一种用于乒乓球机器人预测乒乓球轨迹的方法和装置

摘要

一种用于乒乓球机器人预测乒乓球轨迹的方法和装置，属于机器人技术领域。所述方法包括：采集乒乓球飞行过程中两点位置坐标，利用时间差和位置信息预测出乒乓球的飞行轨迹，分析判断轨迹是否在乒乓球机器人的击球区域，并将决策信息（最佳击球点或保护信息）发送给机器人。若轨迹在击球区域内，机器人通过实时动作规划，实现击球。所述装置包括：2个位置检测模块、实时处理模块和通信模块。本发明提供的方法和装置能够实时有效地预测乒乓球飞行轨迹，以实现乒乓球机器人完成击球动作。本发明还具有算法简单，实用性强，成本低,环境适应性强等优点。

说明书

技术领域

本发明公开了一种用于乒乓球机器人预测乒乓球轨迹的方法，属于机器人技术领域。 

背景技术

在不久的将来，机器人将逐步走入人类的日常生活，适应人类生活环境与人类友好共处，成为人类不可或缺的亲密朋友和帮手，其相关产业将出现爆发性增长。机器人能够在各种场合辅助人类完成复杂的、重复的工作。为了使机器人更好的适应环境，基于机器人快速、持续、灵巧作业的研究成为智能机器人领域的热点。 

机器人击打乒乓球，是机器人快速、连续、灵巧作业的典型例子。在对打乒乓球的过程中，乒乓球每次的飞行轨迹都不一样，要实现机器人实时击打乒乓球，首先，必须像人类一样事先对乒乓球的飞行轨迹进行预测,然后决策出最佳击球位置，最后驱动身体快速完成相应的击球动作。击打乒乓球的整个过程只有几百毫秒，为了实现准确击打乒乓球，对乒乓球飞行轨迹的快速预测是至关重要的一步。如果不使用轨迹预测或者预测时间太短，乒乓球机器人将会由于决策的滞后和驱动的限制不能及时做出相关反应，最终不能实现实时击球。同时，如果预测误差过大，乒乓球机器人击球效果将会不理想，甚至不能够准确击球。基于仿生原理，乒乓球飞行轨迹的预测包括乒乓球初始飞行位置的检测和后续轨迹的预测。 

目前，绝大多数乒乓球机器人实现击打乒乓球采用的就是仿人的双目立体视觉，通过两台相机快速识别乒乓球并计算出乒乓球的三维坐标。接着，根据空气动力学和碰撞分析对乒乓球空中飞行轨迹进行数学建模，并通过视觉系统快速连续采集的若干个乒乓球空中飞行位置，对乒乓球的飞行轨迹进行预测，得到乒乓球到达固定击球平面时乒乓球的位置、速度和时间信息。最后，机器人利用接收到的击球信息，对手臂击球轨迹进行快速实时规划，实现击打乒乓球。 

现有专利201110136109.4提供了一种获取乒乓球机器人球拍击球姿态和击球速度的方法，该方法就是通过视觉系统来获取球拍击球的速度和姿态，以实现机器人击打乒乓球作业。现有专利200910095291.6公开了一种精确测量和预测乒乓球轨迹系统与系统运行方法，该系统的关键组成部分就是视觉系统，它的一个重要的用途就是提供乒乓球当前的实时信息给上层自动化系统，即实现机器人击打乒乓球。 

现有台湾专利TWM427178U1提供了一种智慧型桌球对打装置，该装置是一个利用视觉系统检测球员击球球路，进行自主运算，发出各种轨迹变化的球；现有日本专利JP2008036383 公开了一种机械手臂型的乒乓球对战机器人，该发明采用的是视觉系统实现机器人击球。 

以上方法虽然采用仿人的双目立体视觉能够使机器人实现击打乒乓球，但是机器视觉在环境识别和适应与人类眼睛的差距还很大。当前，采用视觉系统预测飞行轨迹存在很多的局限性，具体表现如下： 

