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基于模糊自调节算法的乒乓球机器人回球速度计算

苏虎 徐德 黄艳龙 谭民

苏虎, 徐德, 黄艳龙, 谭民. 基于模糊自调节算法的乒乓球机器人回球速度计算. 自动化学报, 2012, 38(6): 923-931. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00923
引用本文: 苏虎, 徐德, 黄艳龙, 谭民. 基于模糊自调节算法的乒乓球机器人回球速度计算. 自动化学报, 2012, 38(6): 923-931. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00923
SU Hu, XU De, HUANG Yan-Long, TAN Min. The Computation of Desired Ball Velocity after Striking Based on Self-tunning Fuzzy Algorithm for Robotic Table Tennis. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2012, 38(6): 923-931. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00923
Citation: SU Hu, XU De, HUANG Yan-Long, TAN Min. The Computation of Desired Ball Velocity after Striking Based on Self-tunning Fuzzy Algorithm for Robotic Table Tennis. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2012, 38(6): 923-931. doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00923

基于模糊自调节算法的乒乓球机器人回球速度计算

doi: 10.3724/SP.J.1004.2012.00923
详细信息
    通讯作者:

    苏虎,中国科学院自动化研究所博士研究生.主要研究方向为智能控制与机器学习.

The Computation of Desired Ball Velocity after Striking Based on Self-tunning Fuzzy Algorithm for Robotic Table Tennis

  • 摘要: 提出了一种新的回球速度计算模型, 达到以期望的落球速度定点回球的目的. 首先, 忽略了运动过程中马格努斯力的影响, 以多项式拟合乒乓球的运动轨迹, 利用LM算法求解得到回球速度的初始值. 然后, 提出了一种新的基于区域分割的经验数据存储与替换模式, 经线性拟合经验数据得到回球速度, 并与初始速度求加权平均值, 作为模糊调节的初始值. 分析了回球速度的各分量对落点误差的影响, 根据预测的落点误差, 利用模糊算法调节回球速度, 将调整后的结果用于控制回球过程中的球拍位姿与击球速度. 实验结果验证了方法的有效性.
  • [1] Zhang Z T, Xu D, Yu J Z. Research and latest development of ping-pong robot player. In: Proceedings of the 7th World Congress on Intelligent Control and Automation. Chongqing, China: IEEE, 2008. 4881-4886[2] Andersson R L. A Robot Ping-Pong Player: Experiment in Real-Time Intelligent Control. Cambridge: MIT Press, 1988[3] Andersson R L. Aggressive trajectory generator for a robot ping-pong player. IEEE Control Systems Magazine, 1989, 9(2): 15-21[4] Acosta L, Rodrigo J J, Mendez J A, Marichal G N, Sigut M. Ping-pong player prototype, A PC-based, low-cost, ping-pong robot. IEEE Robotics Automation Magazine, 2003, 10(4): 44-52[5] Matsushima M, Hashimoto T, Takeuchi M, Miyazaki F. A learning approach to robotic table tennis. IEEE Transactions on Robotics, 2005, 21(4): 767-771[6] Matsushima M, Hashimoto T, Miyazaki F. Learning to the robot table tennis task-ball control rally with a human. In: Proceedings of the 2003 IEEE Conference on Systems, Man, and Cybernetics. Washington DC, USA: IEEE, 2003. 2962-2969[7] Mülling K, Kober J, Peters J. Simulating human table tennis with a biomimetic robot setup. Lecture Notes in Computer Science, 2010, 6226: 273-282[8] Mülling K, Peters J. A computational model of human table tennis for robot application. In: Proceedings of the 2009 Autonome Mobile Systeme. Karlsruhe, Deutschland: Springer, 2009. 57-64[9] Schaal S, Atkeson C G. Learning control in robotics. IEEE Robotics and Automation Magazine, 2010, 17(2): 20-29[10] Zhang Z T, Xu D, Tan M. Visual measurement and prediction of ball trajectory for table tennis robot. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, 2010, 59(12): 3195-3205[11] Chen X, Tian Y, Huang Q, Zhang W, Yu Z. Dynamic model based ball trajectory prediction for a robot ping-pong player. In: Proceedings of the 2010 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics. Tianjin, China: IEEE, 2010. 603-608[12] Atkeson C G, Moore A W, Schaal S. Locally weighted learning. Artificial Intelligence Review, 1997, 11(1-5): 11-73[13] Yang P. Research on Motion Planning and Control Strategy for Cartesian Robots [Ph.D. dissertation], Institute of Automation, Chinese Academy of Science, China, 2011(杨平. 直角坐标机器人的运动规划及控制策略研究 [博士学位论文], 中国科学院自动化研究所, 中国, 2011)[14] Yang P, Zhang Z T, Wang H W, Xu D. Design and motion control of a ping pong robot. In: Proceedings of the 8th World Congress on Intelligent Control and Automation. Ji'nan, China: IEEE, 2010. 102-107[15] Yang P, Xu D, Wang H W, Zhang Z T. Control system design for a 5-DOF table tennis robot. In: Proceedings of the 11th International Conference on Control, Automation Robotics and Vision. Singapore: IEEE, 2010. 1731-1735
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-10-08
  • 修回日期:  2012-01-16
  • 刊出日期:  2012-06-20

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