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捡网球机器人
一、选题背景与意义
国际机器人协会针对全球机器人相关发展的调查报告显示，服务型机器人市场将首先呈现大幅增长。不同于工业机器人，服务型机器人具有巨大量的细分产品类别。无论是细分行业领域的独立研究，还是通用模块化设计，任何领域的突破，都可能意味着数十亿的市场空间。因此，对于服务型机器人的探索与研发，不仅可以更方便人们的生活，也能够拉动国内经济。随着我国人均收入的提高，人们对生活质量也有了更高的要求。随着网球这种高强度运动的普及，越来越多的人把其作为业余运动，但是对于普通爱好者而言，不可能有球童负责为其捡球，高强度打完网球后还要捡遍布全场的网球，这实在是件既累人又费时间的事儿。为了解决人们这一不便，捡网球机器人应运而生。
二、研究的基本内容和拟解决的主要问题
1.设计出机器人的机械结构——机械结构设计需要考虑到通过什么结构取球？取球的动作是什么？把球存放在哪儿？
2.研究机器人识别网球的方式——形状识别？颜色识别？大小识别？
3.设计机器人的控制系统自动避障——如何避开网和网柱？如果是两台机器人同时工作，如何避开运动中的另一个机器人？
4.撰写论文
三、研究方法及措施
查阅文献，收集资料，了解捡网球机器人相关领域的发展现状。通过solidworks建模并仿真。利用单片机控制机器人的动作。搭建实物样机，调试系统，完善性能。
四、研究工作的步骤及进度安排
1～3周：收集自俩，查阅国内外相关文献，并仔细阅读相关文献及资料；
4～7周：设计出该机器人的整体结构，完成虚拟样机搭建；
8～10周：加工零件，完成实物样机搭建；
11～14周：编写控制程序，调试系统，完善控制器性能，着手论文编写；
15～16周：分析试验结果，进一步完善控制器并予以修改，并完成毕业论文。
五、文献综述
捡网球机器人可以从功能上认为是自动识别、智能移动和自动拾取三个功能的组合。针对这三个方面的功能，已经有了不少相关研究。
中国农业大学的荀一等通过BP神经网络建模，图像预处理，提取了五种苹果形状特征，再通过圆拟合方法得到苹果的准确位置，从而实现机器人采摘作业中对苹果的空间定位。
东北大学的安丹阳等对其捡乒乓球机器人的机械子系统中的凸轮机构、曲柄滑块机构和前端伸出板进行了设计，实现了对乒乓球的有效捡取；为了一次性获得更大的视觉信息，他们选用双曲线全景反射镜来采集机器人周围360度的环境信息，并提出利用梯度调整HS阈值的自适应彩色图像分割方法来识别乒乓球；此外他们还采用H型双极性可逆PWM驱动控制系统，配合增量式光电编码盘和D触发器对机器人的速度和方向进行闭环控制。
广东工业大学的刘建群等设计了一种以ARM9为主控制器的捡球机器人，采用S3C2440为主控器、OV9650型号摄像头为视觉输入，实现机器人的视觉、图像处理以及机械控制的功能。
东南大学的席泽生采用VEX的组件设计了网球场捡球机器人，该机器人可通过遥控或自主运动，完成捡球、储球、运球、放球的操作。自主捡球的方式是通过预设路线，使机器人扫遍全场。
上海交通大学的征玉龙等对机器人视觉导航系统进行了研究与设计，利用颜色直方图反向投影的视觉定位方法，结合遗传算法，对捡球机器人实时动态多目标路径进行规划。
中国科学技术大学的廖雨翔等对高尔夫收球机器人路径规划做了研究，他们基于工作效率最高的评判标准，结合背包问题和数字金字塔问题，提出一种新的机器人路径规划算法。该算法按照一定的条件枚举多种可行方案，通过计算和比较每种方案的效率值，选择出一条效率最高的路径方案作为最优方案。
上海交通大学的包承龙等做了基于蚁群算法的移动捡球机器人的路径规划研究，他们以网球场为环境建模，然后对蚁群算法进行改进，加强迭代最优蚂蚁的信息素强度，对机器人所走最短路径提出一个路径长度和转弯角度相融合的“广义路径”的评价函数，最后利用VC++实现蚁群算法，并对生成的捡球路径二次优化，最后将其算法与传统方法比较以证明蚁群算法较简单、较高效。
河南职业技术学院的任枫轩等人对多足球机器人视觉躲避相撞算法进行了仿真分析，提出一种基于多传感器运动信息约束规划的机器人视觉避障技术，采取信号采样技术采集多机器人信号，采用射线追踪算法和内建的相撞监测机制，实现机器人对运动障碍的躲避。
华中科技大学的王敏等提出了满足机器人装配作业中对工件进行可靠识别与抓取的信号处理技术及检测方法，设计了基于视觉与超声技术的机器人自动识别与抓取系统的结构，并在机器人装配作业平台上进行了物体识别与抓取的研究。
广东工业大学的许东伟等人设计了一种以ARM作为主控制器的自动捡球机器人，采用风扇产生的吸力实现捡球，利用CMOS图像传感器实现对乒乓球的识别，通过红外传感器实现避障。