1.由于视觉采用的是单一颜色的边缘识别，机器人击打的乒乓球只能使用特定纯颜色的球，而市面上存在多种颜色的乒乓球，极大地限制了适用范围。 

2.视觉系统对环境要求特别的苛刻，环境中光线的强弱和颜色的变化（特别是与乒乓球同色的物体）都会对视觉的识别造成干扰，换句话说就是环境适应能力和抗干扰能力很差。 

3.视觉系统在使用前一般需要进行标定，而这个过程比较的复杂。同时，双目立体视觉对两个相机的相对位置要求比较严格。 

4.为了实现机器人击打乒乓球，视觉系统对精度和灵敏度等要求比较高，需要使用专业的相机，成本也就相应的比较高。 

为了避免视觉系统的以上诸多不足，提高乒乓球机器人击打乒乓球的环境适应性和实用性。亟需寻找另一种新的检测方法，现有专利200620001453.7公开了一种人工智能监测乒乓球台，该装置使用激光发射管和激光接收管对擦边球进行辅助检测,但该方法仅局限应用于乒乓球台的边线位置的二值测量。 

发明内容

为了实现乒乓球机器人击打乒乓球，并提高乒乓球机器人击打乒乓球的环境适应性、抗干扰能力和实用性。本发明的目的在于提供一种用于乒乓球机器人预测乒乓球轨迹的方法，实时预测乒乓球的飞行轨迹，并对轨迹进行分析，做出决策。最后将决策信息发送给乒乓球机器人实现击球动作。本发明的技术方案如下： 

一种用于乒乓球机器人的预测乒乓球轨迹的方法，所述方法包括： 

通过检测装置得到乒乓球在飞行轨迹初始阶段的若干个点的时间和位置信息； 

实时预测乒乓球飞行轨迹并作出相关决策，发送给乒乓球机器人； 

实时在线规划所述乒乓机器人的全身运动，实现击球动作。 

一种乒乓球机器人系统，包括： 

乒乓球机器人； 

检测装置，能够得到乒乓球在飞行轨迹初始阶段的若干个点的时间和位置信息； 

实时处理装置，其实时预测乒乓球飞行轨迹并作出相关决策发送给乒乓球机器人；所述乒乓球机器人实时在线规划所述乒乓机器人的全身运动，实现击球动作。 

本发明的优点是： 

通过二维激光网格对乒乓球初始轨迹位置进行采集，并对乒乓球轨迹进行实时预测，以实现乒乓球机器人击打乒乓球的目的，不需要复杂的视觉系统进行乒乓球轨迹预测，环境适应能力强、计算简单、容易实现。同时，预测系统具有一定的智能性，能够决策乒乓球机器人是否需要做出击球动作，从而增加机器人的安全性。 

附图说明

下面结合附图，通过对实施例的描述，本发明的这些和/或其他方面和优点将变得更加清晰和易于理解，其中： 

图1是利用本发明方法和装置实现人和乒乓球机器人对打乒乓球的示意图； 

图2是利用本发明方法和装置实现两个乒乓球机器人对打乒乓球的示意图； 

图3是本发明方法和装置的设计流程图； 

图4是本发明专利所涉及的位置检测模块（没有乒乓球通过时）的示意图； 

图5是本发明专利所涉及的位置检测模块（乒乓球通过时）的示意图； 

图6是本发明专利所涉及的位置检测模块的误差分析示意图； 

图7是本发明专利所涉及的位置检测装置相关参数设计示意图； 

图8是乒乓球空中飞行的受力分析； 

图9是本发明专利所涉及的乒乓球竖直方向飞行轨迹分析和判断的示意图； 

图10是本发明专利所涉及的乒乓球水平方向飞行轨迹分析和判断的示意图； 

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细描述，但不作为对本发明的限定。 

具体实施例1是利用本发明方法和装置实现人和乒乓球机器人对打乒乓球，图1为具体实施例1的示意图。 

具体实施例2是利用本发明方法和装置实现两个乒乓球机器人对打乒乓球，图2为具体实施例2的示意图。具体实施例2和具体实施例1的设计基本一致，区别在于采用了两套乒乓球轨迹预测系统分别给两台乒乓球机器人进行预测。所以以下具体实施方式仅对实施例1进行介绍。 

