乒乓球机械发球轨迹智能预测方法研究

采用目前方法对乒乓球机械发球轨迹进行预测时,由于没有对乒乓球在运动过程中的受力进行分析,导致预测结果存在精度低的问题。基于此,提出乒乓球机械发球轨迹智能预测方法。首先对乒乓球在运动过程中受到的重力、空气阻力和马格努斯力进行分析,并研究了乒乓球在竖直方向和水平方向中的反弹模型。然后构建递归神经元网络,最后根据乒乓球的受力情况对其轨迹进行预测,完成乒乓球机械发球轨迹智能预测。实验结果表明,所提方法的预测精度高。

教学型高仿真乒乓球发球机械手设计

采用气液联动、PLC控制的方式,高度模拟真人挥动手臂的发球方式,用液压缸带动发球机移动变位,用气压缸模拟手臂动作,用伺服电机带动球拍模拟手腕角度发出旋转球,同时用PLC控制各执行机构运动,突破了现有摩擦轮发球和一般直板式发球模式的局限,可实现各种旋球的随机变向变位发球,具有高度仿真性。

基于改进粒子群优化的乒乓球发球机械手轨迹规划

在运动学约束下,为使得乒乓球发球机械手能够完成快速、连续、高精度的发球动作,以多项式插值轨迹规划法为基础,结合粒子群优化思想,提出了一种基于改进粒子群算法的多项式插值轨迹规划方法。通过对五自由度兵乓球发球机械手的运动学分析,获取路径点在关节空间中相对应的高精度位置后,采用多项式插值法规划机械手的运动轨迹,同时利用非线性变换的惯性权重和学习因子增强粒子群算法的搜索能力,借此来优化轨迹的运行时间,最终得到了连续、平滑且时间最优的运动轨迹。通过Matlab仿真结果对比,验证了该方法对乒乓球发球机械手进行轨迹规划的可行性和有效性。