Att utveckla en vision modul för en humanoid ping-pong spel är utmanande på grund av snurren och den icke-linjära rebound av ping-pong bollen. I det här dokumentet presenterar vi en robust prediktiv visionsmodul för att lösa dessa problem. Hårdvaran i visionsmodulen består av två stereokamerapar där varje par avkänner bollens 3D-lägen på ena halvan av ping-pongbordet. Programvaran för visionsmodulen delar in bollens bana i fyra delar och använder den upplevda banan i den första delen för att förutsäga de andra delarna. Framför allt använder visionsmodulens programvara en aerodynamisk modell för att förutsäga bollens banor i luften och använder en ny icke-linjär rebound-modell för att förutsäga förändringen av bollens rörelse under rebound. Det genomsnittliga förutsägelsefelet för vår visionsmodul vid kulans returpunkt är mindre än 50 mm -ett värde som är tillräckligt litet för standardstora pingisracketar. Dess genomsnittliga bearbetningshastighet är 120fps. Vår visionsmoduls precision och effektivitet gör det möjligt för två humanoidrobotar att spela pingpong kontinuerligt i mer än 200 rundor.
I REF fokuserar författarna på de fysiska modeller som är användbara för att förutsäga kulbanan, och använder dessa modeller för humanoid robot bordtennis.
A Robust Vision Module for Humanoid Robotic Ping-Pong Game
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}