为了精确地预测出做单摆运动的物体在下一时刻的位置,提出一种基于双目视觉的确定物体位置并预测运动轨迹的方法。通过标定、图像预处理、目标捕捉、特征匹配以及三维重建等步骤可以较为准确地获得运动物体在一段时间间隔内的位置坐标。本实验采用多项式拟合运动轨迹,根据双目摄像机测定的历史位置坐标代入多项式中从而预测出下一时刻运动物体的位置。实验结果表明,该方法能够快速计算运动物体的位置坐标并能够准确地预测出下一时刻位置坐标,具有很高的通用性和灵活性。

采用目前方法对乒乓球机械发球轨迹进行预测时,由于没有对乒乓球在运动过程中的受力进行分析,导致预测结果存在精度低的问题。基于此,提出乒乓球机械发球轨迹智能预测方法。首先对乒乓球在运动过程中受到的重力、空气阻力和马格努斯力进行分析,并研究了乒乓球在竖直方向和水平方向中的反弹模型。然后构建递归神经元网络,最后根据乒乓球的受力情况对其轨迹进行预测,完成乒乓球机械发球轨迹智能预测。实验结果表明,所提方法的预测精度高。

对于具有随机特性的快速移动物体的捕捉是控制领域的一项难题。成功地完成捕捉必须在目标物发生机动前以最短的时间跟踪上目标物。鉴于基于液压技术的捕捉控制系统研究较少，以及液压缸在快速直线位置控制上的优势，通过电液比例方向阀控制高速液压缸构建了一套捕捉液压控制系统；基于拟合预测的方法预测捕捉点目标位置，并将捕捉机构引导到该位置再进行轨迹跟踪，从而保证捕捉系统能快速跟踪上随机目标。相关的算法通过Simulink和AMESim的联合仿真得到了验证。