基于视觉识别的智能网球拾取机器人的设计

隋裕召++杨小军++应振根++刘钊武++王振飞

摘 要：本文围绕网球场地上网球的收集问题，设计了一种基于视觉识别的智能网球拾取机器人。采用pixy视觉传感器作为机器人的眼睛，通过颜色识别确定网球目标；Arduino处理器基于最短距离原则确定第一目标，驱动机器人行走到距网球特定距离；三自由度的机械臂及其末端抓取机构按固定预设动作实现网球的抓取、转移、以及投放入收集器等动作。本设计提高了网球爱好者和运动员的练球效率，节省时间和体力，适应智能化潮流，具有良好的发展前景。

关键词：视觉识别 智能机器人 网球拾取 机械臂

中图分类号：TH122 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）08（b）-0156-05

Abstract： An intelligent Tennis-picking robot based on vision identification is designed in this paper， to deal with the tennis collection on the court. A pixy vision sensor is utilized as the robot's eyes， which determines the tennis target through the color identification. Arduino processor is used to confirm the first target based on the principle of shortest distance， and then drive the robot to a certain place away from the tennis. A manipulator of three degrees of freedom and a grasping mechanism are finally driven to grasp， move， and put in the tennis into the collector according to a preprogrammed action pattern. The design has a good prospect as it improves the efficiency of tennis enthusiasts and athletes， saves time and strength， and meets the trend of intelligence.

Key Words： Vision identification； Lntelligent robot； Tennis-picking； Mechanical arm

隨着社会经济的发展与人民生活水平的提高，人们对于健康越来越重视。而网球近些年来在国内迅速发展，作为一项颇受欢迎的体育项目[1]，对于身体素质的锻炼有极大的帮助。我国现有网球场约85475个，网球运动人口864万，且运动人口数量每年以10%～12%的速度增长。

但是网球是一项极为消耗体力的运动，因此许多练习网球的人都会携带多个网球，以避免拾取的麻烦，然而这就导致在运动一段时间后，球场上满是网球。这不仅妨碍锻炼的人发球接球，影响锻炼时的乐趣，而且因为满地网球，锻炼者极有可能在移动中误踩网球而导致跌倒，更有甚者可能会受到较大的身体伤害。

在网球比赛或训练时，一般通过人工方法捡球，工作效率低，工作人员的劳动强度大。目前专门从事网球拾取的球童数量较少[2]，多为网球场临时雇佣或志愿者，没有专门应用在网球拾取上的机器人。

因此，如何能有效省力或不耗精力的将网球收集规整起来就成为亟待解决的问题。本文将设计一种视觉识别的智能网球拾取机器人，通过视觉传感器捕捉网球影像并定位，经路径规划后利用机械臂实现网球的准确抓取。可在网球训练和比赛过程中代替人工捡球，减少运动伤害，提高网球运动效率。

1 总体方案设计

本文基于视觉识别的智能网球拾取机器人主要实现三个功能，分别是对网球进行识别辨认、行走路径规划的实现、以及对网球的抓取和收纳动作。机器人的整体方案（如图1所示），机身直径400mm，高度610mm，各主要部分的功能说明如下。

（1）麦克纳姆轮

麦克纳姆轮是一种结构紧凑，运动灵活，能够实现全方位运动的全方位轮[3]。实现全方位运动的运动学上的根本原因是：其由轮毂和安装在轮毂外缘上与轮毂轴线呈一定角度的无动力辊子组成，无动力辊子不仅可绕轮毂轴公转，也能在地面摩擦力作用下绕各自的支撑芯轴自转。公转与自转的合运动速度与轮毂轴有一定的夹角。

（2）行走盘电机

本文电机选用微型带涡轮蜗杆型减速直流马达。微型带涡轮蜗杆减速直流马达可以改变马达的接线正负改变马达的旋转方向。涡轮蜗杆减速电机具备自锁性，即在马达在没有电的情况下，输出轴是转不动的，即自锁，提高机器人位置控制的精确度。且减速箱输出轴方向与马达轴是垂直布置，输出轴方向的占用空间少，合理安装空间。

