乒乓球拍運(yùn)動(dòng)軌跡分類的研究.pdf

1、目前乒乓球機(jī)器人系統(tǒng)普遍存在兩個(gè)難題:首先，乒乓球高速運(yùn)動(dòng)時(shí)，機(jī)器人較難在短時(shí)間內(nèi)做出反應(yīng);其次，機(jī)器人無法識(shí)別來球類型（如下旋、上旋、無旋等），不能判斷來球是否旋轉(zhuǎn)以及旋轉(zhuǎn)方向，這就造成機(jī)器人回球策略單一、應(yīng)變能力差。針對(duì)這兩個(gè)問題，本文對(duì)乒乓球機(jī)器人系統(tǒng)中球拍運(yùn)動(dòng)軌跡展開研究，主要包括球拍位姿的獲取及球拍運(yùn)動(dòng)軌跡分類兩部分。
　　為了研究球拍運(yùn)動(dòng)軌跡，必須先獲取球拍運(yùn)動(dòng)軌跡。本文基于PnP算法獲取球拍的運(yùn)動(dòng)軌跡。首先利用圖像分

2、割算法提取球拍區(qū)域，然后用改進(jìn)的LSD檢測(cè)出線段，接著對(duì)線段進(jìn)行分類并擬合出球拍上的直線，求出直線交點(diǎn)，并用卡爾曼濾波處理直線交點(diǎn)，最后利用PnP算法計(jì)算出球拍中心點(diǎn)在攝像機(jī)坐標(biāo)系中的坐標(biāo)，以及球拍坐標(biāo)系和攝像機(jī)坐標(biāo)系之間的旋轉(zhuǎn)關(guān)系。
　　獲取到球拍運(yùn)動(dòng)軌跡之后，本文分別基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和ELM算法對(duì)球拍運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行分類。
　　在利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)球拍運(yùn)動(dòng)軌跡分類時(shí)，經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)，最終選擇球拍中心點(diǎn)的位置、速度、法向量作為一

3、條球拍運(yùn)動(dòng)軌跡的特征。將球拍運(yùn)動(dòng)軌跡在擊打點(diǎn)前后5幀的位置、速度及法向量作為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行歸一化預(yù)處理，然后創(chuàng)建BP模式識(shí)別網(wǎng)絡(luò)，輸出則為該軌跡對(duì)應(yīng)的擊球類型。通過對(duì)大量的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行離線學(xué)習(xí)，將訓(xùn)練效果最好的網(wǎng)絡(luò)模型保存，最后利用保存的網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)不同球拍運(yùn)動(dòng)軌跡進(jìn)行分類。同時(shí)，又通過對(duì)加噪聲后的球拍運(yùn)動(dòng)軌跡和發(fā)球機(jī)發(fā)出球的軌跡分別進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的魯棒性和可行性。
　　在利用ELM算法對(duì)球拍運(yùn)動(dòng)