七自由度乒乓球机器人系统的研究与设计
发布时间：2021-01-03 20:14
近些年来,随着机器人技术和人工智能技术的发展,智能机器人逐渐走进人们的视野,智能体育机器人也开始从实验走向应用。乒乓球运动是一项在我国很受欢迎的体育运动,开展乒乓球机器人实验在我国有广阔的应用前景,乒乓球机器人研究涉及到机器视觉、深度学习、机器人控制等多种技术。本文以七自由度乒乓球机器人为研究对象,重点对乒乓球机器人系统中的视觉系统和控制系统进行研究设计,并对整个系统进行了实现。本文首先对乒乓球机器人视觉系统进行详细分析,然后按功能完成了视觉系统以下三个模块的设计。其中图像采集与相机标定模块完成了乒乓球运动图像的采集及相机的标定。在目标检测与坐标计算模块中,本文经过研究对比后,选择颜色分割对乒乓球进行目标检测,针对常规颜色分割方法速度慢的问题,设计了一种基于CUDA的并行化目标检测方法,提高了目标检测的速度。然后通过双目相机目标定位原理得到了乒乓球的三维空间位置。在乒乓球轨迹预测模块中,通过受力分析的方式建立了乒乓球的飞行模型,通过支持向量回归的方式建立了乒乓球的反弹模型,然后利用这两个模型完成了乒乓球轨迹的预测。本文采用七自由度机器人作为执行机构,通过对七自由度机器人运动学求解模块、...
【文章来源】：东华大学上海市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
美国贝尔实验室研发的乒乓球机器人
七自由度乒乓球机器人系统的研究与设计2以与人对打的乒乓球机器人诞生了[5,6]，如图1.1所示，该乒乓球机器人系统采用四个相机作为视觉系统，然后利用Unimation公司研发的PUMA260机器人作为执行器，不同于以往需要设计好乒乓球的发射角度和速度的乒乓球机器人系统，该系统可以通过机器视觉感知乒乓球的实际位置然后控制机器人做出反应，并且已经能做到最多与人进行20回合的对打，是一款真正意义上的智能乒乓球机器人系统。日本东芝公司研发了一款基于七自由度机械臂的可以与墙对打的乒乓球机器人[3]。澳大利亚阿德莱德大学研发了一款基于六自由度机器人的乒乓球机器人如图1.2所示，该机器人较为灵活，但是击球区域较小[3]。如图1.3所示，是瑞士苏黎世高等工业学院基于直角坐标式的三自由度机械臂配合三自由度机械手腕的机器人开发了一款乒乓球机器人[7]，这款乒乓球机器人水平较高，曾经获得两届机器人乒乓球赛冠军。1997年，日本大阪大学的宫崎文夫基于四自由度执行机构，利用双目相机作为视觉系统研发了一款乒乓球机器人系统[8,9,10]，如图1.4所示。该系统在对手的乒乓球拍和手肘处安装了传感器用来检测乒乓球的旋转方向，因此具备了回击变换球的能力，取得了良好的效果。图1.1美国贝尔实验室研发的乒乓球机器人图1.2阿德莱德大学的乒乓球机器人图1.3苏黎世高等工业学院的乒乓球机器人
七自由度乒乓球机器人系统的研究与设计2以与人对打的乒乓球机器人诞生了[5,6]，如图1.1所示，该乒乓球机器人系统采用四个相机作为视觉系统，然后利用Unimation公司研发的PUMA260机器人作为执行器，不同于以往需要设计好乒乓球的发射角度和速度的乒乓球机器人系统，该系统可以通过机器视觉感知乒乓球的实际位置然后控制机器人做出反应，并且已经能做到最多与人进行20回合的对打，是一款真正意义上的智能乒乓球机器人系统。日本东芝公司研发了一款基于七自由度机械臂的可以与墙对打的乒乓球机器人[3]。澳大利亚阿德莱德大学研发了一款基于六自由度机器人的乒乓球机器人如图1.2所示，该机器人较为灵活，但是击球区域较小[3]。如图1.3所示，是瑞士苏黎世高等工业学院基于直角坐标式的三自由度机械臂配合三自由度机械手腕的机器人开发了一款乒乓球机器人[7]，这款乒乓球机器人水平较高，曾经获得两届机器人乒乓球赛冠军。1997年，日本大阪大学的宫崎文夫基于四自由度执行机构，利用双目相机作为视觉系统研发了一款乒乓球机器人系统[8,9,10]，如图1.4所示。该系统在对手的乒乓球拍和手肘处安装了传感器用来检测乒乓球的旋转方向，因此具备了回击变换球的能力，取得了良好的效果。图1.1美国贝尔实验室研发的乒乓球机器人图1.2阿德莱德大学的乒乓球机器人图1.3苏黎世高等工业学院的乒乓球机器人