乒乓球桌可以采用国际标准乒乓球桌（长：1370×2mm、宽：1526mm、网高160mm）， 位置检测装置放在远离对应乒乓球机器人的那半个球桌上面，以达到预测的目的。 

图3给出了一种用于乒乓球机器人预测乒乓球轨迹的方法和装置的具体流程图，包括以下两个步骤：检测乒乓球飞行轨迹初始阶段的若干位置；实时预测乒乓球飞行轨迹并作出相关决策，发送给乒乓球机器人。 

所述步骤“检测乒乓球飞行轨迹初始阶段的若干位置”包括： 

用激光-光敏二极管装置组成位置检测模块对高速运动的乒乓球进行非接触式测量。位置检测模块在没有乒乓球通过时是一个二维激光网格，如图4所示（注：网格覆盖的总区域由实际需要进行设计，此图仅示意）。此时x方向和y方向的光敏二极管都能接收到激光。当位置检测模块有乒乓球通过时，此时x方向和y方向的部分光敏二极管由于乒乓球的遮挡不能接收到激光，如图5中的遮光区，能快速响应乒乓球的位置信息。 

为了保证检测装置的准确性，需要对相邻两束激光的距离进行合理设计。当激光束间距过大时，测量的精度难以保证；当激光束间距过小时，相邻两束激光之间的相互影响变强，可能会出现相邻接收器的误操作，同时装置的设计会变复杂。所以，选择合适的激光束间距很重要。 

乒乓球直径为l＝40mm，本发明实施例将相邻激光束的间距定义为d＝10mm，如图6所示，乒乓球一般情况下（除特殊位置乒乓球与两束激光相切，如图6虚线所示位置）是可以在x、y方向各遮挡4束激光，此时选择中间两束光的中点作为乒乓球在网格坐标系下的坐标值x_N和y_N，同时，我们可以计算出最大测量误差为满足乒乓球机器人实现击打乒乓球的精度要求。根据本发明实施例中乒乓球机器人的工作空间，此处将激光网格的总面积设计为S＝1600mm×800mm。 

在对乒乓球的飞行轨迹进行预测时，乒乓球的飞行空气动力学模型中存在速度项，只通过一个初始点的位置信息不能得到乒乓球的预测飞行轨迹。所以此处需要多个位置检测模块共同作用，同时考虑到检测装置占用球桌空间，本发明实施例仅使用两个位置检测模块对飞行轨迹进行速度测量，即可满足乒乓球飞行轨迹预测的要求。具体实施如图7所示，建立三维世界坐标系OXYZ，坐标原点O与位置检测模块1的网格坐标系的原点重合，同时X轴和Y轴的方向与网格坐标系x轴和y轴方向也相同，Z轴的方向由右手定则得到（由位置检测模块1指向位置检测模块2）。 

乒乓球飞行的瞬时速度采用短时间的平均速度代替，写成三维坐标形式如下: 

$\left(\begin{array}{c}{v}_{0x}=\frac{x_{N2}-x_{N1}}{t_2-t_1}\\ v_{0xy}=\frac{y_{N2}-y_{N1}}{t_2-t_1}\\ v_{0z}=\frac{D}{t_2-t_1}\end{array}\right)---\left(1\right)$

其中(x_N1,y_N1)为乒乓球通过位置检测模块1时（图7中A点）的网格坐标，(x_N2,y_N2)为乒乓球通过位置检测模块2时（图7中B点）的网格坐标，D为位置检测模块1和2在Z方向的距离，t₁和t₂为乒乓球通过位置检测模块1和2的时间。 

