三目组合视觉系统在乒乓球机器人上的研究与实现.pdf

乒乓球机器人是利用机器视觉技术来识别、跟踪乒乓球轨迹并预测落点的一种机器人。这种机器人的研究和实现涉及到复杂的计算机视觉算法以及硬件设备的选用和配置。本文介绍了三目组合视觉系统在乒乓球机器人上的应用，以及该系统的设计与实现方法。 视觉系统是乒乓球机器人中最为关键的组成部分，它需要对快速移动的乒乓球进行精确的轨迹预测。这要求视觉系统具备高速的图像处理能力、良好的稳定性和高精确度。在本文中，研究团队提出了一种三目组合式视觉系统，这种系统分为双目和单目两部分。双目视觉用于立体匹配解析距离，而单目视觉则专注于乒乓球的识别和追踪。 双目视觉系统通过立体匹配算法，能够计算出球体的三维位置信息。这种方法基于左、右两幅图像之间的视差信息来估计距离，对于确定球的三维位置具有重要意义。单目视觉则依据颜色信息，利用HSV颜色空间的特性来识别乒乓球。HSV模型（色相Hue、饱和度Saturation、亮度Value）能够更好地分离颜色信息，便于设定颜色阈值以识别乒乓球。 在硬件方面，该系统采用了树莓派4B和miniPC作为核心处理单元。树莓派4B负责单目摄像头的图像处理和目标追踪，并通过网络协议将数据传输给miniPC。MiniPC则作为主控制端，集成OpenCV库来完成视觉系统的标定、可视化精度调整和轨迹预测等工作。此外，还开发了一个可视化精度调整界面，用于方便视觉系统的使用和调整。 在软件方面，使用了OpenCV进行摄像头的标定，其标定程序的输入参数较为复杂，因此利用Qt开发了一个更加直观的标定程序界面。通过棋盘标定板准备了15组标定图，分别对双目和单目摄像头进行标定。与此同时，还对比了OpenCV标定和Matlab标定的效果，以便选择更适合的标定方法。 双目摄像头匹配算法方面，使用了BM（Block Matching，分块匹配）算法，这是一种计算绝对误差和的初级块匹配算法，用于图像立体匹配中。其基本思想是求取左右两个像素块内像素值之差的绝对值之和。整个匹配过程分为三个步骤。 本系统的实现证明，通过三目组合视觉系统，可以较为准确地预测乒乓球的落点。这对于乒乓球机器人在与人类玩家进行对打时，能够快速做出相应的动作来应对球的落地位置非常有帮助。此外，该系统还具有良好的稳定性和精确度，能够适应不同的乒乓球运动环境。 本文通过介绍三目组合视觉系统在乒乓球机器人上的应用，展示了机器视觉技术在运动识别、目标追踪和预测方面的最新进展。这些技术的研究和应用不仅对乒乓球机器人的发展具有重要的推动作用，也对其他类型的机器人技术以及计算机视觉领域有着积极的参考价值。随着硬件性能的不断提升和算法的持续优化，未来类似机器人将会有更为广泛的应用前景。