基于实时图像的乒乓机器人Kalman跟踪算法 (2009年)

针对乒乓球高速运动图像模糊、空气阻力以及摄像机成像畸变等因素导致的误差问题,提出一种自适应测量协方差的离散Kalman轨迹估计算法。该算法通过动态调整测量协方差的大小,实现了对目标运动轨迹的准确跟踪,并进一步为乒乓球落点预测和手臂击打奠定了基础。实验表明,在图像采集速率高于70帧／s、乒乓球速度超过 5 m／s的情况下,该算法能有效地克服测量噪声和数据丢失的干扰情况的影响,给出优良的跟踪结果。同时该算法跟踪精度高,计算量小,适用于高速目标跟踪的场合。