一种球类运动机器人的控制方法及系统技术方案

本公开提供了一种球类运动机器人的控制方法及系统，涉及运动机器人控制技术领域，获取羽毛球场内环境图像数据以及场外的运动图像数据；基于环境图像数据以及场外的运动图像数据，利用深度学习模型对羽毛球、机器人和运动人员位置进行识别；根据羽毛球、机器人和运动人员位置信息，使用跟踪算法实现羽毛球飞行轨迹的重建，并预测得到羽毛球击球点和落球点；获取机器人各机构运动状态以及本体IMU数据，基于各机构运动状态以及本体IMU数据对机器人进行姿态预测以及运动状态预测；基于预测的机器人姿态、运动状态、羽毛球击球点以及落球点，分别利用机器人动态平衡控制算法和MPC控制算法实现机器人自身的平衡控制以及击球动作控制。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及运动机器人控制，具体涉及一种球类运动机器人的控制方法及系统。

技术介绍

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。

2、在羽毛球运动领域，随着人工智能和机器人技术的快速发展，羽毛球运动机器人的研发逐渐成为热点。这些机器人旨在模拟真实比赛环境，提供个性化训练或锻炼，以提升运动人员的技术水平和增加羽毛球爱好者锻炼和娱乐方式。然而羽毛球运动要求运动人员具备快速的反应、稳定的移动和精确的击球技巧。在训练中，针对这些技能的提升需要大量的重复练习和针对性的反馈。

3、传统训练方法往往缺乏个性化指导，而且训练过程中频繁的球落地和重新启动训练环节会耗费大量时间，从而降低了训练效率，现有的羽毛球机器人控制在模拟真实比赛环境和提供个性化训练方面存在局限性，这些局限性限制了它们在高效训练中的应用，具体如下：

4、（1）结构设计：目前羽毛球运动机器人的结构复杂，要求精度高，导致成本增加，且避障能力不足。

5、（2）移动速度与稳定性：传统羽毛球运动机器人在移动速度和稳定性方面存在不足，无法有本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种球类运动机器人的控制方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种球类运动机器人的控制方法，其特征在于，利用机器人内置双目相机采集羽毛球场内环境图像数据，利用场地两端的外部摄像头采集运动图像数据，利用YOLO模型进行羽毛球、机器人和运动人员的识别检测，得到特征点，并对特征点进行匹配，对于匹配的特征点，计算在左右图像中的视差，通过视差和相机参数计算目标的深度，根据深度和左右摄像头的坐标系，将目标点的三维坐标（X, Y, Z）转换为实际空间中的位置。

3.如权利要求1所述的一种球类运动机器人的控制方法，其特征在于，建立羽毛球运动学方程，根据羽毛球、机器人...

【技术特征摘要】

1.一种球类运动机器人的控制方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种球类运动机器人的控制方法，其特征在于，利用机器人内置双目相机采集羽毛球场内环境图像数据，利用场地两端的外部摄像头采集运动图像数据，利用yolo模型进行羽毛球、机器人和运动人员的识别检测，得到特征点，并对特征点进行匹配，对于匹配的特征点，计算在左右图像中的视差，通过视差和相机参数计算目标的深度，根据深度和左右摄像头的坐标系，将目标点的三维坐标（x, y, z）转换为实际空间中的位置。

3.如权利要求1所述的一种球类运动机器人的控制方法，其特征在于，建立羽毛球运动学方程，根据羽毛球、机器人和运动人员的位置信息，基于通过最小二乘法求解参数，实现羽毛球轨迹跟踪与预测，最终输出羽毛球的击球点和落球点，以及机器人位置信息数据。

4.如权利要求1所述的一种球类运动机器人的控制方法，其特征在于，利用多个传感器获取机器人各机构运动状态以及本体imu数据，运动状态包括机器人速度以及姿态位置，通过机器人速度、姿态位置以及羽毛球轨迹数据，对机器人的下一时刻姿态进行预测，根据机器人的姿态预测以及电池仓当前位置和角度，利用机器人动态平衡控制算法对机器人自身的平衡进行控制，控制系统驱动电机，调整电池仓至计算出的最佳角度，以优化重心分布。

5.如权利要求1所述的一种球类运动机器人的控制方法，其特征在于，建立机器人的运动模型，包括动力学和运动学模型，根据预测的机器人姿态、运动状态、羽毛球击球点以及落球点，优化控制策略，利用mpc控制算法计算最优的关节角度和驱动轮速度，驱动机器人...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐伟锋，杨帆，徐红，乔亚非，石志伟，竺城希，王昊晨，宣东，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：