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的YOLO V3算法及其在小目标检测中的应用[J]. 鞠默然,罗海波,王仲博,何淼,常铮,惠斌. 光学学报. 2019(07)
[2]偏置式冗余空间机械臂逆运动学求解的参数化方法[J]. 徐文福,张金涛,闫磊,王志英. 宇航学报. 2015(01)
[3]基于支持向量回归的乒乓球机器人击球策略学习方法[J]. 李志奇,王滨,刘宏. 机器人. 2014(01)
[4]基于模糊神经网络的乒乓球旋转飞行轨迹模式分类[J]. 任艳青,方灶军,徐德,谭民. 控制与决策. 2014(02)
[5]改进人工势场法的机械臂避障路径规划[J]. 王俊龙,张国良,羊帆,敬斌. 计算机工程与应用. 2013(21)
[6]基于CUDA的图像分割并行算法设计与实现[J]. 侯广峰,王媛媛,郭禾. 数字技术与应用. 2013(03)
[7]一种结合光流法与三帧差分法的运动目标检测算法[J]. 袁国武,陈志强,龚健,徐丹,廖仁健,何俊远. 小型微型计算机系统. 2013(03)
[8]基于模糊自调节算法的乒乓球机器人回球速度计算[J]. 苏虎,徐德,黄艳龙,谭民. 自动化学报. 2012(06)
[9]空间机器人避障路径规划的C空间简化方法[J]. 黄一飞. 软件导刊. 2012(04)
[10]基于快速扩展随机树的7R机械臂避障达点运动规划[J]. 谢碧云,赵京,刘宇. 机械工程学报. 2012(03)
博士论文
[1]七自由度乒乓球机器人的视觉检测及击球决策研究[D]. 李志奇.哈尔滨工业大学 2015
[2]乒乓球机器人视觉测量与控制[D]. 张正涛.中国科学院研究生院（自动化研究所） 2010
硕士论文
[1]基于学习的旋转乒乓球定位与轨迹预测[D]. 吴珺.浙江大学 2018
[2]基于PC的七自由度乒乓球机器人伺服控制系统的研究[D]. 洪永潮.浙江大学 2006
本文编号：2955418
【文章来源】：东华大学上海市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：73 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
美国贝尔实验室研发的乒乓球机器人
七自由度乒乓球机器人系统的研究与设计2以与人对打的乒乓球机器人诞生了[5,6]，如图1.1所示，该乒乓球机器人系统采用四个相机作为视觉系统，然后利用Unimation公司研发的PUMA260机器人作为执行器，不同于以往需要设计好乒乓球的发射角度和速度的乒乓球机器人系统，该系统可以通过机器视觉感知乒乓球的实际位置然后控制机器人做出反应，并且已经能做到最多与人进行20回合的对打，是一款真正意义上的智能乒乓球机器人系统。日本东芝公司研发了一款基于七自由度机械臂的可以与墙对打的乒乓球机器人[3]。澳大利亚阿德莱德大学研发了一款基于六自由度机器人的乒乓球机器人如图1.2所示，该机器人较为灵活，但是击球区域较小[3]。如图1.3所示，是瑞士苏黎世高等工业学院基于直角坐标式的三自由度机械臂配合三自由度机械手腕的机器人开发了一款乒乓球机器人[7]，这款乒乓球机器人水平较高，曾经获得两届机器人乒乓球赛冠军。1997年，日本大阪大学的宫崎文夫基于四自由度执行机构，利用双目相机作为视觉系统研发了一款乒乓球机器人系统[8,9,10]，如图1.4所示。该系统在对手的乒乓球拍和手肘处安装了传感器用来检测乒乓球的旋转方向，因此具备了回击变换球的能力，取得了良好的效果。图1.1美国贝尔实验室研发的乒乓球机器人图1.2阿德莱德大学的乒乓球机器人图1.3苏黎世高等工业学院的乒乓球机器人
