针对乒乓球运动训练时存在的捡球问题,设计了一款乒乓球智能拾取机器人,它有专门的机械拾取结构,控制系统以单片机STM32F103为控制核心,通过Openmv采集乒乓球场景的图像,利用单目视觉技术进行乒乓球的自动识别,采用L298N电机驱动模块和超声波避障模块,在单目视觉导航下,指引智能捡球机器人移动到目标球的位置,再控制机械拾取机构上、下运动完成捡球作业。通过智能捡球机器人实物模型性能测试表明,该智能捡球机器人能够识别运动场景中的乒乓球,并能引导捡球机器人完成乒乓球的拾取,捡球效率比较高,为以后自动捡球设备提供技术创新与研发思路。

针对目前方法进行视觉反馈控制时,由于未能在反馈控制前利用蚁群算法对训练场内的路径进行规划,导致该方法在进行捡球机器人避障路径视觉反馈控制时,存在控制误差大、控制精度低以及抗干扰能力差的问题,提出移动式捡球机器人避障路径视觉反馈控制方法。该方法首先基于蚁群算法对捡球机器人的工作场地进行路径规划;再以规划的路径为基础,构建机器人移动时的动力学模型,并通过该模型获取移动式捡球机器人的控制策略;最后利用控制策略,完成对视觉反馈控制器的设计,通过控制器实现对移动式捡球机器避障路径视觉反馈控制。实验结果表明。运用该方法进行视觉反馈控制,控制误差小、控制精度高以及抗干扰能力强。

为解决人工捡球费力费时的问题,设计了一种双目视觉识别定位、机械手捡拾和自主避障的轮式智能捡球机器人。该机器人通过双目摄像头和Lab VIEW平台,实现对小球图像的实时采集与处理;运动控制系统采用以STM32F411为主核心的NUCLEO-F411RE嵌入式开发板,实现对各个模块的驱动;通过五自由度机械手实现小球的捡拾;通过红外传感器检测周围环境,实现自主避障;由计数器统计捡球数量,通过手柄模块人机交互辅助完成卸载过程。仿真结果表明:该机器人能够完成高尔夫球、乒乓球、网球等多种小型球类的捡拾任务。