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旋转乒乓球的轨迹预测与分析

作　者: 张康洁
导　师: 王奇志
学　校: 北京交通大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 乒乓球机器人 旋转乒乓球 轨迹预测 BP神经网络 EKF UKF
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 34次
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内容摘要


目前,乒乓球机器人针对旋转球的识别问题一直没有得到很好的解决.本文从旋转球的飞行轨迹着手对旋转乒乓球进行了相关研究,主要包括对旋转球的轨迹预测及分析两部分内容.本文针对乒乓球机器人系统中旋转乒乓球的轨迹预测问题,提出两种新的轨迹预测的方法：基于EKF的旋转乒乓球轨迹预测方法和基于UKF的旋转乒乓球轨迹预测方法,这两种方法都可以在角速度未知的情况下估计出旋转球的运动状态.进一步地,使用EKF方法进行预测时,首先根据带旋球的受力情况推导旋转乒乓球的运动模型,然后通过模型构建系统过程方程和观测方程,最后对旋转乒乓球的飞行轨迹进行预测.对于UKF预测方法,首先对采样点进行U变换,然后通过预测过程和更新过程的反复迭代,最后得到旋转乒乓球的预测轨迹.实体乒乓球系统人机对打产生的旋转球旋转数据和应用发球机发出的旋转球数据分别进行实验,Matlab实验结果表明,EKF和UKF方法的预测精度均能够满足系统需要,但后者预测时间更短,并比较分析了两者的优劣.此外,根据得到的旋转乒乓球轨迹,本文设计了一种基于BP神经网络的轨迹模式识别分类器.首先对输入数据进行归一化预处理,然后创建一个BP模式识别网络,输入为乒乓球运动轨迹在5个指定截面上的三维线速度,输出为该轨迹对应旋转类型,通过大量的历史数据对神经网络进行线下学习,最后利用训练好的网络模型对不同类型来球轨迹进行模式识别.

全文目录


致谢  5-6
摘要  6-7
ABSTRACT  7-10
1 引言  10-20
  1.1 研究背景和意义  10-11
  1.2 乒乓球机器人的发展现状  11-19
    1.2.1 国外乒乓球机器人发展综述  11-15
    1.2.2 国内乒乓球机器人发展综述  15-19
  1.3 论文组织与安排  19-20
2 基于EKF的旋转乒乓球飞行轨迹预测  20-36
  2.1 非线性估计问题  20-24
    2.1.1 非线性卡尔曼滤波基本概念  21
    2.1.2 非线性卡尔曼滤波的分类  21-23
    2.1.3 非线性卡尔曼滤波的发展与应用  23-24
  2.2 扩展卡尔曼滤波EKF  24-28
    2.2.1 EKF算法介绍  24-25
    2.2.2 旋转乒乓球轨迹特征  25-26
    2.2.3 建立旋转乒乓球运动模型  26-28
  2.3 基于EKF的旋转乒乓球轨迹预测方法的Matlab实现  28-34
    2.3.1 问题定义  28-30
    2.3.2 预测过程的设计  30
    2.3.3 更新过程的设计  30
    2.3.4 实验结果与分析  30-34
  2.4 小结  34-36
3 基于UKF的在线旋转乒乓球飞行轨迹预测  36-44
  3.1 UKF算法介绍  36
  3.2 基于UKF的在线旋转乒乓球轨迹预测方法的Matlab实现  36-41
    3.2.1 U变换  36-37
    3.2.2 预测过程的设计  37-38
    3.2.3 更新过程的设计  38
    3.2.4 实验结果与分析  38-41
  3.3 两种预测方法的比较分析  41-43
  3.4 小结  43-44
4 基于BP学习算法的旋转乒乓球轨迹识别  44-62
  4.1 人工神经网络  44-49
    4.1.1 人工神经网络的特点  46-47
    4.1.2 人工神经网络的模型分类  47-48
    4.1.3 人工神经网络的发展与应用  48-49
  4.2 BP神经网络  49-51
    4.2.1 BP神经网络介绍  49
    4.2.2 BP神经网络的网络结构模型  49-50
    4.2.3 BP神经网络的学习过程  50-51
  4.3 Matlab下的BP神经网络设计  51-61
    4.3.1 基于BP神经网络的旋转球轨迹分类问题描述  52-53
    4.3.2 BP神经网络的Matlab设计工具箱  53-54
    4.3.3 输入数据预处理  54-55
    4.3.4 输入层和输出层设计  55-56
    4.3.5 实验结果与分析  56-61
  4.4 小结  61-62
5 结束语  62-63
参考文献  63-66
作者简历  66-68
学位论文数据集  68

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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