速度表达式中x_N1、y_N1、x_N2、y_N2、t₁和t₂都可以通过检测得到，D作为已知量，需要进行合理设计。如果D值很大，Δt将会很大，瞬时速度测量将会不准确，同时占用球桌空间增大，需要考虑的轨迹变多，从而飞行轨迹预测算法变复杂；相反如果D值很小，乒乓球经过两个位置检测模块的时间太短Δt，x和y方向位置变化不明显，速度同样测量不准确。综合考虑各方面的因素，本发明实施例采用间距D＝100mm。 

针对本实施例实现乒乓球飞行轨迹预测的目的，位置检测装置需要放在远离与之对应乒乓球机器人的那半个球桌上，并需要对位置检测系统在Z方向与球网距离L进行设计，L太小，乒乓球的预测时间缩短，初始阶段的轨迹无法知道；L太大会导致预测区域太长，迭代累积误差增大，同时位置检测系统离球桌边缘太近会影响人或者乒乓球机器人击球。本发明选择实施例选择L＝1070mm。 

在实际应用中，位置检测模块（激光-光敏二极管装置）的网格间距d，覆盖面积S，使用数量N，以及多个位置检测模块的相对位置关系（如实施例中的D和L）等参数需根据具体的使用要求进行设计，并不局限于本发明的实施例。 

所述步骤“实时预测乒乓球飞行轨迹并作出相关决策，发送给乒乓球机器人”包括： 

第一步，利用空气动力学和弹性碰撞力学对乒乓球的飞行轨迹进行建模。空气动力学模型可用于预测飞行段的轨迹，碰撞模型可以根据碰撞前的速度获得乒乓球碰撞后的速度，如此便可以继续利用空气动力学模型预测碰撞后乒乓球的飞行轨迹。如图8所示，一个空中飞行的乒乓球受到重力F_g、浮力F_b、空气阻力F_f和马格努斯力F_m四个力的共同作用。 

重力F_g＝mg，方向竖直向下； 

浮力F_b＝ρ_agV，方向竖直向上； 

空气阻力方向与乒乓球速度方向相反，其中C_D为阻力系数，它的值与雷诺数相关，ρ_a为流体的密度，A为乒乓球在垂直于流动平面上的投影面积，此处v为流体的速度（也就是乒乓球的运动速度）； 

马格努斯力方向垂直于速度方向，其主要和乒乓球的速度和角速度有关。 

通过代入相关参数进行计算可知，乒乓球在空中的运动主要受重力F_g和空气阻力F_f的影响，浮力F_b和马格努斯力F_m的影响可以忽略。从而可以得到乒乓球的加速度如下： 

$\overrightarrow{a}=\overrightarrow{g}-k_f\left|\right|v\left|\right|\overrightarrow{v}---\left(2\right)$

其中写成矩阵形式得： 

$\stackrel{·}{v}\left(t\right)=\left(\begin{array}{ccc}-k_{f}v& 0& 0\\ 0& -k_{f}v& 0\\ 0& 0& -k_{f}v\end{array}\right)v\left(t\right)+\left(\begin{array}{c}0\\ 0\\ g\end{array}\right)---\left(3\right)$

乒乓球的加速度积分得到速度，再积分就能得到乒乓球的位置。 

当乒乓球与球桌发生碰撞时，可以利用碰撞连续模型（碰撞前后速度按碰撞系数呈线性关系，）获得碰撞后的速度。设各方向上的速度衰减系为数η，则碰撞后的速度表达式如下： 

$\left(\begin{array}{c}{v}_{\mathrm{xout}}={\eta }_x{v}_{\mathrm{xin}}\\ v_{\mathrm{yout}}={\eta }_y{v}_{\mathrm{yin}}\\ v_{\mathrm{zout}}={\eta }_z{v}_{\mathrm{zin}}\end{array}\right)---\left(4\right)$

