乒乓球运动建模与机器人击球规划
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目次 | 第8-11页 |
| 1 引言 | 第11-19页 |
| ·课题总体内容介绍及意义 | 第11页 |
| ·课题研究背景 | 第11-13页 |
| ·仿人机器人快速视觉处理单元研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文研究对象及内容简述 | 第14-17页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·各项相关指标 | 第15页 |
| ·主要研究方法 | 第15-17页 |
| ·本文的主要内容 | 第17-19页 |
| 2 高速视觉感知系统单元总体介绍 | 第19-25页 |
| ·硬件支持 | 第19-20页 |
| ·运行说明 | 第20页 |
| ·系统模块说明 | 第20-22页 |
| ·主要功能组成模块 | 第20页 |
| ·模块说明 | 第20-22页 |
| ·系统特征 | 第22页 |
| ·本章总结 | 第22-25页 |
| 3 乒乓球运动模型分析与信息处理 | 第25-43页 |
| ·研究模块课题背景 | 第25页 |
| ·精确测量和预测乒乓球轨迹系统技术领域 | 第25-26页 |
| ·数据来源及项目研究意义 | 第25-26页 |
| ·研究方法 | 第26页 |
| ·乒乓球飞行及碰撞的建模 | 第26-34页 |
| ·背景描述 | 第26页 |
| ·乒乓球参数 | 第26-27页 |
| ·建模假设条件 | 第27页 |
| ·乒乓球轨迹飞行模型分析建立 | 第27-32页 |
| ·乒乓球轨迹碰撞模型分析建立 | 第32-34页 |
| ·视觉输入数据的处理分析 | 第34-37页 |
| ·滤波 | 第34-35页 |
| ·轨迹平滑 | 第35-36页 |
| ·特征分析 | 第36-37页 |
| ·基于模型的高速相机测试结果 | 第37-41页 |
| ·本章总结 | 第41-43页 |
| 4 基于神经网络的参数学习 | 第43-61页 |
| ·问题的提出 | 第43-45页 |
| ·运动参数学习 | 第45-47页 |
| ·神经网络搜索视觉预测参数算法说明 | 第45页 |
| ·连续模型参数的运动学逆推 | 第45-46页 |
| ·网络的建立和学习 | 第46-47页 |
| ·参数校正模块单元优化方法及实现 | 第47-56页 |
| ·算法描述 | 第47页 |
| ·研究背景 | 第47-49页 |
| ·实现方法及步骤 | 第49页 |
| ·RBF网络学习 | 第49-50页 |
| ·基于ROLS+D-Opt的学习型径向基函数网络 | 第50-53页 |
| ·EM算法及其应用简述 | 第53-54页 |
| ·双层优化结构 | 第54-56页 |
| ·测试数据及结果 | 第56-59页 |
| ·本章总结 | 第59-61页 |
| 5 基于运动模型的最优击球规划 | 第61-77页 |
| ·仿人机器人手臂规划任务介绍及目标 | 第61-62页 |
| ·目标任务 | 第61页 |
| ·仿人机器人手臂动作实现硬件描述 | 第61-62页 |
| ·仿人机器人手臂挥拍动作规划 | 第62-71页 |
| ·规划思路 | 第62-63页 |
| ·规划方案 | 第63-65页 |
| ·击球点选择 | 第65-66页 |
| ·最优回球路径 | 第66-67页 |
| ·出球速度规划 | 第67-70页 |
| ·球拍碰撞模型及球拍姿态反算 | 第70-71页 |
| ·仿真设计及应用 | 第71-76页 |
| ·击球轨迹演示 | 第71-72页 |
| ·数据处理 | 第72页 |
| ·回球演示 | 第72-74页 |
| ·预测回球 | 第74-75页 |
| ·仿人机器人测试结果 | 第75-76页 |
| ·本章总结 | 第76-77页 |
| 6 总结及展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 在学期间所取得的科研成果 | 第83-85页 |
| 作者简历 | 第85页 |
