角度，传递数据给运动部分。

3、在运动过程中对方向和距离进行多次测量和校正，不断修正运动误差，保证最终准确到达。

4、到达目标位置后，通过对乒乓球位置的再次测量，选择机器人踢乒乓球所使用的脚。

二、测距方案的选择1、双目测距双目测距的主要原理是利用位于不同空间位置，有重复的视角区域的两个摄像头同时进行拍摄。

对得到的两张图片进行一定的校正和变换，识别出位于两张图片中的乒乓球，分别得到对应的参数。

然后根据几何关系推导出乒乓球和机器人的距离。

双目测距的精确度较高，但计算过程复杂，对图像的校正和变换处理要求高。

对于nao机器人来说，双目测距还存在一个问题，即上下两个摄像头的重合区域较小，就可能导致可用测距范围小，对于寻找到乒乓球有一定的困难。

此外考虑到这次任务对测距的精确度要求并不是那么高，而且可以通过一定的补偿方法来提高单目测距的精确度，为了程序的简便起见，我们决定采用单目测距的方法。

2、单目测距单目测距的原理比较简单，如图所示：一般来说，就是根据图中的两个相似三角形的比例关系计算出距离Z 。

但是在实际操作中发现，对于摄像头的焦距f 的获取存在很大的问题和误差。

此外，由于摄像头的主光轴并不是水平的，用这种方法计算并不方便。

所以我采用了另外一种类似的计算方法：a b c H d1主光轴 视场边界摄像头如图所示，摄像头主光轴为蓝色虚线，与水平面之间的夹角为b。

红色虚线为摄像头的视场边界，为47.64°，H为机器人高度。

通过图像识别我们可以得到目标乒乓球的球心近似像素坐标（x，y），而图片总大小为640*480。

拖影情况下快速飞行乒乓球体的实时识别与跟踪杨华;衣燕慧;刘国东;石祥滨【摘要】快速飞行的乒乓球在图像采集过程中会产生拖影,影响甚至严重干扰对球体位置的准确识别和跟踪.对飞行乒乓球的拖影图像特点及实战型乒乓机器人的实际需求进行分析,在此基础上提出CS-BS-EF方法,将色彩分割、背景减除、椭圆拟合进行综合集成、优势互补,用以检测飞行球体的拖影范围并求取球心位置.实验结果表明该方法能够有效克服拖影影响,比较准确地识别和跟踪高速飞行的球体,且具有良好的抗干扰性、实时性.【期刊名称】《沈阳航空航天大学学报》【年(卷),期】2014(031)001【总页数】5页(P47-51)【关键词】乒乓球;机器人;拖影;识别和跟踪;实时性【作者】杨华;衣燕慧;刘国东;石祥滨【作者单位】沈阳航空航天大学计算机学院,沈阳110136;沈阳航空航天大学计算机学院,沈阳110136;沈阳航空航天大学计算机学院,沈阳110136;沈阳航空航天大学计算机学院,沈阳110136【正文语种】中文【中图分类】TP391.41最近十年来，包括中科院自动化所、国防科技大学、浙江大学、日本大阪大学、德国Chemnitz大学、美国Rochester研究所等单位从不同专业角度和设计目标出发，针对乒乓机器人各自开展了卓有成效的研究[1，8]。

然而，乒乓机器人总体上仍停留在较初级的水平，原因是该领域研发存在许多问题仍未很好解决，包括球体目标的实时跟踪和轨迹预测、击球动作的精准控制、动作学习、运动规划、采集-计算-控制-运动的系统协同、智能学习等等，阻碍了实战型乒乓机器人的研发。

对快速飞行的乒乓球体实时、准确、连续地识别和跟踪，是设计和实现实战型乒乓球机器人的先决条件，唯此才能保证对球体的位置计算、轨迹预测以及随后的手臂运动规划、挥拍拦截等步骤及时而准确地进行。

然而，乒乓球运动速度相对较快(对于国际标准40 mm乒乓球，人正常击球时乒乓球的速度范围在4～20 m/s)，对于一般的在线图像采集和跟踪系统而言，很容易形成球体物像的拖影。

0引言目前乒乓球机器人已经有了三四十年的研究历史[1]，从1983年第一款具有乒乓球轨迹追踪的机器人问世以来，世界对乒乓球机器人视觉的研究就没有停止。

乒乓球直径小、运动速度快，用乒乓球作为载体研究乒乓球机器人需要了解乒乓球的运动特性，对乒乓球运动轨迹、落点进行可靠跟踪预测。

国外对于乒乓球机器人的研究较早，有四目、双目等多种形式的视觉系统，但当时PC 硬件发展落后，图像处理速度跟不上，使得计算的乒乓球坐标和预测乒乓球的轨迹没能得到很好的保证[2]。

国内在这方面研究相对较晚，尽管已经有一些性能较好的机器人可以实现多回合人机对打，但以机器视觉为基础研究乒乓球的运动识别仍有很高的研究意义。

本文采用的2+1式的三目组合式视觉系统，使用双目作为立体匹配解析距离，单目进行乒乓球的识别追踪，最后，由PC 拟合出高精度乒乓球运动轨迹，对乒乓球落点进行预测，具有较好的稳定性和精确度。

1系统总体方案在三目组合式视觉系统中，单目摄像头由树莓派4B 控制，双目摄像头直接与MiniPC（小型主机）相连。

树莓派得到的二维坐标数据会写入一个本地文件，通过UDP 传输至Mini PC，PC 将UDP（UDP 即用户数据报协议）解包与双目摄像头匹配解析的距离数据传送至C++程序中，实时解析三维坐标保存为二进制数据文件，而后Python 脚本通过读取文件中的三维坐标生成三维轨迹图，并进行轨迹预测及落点预测，最后通过USB-TTL 向下位机发送处理好的坐标数据，如图1所示。

图1 系统总体方案2摄像头标定摄像头采用棋盘标定板作为标定数据来源，并准备了15组标定图对摄像头进行标定[3]。

这里对比使用OpenCV （开源计算机视觉库）标定和Matlab 标定。

2.1 OpenCV 标定OpenCV 标定程序输入参数较为复杂，为了使标定结果更加直观，本文使用了Qt（一个跨平台的C++图形用户界面应用程序开发框架）重新写了一个标定程序Stereo Calibrator（双目标定器），在图形界面下使用标定。

圆周运动角速度测量方法赏析
刘陈艳
【期刊名称】《中学生数理化（高一版）》
【年(卷),期】2017(000)003
【总页数】2页(P29-30)
【作者】刘陈艳
【作者单位】河北衡水市郑口中学
【正文语种】中文
【相关文献】
1.在线角速度估计的乒乓球机器人视觉测量方法 [J], 张远辉;韦巍
2.基于地磁与角速度传感器的弹体姿态测量方法研究 [J], 文云;辛长范;陈铭;马迎辉;李志勇
3.多GPS架构下汽车实时横摆角速度的测量方法 [J], 夏泽斌;洪昊;陈富泽
4.MHD角速度传感器微弱噪声的测量方法 [J], 杨凯丽; 吴腾飞; 徐冲柯; 张云; 纪越; 李醒飞
5.物理创新实验设计——物体做匀速圆周运动的线速度、角速度测定 [J], 华林刚因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。