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基于实时视觉的乒乓球机器人标定和轨迹跟踪技术研究

张远辉  
【摘要】: 机器人技术以其高度的智能性和应用领域的广阔性,成为一个国家高科技水平和工业自动化程度的重要标志。近年来,一种新型的乒乓球机器人因其在技术实现中的实时性和智能性的难度和挑战,逐渐成为研究的热点。结合国家863计划“基于仿人高性能单元”重大研究课题的开展,本实验室距今已成功研制开发了三代乒乓球机器人实体,立志赶超欧美日等发达国家的研究进程。 实时视觉系统,相当于乒乓球机器人的眼睛,是所有关键技术中首要研发的重点。本论文基于三代机器人的研制实例和框架结构,重点阐述了实时视觉系统中不同功能模块的设计技术要点。对机器人视觉系统在识别和跟踪高速运动物体中所涉及的的图像数据同步采集、运动目标识别、单目和双目摄像机标定、乒乓球飞行轨迹的跟踪和预测以及实时运动规划等问题进行了具体探索和创新。 对多个摄像机的采集同步和曝光时间补偿问题提出了解决方案;对高速运动物体成像导致的“运动模糊”现象进行了快速滤波和识别;采用ROI动态预测算法提高了图像处理和目标跟踪过程的快速性;在基于“灯”、“影”、“摄像机”和“乒乓球”构建的单目视觉模型上,采用空间的几何约束关系,应用小孔成像和透视原理,给出了一种最小二乘法优化的单目视觉标定方法,不仅标定了摄像机的参数,同时也标定了灯的参数;进一步地,对双目视觉下的乒乓球位置的三维空间定位方法和双目摄像机标定方法进行了研究。 对乒乓球飞行轨预测中采用的运动学模型以及乒乓球碰撞的物理模型进行了详细的分析:首先针对乒乓球轨迹跟踪过程中存在的测量误差和模型误差,提出了一种应用于快速跟踪的可变协方差的轨迹跟踪方法,该方法既达到了跟踪过程的实时性,也保证了跟踪过程中的状态收敛性和稳定性;进一步地,考虑到乒乓球运动中实际存在的非线性空气阻力,在对乒乓球的飞行状态进行物理建模的基础上,把空气阻力项引入运动状态方程,提出了一种在线估计“阻力因子”的扩展Kalman滤波的轨迹跟踪方法,从而更好地解决了乒乓球轨迹预测快速性和准确性问题。此外,文章还分析了乒乓球的空气动力学阻力模型和马格努斯力的仿真情况,对于旋转球的轨迹预测做了一些初步的探索。 本文实现了实时视觉技术在乒乓球机器人应用上的创新,对具有快速响应需求的视觉伺服,快速目标跟踪等领域的研究具有重要的参考价值。


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