碰撞后乒乓球的飞行轨迹仍然使用前面使用的空气动力学模型进行预测。 

第二步，分析位置检测系统得到的时间和位置信号，若t₁＜t₂（乒乓球先通过位置检测模块1），此时检测装置检测乒乓球的飞行方向为飞向球网方向，需要计算出乒乓球飞行的速度，并将得到的初始位置和速度信息代入上述空气动力学模型和碰撞模型，得出乒乓球的预测飞行轨迹(t_i,x_i,y_i,z_i)。若t₁＞t₂（乒乓球先通过位置检测模块2），此时检测装置检测乒乓球的飞行方向为飞离球网方向，采集到的位置检测信息是没有预测作用，不需要进行后续的预测运算，直接忽略。 

第三步，如图9和图10所示，对乒乓球的预测轨迹进行分析，判断乒乓球是否过网、是否出界、是否在乒乓球机器人的工作范围，如果最终分析轨迹能够实现击球，计算出最佳击球点。 

出界判断：计算乒乓球的第一碰撞点坐标(x_c1,0.02,z_c1)，若x_c≤0或者 x_c≥1256mm，乒乓球将会在左右方向（x轴方向）出界，如图10所示；若z_c≥L+1370mm＝2440mm，乒乓球将会前后方向（z轴方向）出界，如图9所示。 

过网判断：若z_c≤L＝1070mm,乒乓球还没有过网就与球桌面发生了碰撞，属于球没有过网。另外需要计算乒乓球通过球网平面（z_m＝L＝1070mm）时的坐标(x_m,y_m,1070)，设H为球网高度，若y_m＞H＝160mm，乒乓球能够从球网上方通过，否则乒乓球会撞网。 

好球判断：乒乓球正常过网并与球桌发生碰撞后，利用碰撞模型和空气动力学模型对乒乓球飞行轨迹进行预测，计算乒乓球的第二碰撞点坐标(x_c2,0.02,z_c2)，若z_c2≤L+1370mm＝2440mm，乒乓球将会和桌面发生二次碰撞，这类球属于短球，一般不在乒乓球机器人的工作空间。接着计算乒乓球预测飞行轨迹在最佳击球平面上的坐标(x_p,y_p,z_p)，若x_pmin≤x_p≤x_pmax且y_pmin≤y_p≤y_pmax，这类球就属于好球，乒乓球机器人能够给出规划参数实现击球。否则，乒乓球的轨迹定义为差球（含前面所述短球），机器人无法实现击球。 

其中最佳击球平面位置参数z_p和机器人手臂工作空间参数x_pmin、x_pmax、y_pmin、y_pmax由具体的乒乓球机器人配置决定。不同的乒乓球机器人对好球和差球的定义不一样，但这只是实时处理模块里参数设计的不同，并不影响本发明专利的应用。 

第四步，当乒乓球预测飞行轨迹判断为不过网或者出界时，实时处理模块得到的决策信息是赢球保护；当乒乓球预测飞行轨迹为差球时，决策信息为输球保护；当乒乓球预测飞行轨迹为好球时，决策信息为最佳击球点信息(t_p,x_p,y_p,z_p)。通过通信模块（既可以是有线的也可以是无线的）将决策信息发给乒乓球机器人。当乒乓球机器人收到的是赢球保护或者输球保护时，乒乓球机器人将会保持不动；当收到的是最佳击球点信息时，机器人将会做出实时动作规划，并执行击球动作，实现击球。 

本发明实施例通过位置检测模块实现乒乓球初始位置信息的采集，利用实时处理模块进行轨迹预测和分析，采用通信模块将实时处理模块得到的决策信息发送给乒乓球机器人，最终实现乒乓球机器人与人或者另一台乒乓球机器人对打乒乓球的目标。使用激光网格作为检测装置能够有效提高乒乓球机器人对打乒乓球的环境适应性，利用乒乓球轨迹分析算法做出的保护决策能够有效防止乒乓球机器人为了击球而做出误操作，提高乒乓球机器人的安全性。 

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。