乒乓球機器人軌跡跟蹤技術研究.pdf

1、隨著科學技術的不斷發(fā)展，機器人的發(fā)展可以用蒸蒸日上來形容。作為典型的娛樂機器人，乒乓球機器人，在中國，對它的研究才剛剛起步，需要投入更多的人力物力給這張白紙?zhí)钊敫嗟纳?。乒乓球機器人中球體的軌跡跟蹤算法是研究的一個重點方向。
　　將視頻跟蹤技術引入體育訓練中，用以提高體育訓練的科學性與效率，是一項新興的研究內(nèi)容。對運動目標實現(xiàn)捕捉與跟蹤，通過記錄下的數(shù)據(jù)對運動狀態(tài)與特征進行分析研究，可以輔助運動員進行訓練。視頻跟蹤技術的多數(shù)算法

2、只適用于固定的環(huán)境，例如，靜態(tài)背景、室內(nèi)環(huán)境、沒有遮擋的物體等，意在視頻序列中獲得運動目標穩(wěn)定性的跟蹤，目標檢測跟蹤系統(tǒng)儼然成為了一項具有挑戰(zhàn)的研究任務。
　　本文以乒乓球發(fā)球機為研究對象，該發(fā)球機可以發(fā)射出不同速度，不同角度，不同旋轉的乒乓球，選擇索尼攝像機實現(xiàn)視頻拍攝，對視頻中的小球實現(xiàn)運動檢測和跟蹤。
　　首先，論述了課題研究的背景、意義以及現(xiàn)狀，并對視頻目標跟蹤的基本技術進行了綜述，包括常用的跟蹤算法、難點問題和技術

3、要求等；其次，分析了乒乓球飛行過程中的受力情況，并對其物理模型進行仿真預測；最后，在利用幀差法對乒乓球進行跟蹤時，雖然可以跟蹤檢測到運動目標，但是，實驗背景比較復雜，光線較暗，實驗室中還存在各種實驗器材設備，以及與乒乓球顏色相近的門，在做圖像差分的過程中，干擾較大，而且出現(xiàn)了很多雜亂的假目標，針對該問題，引入卡爾曼濾波算法，該算法有效的解決了環(huán)境因素的干擾，但是依然存在小部分的假目標，因此，在卡爾曼濾波的基礎上，結合混合高斯背景模型，得