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基于模糊自调节算法的乒乓球机器人回球速度计算被引量：1: 2012年; 提出了一种新的回球速度计算模型,达到以期望的落球速度定点回球的目的.首先,忽略了运动过程中马格努斯力的影响,以多项式拟合乒乓球的运动轨迹,利用LM算法求解得到回球速度的初始值.然后,提出了一种新的基于区域分割的经验数据存储与替换模式,经线性拟合经验数据得到回球速度,并与初始速度求加权平均值,作为模糊调节的初始值.分析了回球速度的各分量对落点误差的影响,根据预测的落点误差,利用模糊算法调节回球速度,将调整后的结果用于控制回球过程中的球拍位姿与击球速度.实验结果验证了方法的有效性.; 苏虎徐德黄艳龙谭民; 关键词：乒乓球机器人飞行模型经验数据

乒乓球轨迹预测的研究与仿真被引量：9: 2013年; 机器人打乒乓球时需要对快速运动的乒乓球的轨迹做出准确的预测。首先对乒乓球飞行轨迹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分析,其次主要是对乒乓球飞行轨迹预测中采用的运动学模型的算法进行改进,速度反馈调节系数不再使用定值,而是采用动态系数。同时,反弹前的速度是通过对预测的轨迹用最小二乘法进行曲线拟合求导计算出来的。实验结果表明,预测效果很好。最后为了直观地分析预测轨迹,设计了基于OPENGL的3D仿真平台。; 王奇志杨晓晓; 关键词：乒乓球机器人运动学模型最小二乘法轨迹预测

无迹卡尔曼滤波在旋转乒乓球轨迹预测中的应用被引量：6: 2014年; 乒乓球机器人不能进行成功的智能回球的主要原因是对旋转球的轨迹预测不准确。减小轨迹预测误差可采取如下对策:分析旋转乒乓球飞行过程的运动学模型,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)思想构建过程方程和观测方程,根据视觉系统观测得到的三维空间位置信息对乒乓球的三维空间位置、线速度及角速度进行在线估计。通过多次Matlab仿真对比实验和实际对比实验表明,UKF算法相对EKF算法在轨迹预测用时上可节省99%,跟踪误差更小。; 张康洁王奇志; 关键词：轨迹预测无迹卡尔曼滤波乒乓球机器人

利用三角形及其九点圆的摄像机标定被引量：3: 2012年; 提出基于三角形及其九点圆的摄像机标定方法.利用了三角形九点圆中其九个点的特殊性,并且利用透视投影变换保二次曲线不变性,得到其像点在像平面共椭圆,从而可以通过九点的映射关系将透视投影变换的非线性问题线性化.图像分割和角点提取的误差会直接影响标定的精度,在此三角形及其九点圆中的点特别是算法中的关键点三角形顶点和垂心都是三条直线的交点,减小图像分割与提取时造成的误差.DLT方法的不精确就源于图像分割和角点提取的误差,方法克服了DLT方法的不足.张的方法无法保证单应性矩阵的正交性,因此为了保证正交性和提高精度需要优化.与传统方法相比操作简单,应用九点圆定理,仿射变换的引入将透视投影非线性问题线性化,避免了参数之间的非线性方程求解,降低了参数求解的复杂性,因此其定标过程快捷,准确.模板的构造,减少了图像分割和交点提取误差,算法实现保证旋转矩阵的正交性.综合上述分析,理论上表明方法的有效性.同时实验表明,标定方法操作简单,不需要计算机视觉的专业知识,快速,精度高,鲁棒性好.; 王奇志王东生徐德; 关键词：摄像机标定摄像机自标定机器人视觉

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国家自然科学基金(61075035)