改进的UKF乒乓球轨迹预测算法

传统的无迹卡尔曼滤波(UKF)轨迹预测算法在乒乓球运动状态发生较大改变时,短时间内的预测结果会出现偏差。本文提出了一种基于UKF和简单运动学模型(SPM)的改进UKF轨迹预测算法,通过UKF对碰撞前轨迹进行预测,并得到乒乓球落点位置及运动状态量,进而通过碰撞反弹模型及运动学模型预测碰撞后的乒乓球轨迹。改进的算法在搭建的乒乓球机器人系统中进行轨迹预测,并与传统的UKF算法进行对比后可知,本文提出的改进算法较好地减小碰撞后的轨迹误差,算法简单,对硬件要求较低,可以实现实时预测,且具有较好的鲁棒性。