七自由度乒乓球机器人系统的研究与设计2以与人对打的乒乓球机器人诞生了[5,6]，如图1.1所示，该乒乓球机器人系统采用四个相机作为视觉系统，然后利用Unimation公司研发的PUMA260机器人作为执行器，不同于以往需要设计好乒乓球的发射角度和速度的乒乓球机器人系统，该系统可以通过机器视觉感知乒乓球的实际位置然后控制机器人做出反应，并且已经能做到最多与人进行20回合的对打，是一款真正意义上的智能乒乓球机器人系统。日本东芝公司研发了一款基于七自由度机械臂的可以与墙对打的乒乓球机器人[3]。澳大利亚阿德莱德大学研发了一款基于六自由度机器人的乒乓球机器人如图1.2所示，该机器人较为灵活，但是击球区域较小[3]。如图1.3所示，是瑞士苏黎世高等工业学院基于直角坐标式的三自由度机械臂配合三自由度机械手腕的机器人开发了一款乒乓球机器人[7]，这款乒乓球机器人水平较高，曾经获得两届机器人乒乓球赛冠军。1997年，日本大阪大学的宫崎文夫基于四自由度执行机构，利用双目相机作为视觉系统研发了一款乒乓球机器人系统[8,9,10]，如图1.4所示。该系统在对手的乒乓球拍和手肘处安装了传感器用来检测乒乓球的旋转方向，因此具备了回击变换球的能力，取得了良好的效果。图1.1美国贝尔实验室研发的乒乓球机器人图1.2阿德莱德大学的乒乓球机器人图1.3苏黎世高等工业学院的乒乓球机器人
【参考文献】：
期刊论文
[1]改进的YOLO V3算法及其在小目标检测中的应用[J]. 鞠默然,罗海波,王仲博,何淼,常铮,惠斌. 光学学报. 2019(07)
[2]偏置式冗余空间机械臂逆运动学求解的参数化方法[J]. 徐文福,张金涛,闫磊,王志英. 宇航学报. 2015(01)
[3]基于支持向量回归的乒乓球机器人击球策略学习方法[J]. 李志奇,王滨,刘宏. 机器人. 2014(01)
[4]基于模糊神经网络的乒乓球旋转飞行轨迹模式分类[J]. 任艳青,方灶军,徐德,谭民. 控制与决策. 2014(02)
[5]改进人工势场法的机械臂避障路径规划[J]. 王俊龙,张国良,羊帆,敬斌. 计算机工程与应用. 2013(21)
[6]基于CUDA的图像分割并行算法设计与实现[J]. 侯广峰,王媛媛,郭禾. 数字技术与应用. 2013(03)
[7]一种结合光流法与三帧差分法的运动目标检测算法[J]. 袁国武,陈志强,龚健,徐丹,廖仁健,何俊远. 小型微型计算机系统. 2013(03)
[8]基于模糊自调节算法的乒乓球机器人回球速度计算[J]. 苏虎,徐德,黄艳龙,谭民. 自动化学报. 2012(06)
[9]空间机器人避障路径规划的C空间简化方法[J]. 黄一飞. 软件导刊. 2012(04)
[10]基于快速扩展随机树的7R机械臂避障达点运动规划[J]. 谢碧云,赵京,刘宇. 机械工程学报. 2012(03)
博士论文
[1]七自由度乒乓球机器人的视觉检测及击球决策研究[D]. 李志奇.哈尔滨工业大学 2015
[2]乒乓球机器人视觉测量与控制[D]. 张正涛.中国科学院研究生院（自动化研究所） 2010
硕士论文
[1]基于学习的旋转乒乓球定位与轨迹预测[D]. 吴珺.浙江大学 2018
[2]基于PC的七自由度乒乓球机器人伺服控制系统的研究[D]. 洪永潮.浙江大学 2006
本文编号：2955418
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