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上传时间: 2021-03-13
详细说明：预测自旋飞行物体的轨迹是一个挑战，但在许多领域，尤其是军事和体育领域，是一项必不可少的任务。 机器人打乒乓球是一个很好的验证轨迹预测方法的平台。 已经提出了各种视觉系统，但是在大多数情况下仅使用位置信息，这限制了它们预测旋转球轨迹的能力。 基于旋转球的运动可以分为平移运动和相对于球中心旋转的事实，本文提出了一种新颖的视觉系统，该系统可以实时提供飞行球的位置和旋转信息高精度模式。 使用基于帧差异的识别方法，可以在正常照明条件下识别球的自然品牌。 然后，可以在球坐标中恢复球的3D姿势。 通过观察和分析，在飞行过程中自旋的轴和角速度没有变化，可以使用基于加权随机样本共识的平面拟合方法来估计自旋状态。 在基于力的动态模型中结合位置和旋转信息，可以通过扩展的卡尔曼滤波器实现精确的轨迹预测。 实验结果表明了该方法的有效性和准确性。
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