（3）单片机

本设计采用Arduino开发板作为智能网球拾取机器人的核心处理器。实现调控各部位运动的作用。

（4）pixy视觉传感器

本设计采用pixy视觉传感器[4]，通过对可视视野内分析识别，实现识别目标物及定位的作用。

（5）机械爪手指

本设计的机械爪手指即网球拾取机器人的末端执行机构，设计的原则是在强度满足抓取要求的同时尽量轻便简约，以减小机械臂负担，所以综合考虑采用合金铝材料。

2 视觉识别系统设计

2.1 视觉传感器

本文的设计采用pixy视觉传感器（如图2所示），它是一个开源视觉传感器，强大的处理器上搭载着图像传感器，采用以颜色为中心的方法，能将特定颜色的物体的视觉数据发送给相互配合的微型控制器，而不是输出所有视觉数据，即：选择性的处理有用的信息。此外，pixy视觉传感器支持多物体、多色彩的颜色识别（如图3所示），最高支持7种颜色。endprint

本设计将pixy视觉传感器作为智能网球拾取机器人的眼睛，通过编程将网球的颜色进行目标定性，可以让它完成搜寻网球场地上网球的任务。

2.2 目标颜色识别

Pixy视觉传感器目标颜色识别的主要特点是基于颜色特征信息库，确定其阈值，然后与颜色库相应颜色进行对应匹配。

在机器视觉和图像处理中，二值图像和灰度图像得到了广泛的应用，主要是由于计算机处理和表述数据时采用二进制形式，而且生物视觉在理解这两种图像时没有任何困难。但是它无法分辨实际环境中灰度值相近的颜色。因此，研究基于彩色信息的视觉系统是普遍趋势。而选取一种合适的颜色空间模型对彩色图像的研究是十分重要的。目前，在机器视觉中应用较多的两种彩色空间模型分别是 RGB模型 和 HIS模型[5]。

2.2.1 RGB 颜色模型

实践证明，光谱上的大多数颜色都可以用红（Red）、绿（Green）、蓝（Blue）三种单色按照一定的比例混合生成。基于 RGB 三原色的颜色表示称为 RGB 颜色模型。

在笛卡儿坐标系中，RGB 颜色模型（如图4所示）。图中，R、G、B 位于立方体在三个坐标轴上的顶点，青、深红和黄色位于另外三个顶点，黑色位于原点，白色位于离原点最远的顶點，且灰度等级沿着黑白两点的连线依次分布。在该模型中，每一种颜色都可以用第一象限中的一个点来表示，即它可分解成 RGB 三个原色的分量。

2.2.2 HSI 颜色模型

当人观察一个彩色物体时，一般是用色调、色饱和度和亮度来描述它。据此，Munseu 提出了 HSI 颜色模型。 在 HSI 颜色模型中，H 代表 hue 即色调，它取决于光的波长，说明彩色光的颜色；S 代表 saturation 即色饱和度，它取决于彩色光中混入的白光数量，白光的含量越少，其饱和度越高；I 代表 intension 即强度或亮度。HSB、HSL、HSV 也属于 HSI 颜色模型。

HSI 模型的三维空间表示如图5所示，图中，垂直轴表示光的亮度变化，顶端表示白光，底端表示黑光；水平圆域上的各点表示不同的色调，位于圆周上的点是饱和颜色，从圆心到圆周的径向表示颜色饱和度逐渐增强。在同一圆域上，颜色的亮度不变，只是色调和饱和度发生变化。

RGB 颜色模型和 HSI 颜色模型有如下关系[6]：

（1）

（2）

其中， （3）

（4）

本文Pixy视觉传感器便是采用了属于HIS颜色模型的六角锥体模型HSV来确定目标颜色特征。然后因为所采用的图像采集识别模块提供了API函数供系统调用，通过识别网球的颜色（灰度值），调用相应的函数可得到网球的宽度、高度、中心点的x，y坐标。

3 控制系统及路径规划设计

3.1 控制系统设计

本设计采用Arduino开发板（如图6所示）作为智能网球拾取机器人的核心处理器，每款Arduino开发板以及衍生产品都有标准硬件接口，能让客制化设计电子组件堆栈在处理器电路板之上，以充实正在开发的嵌入式系统原型。Arduino不只是硬件，它具备完整软硬件的原型制作系统[7]。

智能网球拾取机器人的控制过程如图7所示，在pixy视觉传感器确定网球目标之后，Arduino处理器通过API函数获得网球的位置信息（宽度、高度以及中心点坐标等）。随后处理器通过计算网球的面积，判断对网球与机器人之间的距离（网球与机器人距离较远时，网球面积较小；距离较近时，网球面积较大）。

然后针对多个网球进行行走路径规划，找到第一目标。驱动电机使行走机构原地旋转使得目标网球位于pixy视觉窗口正中心，此后机器人朝目标网球移动，当网球面积达到设定值（及机器人和网球的距离达到设定值）时，机器人停止行走，通过固化的机械臂动作过程，机械爪抓起网球，经机械臂的转动把网球放入网球收纳空间中，实现网球的抓取。

3.2 规划路径的选择

当pixy视野里有多个网球时，智能网球拾取机器人采取行走路程最短，即最短距离原则，假想场景（如图8所示）。

当机器人使用pixy传感器识别到有三个网球在视野中，分别为网球Ⅰ、网球Ⅱ、网球Ⅲ。通过测距比较与网球Ⅰ距离最短，则机器人向网球Ⅰ运动并实行捡球动作（需注意的是此过程中目标将锁定网球Ⅰ，直至将网球Ⅰ拾取完成）。到达网球Ⅰ位置后再对视野内目标网球再次进行比较判别，假若图中网球Ⅱ与网球Ⅲ仍同时在视野中且无其他目标物出现，则比较距离驱使机器人驶向网球Ⅱ，以此类推。

4 机械臂及抓取机构设计

4.1 机械臂设计

智能网球拾取机器人的机械臂是实现网球精准抓取的关键，它要完成网球拾取、转移、投放入收集器等动作。本设计采用三个自由度调度各部位，外形结构（如图9所示），主要包括：大臂设计值直径40mm长度250mm，为最底部支撑，起调度作用的同时更是承受大部分的承重；中臂直径38mm长度150mm，起到将末端抓取机构调度至抓取位置或投放位置的作用；机械臂最大伸展长度400mm。

在三个关节处各置有伺服电机控制机械臂做出动作，整根机械臂设计在一个竖直平面内运动，一方面便于控制机械臂的精准运动定位，另一方面也可减轻控制系统的运算负担，简单实用。机械臂的运动服从预设的固定动作，当处理器给出捡球信号后，机械臂的运动过程受既定程序控制，完成特定的伸屈抓取、转移、投放等动作。

4.2 抓取机构设计

机械臂末端是抓取机构。考虑到机器人总体质量及其稳定性，本文机器人抓取机构的设计原则是轻巧简约、可控、收缩自如。采用拉杆式三指机械爪结构，夹指部位材料选用硬质塑料或铝材等，设计纤细简约（如图10所示）。

构件主要有电机、卷筒轴、联轴器、轴承、轴承座、钢丝绳、弹簧、以及组成爪的各构件。卷筒轴一端通过联轴器与电机联结，另一端通过轴承固定，轴承安装在轴承座里并固定在爪腕内壁。抓取机构的中心轴线长度110mm，最大抓取直径90mm。这样的设计完全可以胜任抓取网球、投放网球的动作，并且结构简单紧凑，不会给机器人机身很大的负担。

5 结语

针对网球日常训练和比赛中存在的问题，本文设计了基于视觉识别的智能网球拾取机器人，主要功能为将散落在场地内的网球拾取并收集起来。

基于视觉识别的智能网球拾取机器人的特点为：采用pixy视觉传感器作为机器人的眼睛，通过颜色识别确定网球目标；Arduino处理器基于最短距离原则确定第一目标，驱动机器人行走到距网球特定距离；三自由度的机械臂及其末端抓取机构按固定预设动作实现网球的抓取、转移、以及投放入收集器等动作。

本文设计的基于视觉识别的智能网球拾取机器人，可以提高网球爱好者和运动员的练球效率，在网球比赛和训练过程中，省时省力，适应当今健康、运动、智能化的潮流，具有良好的发展前景。

参考文献

[1] 席念楚.运动健身网球热[J].投资北京，2005（5）：101.

[2] 赵静茹，肖文龙.北京市网球球童发展现状的调查与研究[J].运动，2010（2）：60-61.

[3] 陈博翁，范传康，贺骥.基于麦克纳姆轮的全方位移动平台关键技术研究[J].东方电气评论，2013（4）：7-11.

[4] 本刊编辑.Pixy视觉传感器：小智慧大用途[J].电脑编程技巧与维护，2013（19）：4.

[5] 胡文.基于彩色图像的视觉定位研究[D].武汉：华中科技大学，2007.

[6] 冈萨雷斯.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社， 2003.

[7] 胡珂.基于Arduino的智能小车测距安全行驶系统的研究[D].西安：长安大学，2015.endprint