手搓网球捡拾机器人：RDK X3带你轻松解锁球场黑科技

一、项目介绍：

本项目致力于打造一款智能网球捡发服务型机器人，帮助提升网球场上的捡球效率，让运动员专注训练的同时，减少人工成本。机器人将具备自主捡球、精准发球和智能定位等核心功能，让捡球变得更高效、更聪明！——兰州交通大学-无尽妙想云团队

二、研究重点：

聪明规划，精准定位

我们采用麻雀算法优化栅格地图，让机器人能以最短路径迅速穿梭球场，灵活避开障碍物，提高捡球效率。同时，结合AMCL（自适应蒙特卡洛定位）算法，减少因定位误差导致的地图失真风险。为了让机器人在完全未知的环境中也能游刃有余，我们研究SLAM算法，使其在移动过程中实时构建地图并精准定位自身位置，让“迷路”成为过去式！

捡球快、准、稳，发球一气呵成

依托国产软硬件平台，我们将主流目标检测算法与ROS机器人操作系统结合，实现捡球与发球一体化智能运作。在机械结构方面，采用创新型收球框+丝杆传输系统，确保网球被精准收集后，顺畅地输送至螺旋上升装置。这套巧妙的设计让机器人边移动边高效捡球，无需停顿，实时锁定目标，确保每一次捡球又快又准！

打造智能模型，自动驾驶演示

组装全新智能网球机器人，并搭载自动驾驶功能，让它真正“活”起来！我们将对机器人进行动态演示，全面测试其在球场上的智能表现，确保它能够稳健执行捡球与发球任务。

升级轮式运动控制，让机器人更聪明

传统PID控制算法已经过时？没关系，我们来优化！采用分层控制策略，在纵向控制中加入RBF神经网络，赋予机器人自学习能力，让它能自主优化运动轨迹，提高控制精度。同时，搭配OpenMV摄像头实时监测路况，编码器电机精准测速，超声波雷达反馈周围距离信息，让机器人在复杂环境中依然能够灵活穿梭，稳定捡球！

三、特色与创新

3.1.1机器视觉与自主巡航：精准锁定网球

本项目聚焦机器视觉与自主巡航技术的融合，赋予机器人精准的网球定位能力，让它不仅能“看见”网球，还能聪明地追踪并拾取。

如何做到精准定位？

慧眼识球 ——机器人搭载训练好的视觉模型，利用**卷积神经网络（CNN）**等算法，精准识别网球的形状、颜色和位置，确保不会错过任何一个球！

实时追踪 ——机器视觉系统能够持续锁定网球轨迹，分析其位置、速度和加速度，提前预测球的落点，让机器人行动更快、更精准。

深度学习赋能 ——结合深度学习技术，机器人能更聪明地理解球的运动模式，提高识别稳定性，面对复杂环境也能游刃有余。

自主巡航 ——机器人根据视觉信息和传感器数据，自主规划路径，灵活避障，始终保持在最佳位置，确保高效捡球。

智能反馈控制 ——机器人通过持续获取视觉反馈，动态调整自身位置与移动策略，做到精准锁定、快速响应。

3.1.2轮式机器人运动控制：多传感器融合，精准操控

轮式机器人在复杂环境中运动，受非线性和时变因素影响，单靠单一传感器难以精准掌控。为此，我们采用多传感器融合技术，让机器人具备更强的环境感知与决策能力。

通过整合多种传感器数据，机器人能全方位感知周围环境，实时监测自身状态，确保运动控制既精准又稳定，让它在球场上行动自如，灵活应对各种挑战！

3.1.3 3D打印赋能：快速打造智能机器人

本项目使用SolidWorks建模，自主设计轮式机器人遥控器外壳、车身结构及螺旋柱框架，并借助3D打印技术将设计变为现实。

结合铝型材、中空钢管等金属材料，完成机器人框架、螺旋柱和物料盘的组装。3D打印不仅满足复杂形态与尺寸定制需求，还大幅提升制造精度与效率，让机器人更轻盈、更坚固、更智能！

3.1.4融合PCB制版技术助力实物制造

本项目对轮式机器人遥控器的PCB电路部分进行了自主设计和制版，并进行了样板打样。这种集成PCB技术的遥控器具有多项优势：

电气性能优化： 自主设计的PCB确保了电路布局精确，消除了电气干扰，提高了遥控器的可靠性和安全性。

集成度提升： 集成度高，减少了外部组件，优化了体积和重量，使遥控器更加紧凑、轻便，便于携带和操作。

易用性： 自主设计无需额外学习，降低了用户的使用门槛，提升了易用性。

该遥控器的设计不仅在轮式机器人控制中取得成功，也为其他机器人控制领域提供了借鉴，预计随着技术的进步，能够在更广泛的领域得到推广应用。

3.1.5双模式控制适应复杂环境

• 自动模式： 机器人采用全局遍历算法，通过摄像头和超声波传感器信息，避开障碍物（如运动员和防护网），确保正常训练，并通过算法遍历场地，完成网球的收集。
• 手动模式： 通过遥控器控制机器人行进，适用于复杂区域或突发情况，采用NRF模块和Barsa板，以确保在干扰较大时机器人能够正常工作。

3.2创新点

3.2.1依托人工智能算法，实现自动巡回功能

采用人工智能算法优化机器人行为，分析周围环境数据，自主构建策略库，选择最佳路径，避免绕行，提高工作效率。同时，机器人综合考虑任务优先级和能源消耗，减少人工干预，降低巡回成本。

3.2.2激光雷达自主巡航技术提升安全性与稳定性

引入激光雷达传感器实现自动避障，实时监测环境，确保机器人在复杂环境中安全稳定运行。机器人能够根据环境变化自动调整，避开障碍物并继续工作，提高了安全性和稳定性。

3.2.3采用丝杆与弹力框网球拾取方式

相比传统的机械臂拾取方式，本项目采用丝杆与弹力框技术，降低了维护成本，并提高了拾球效率。丝杆技术减少机械部件的损耗，弹力框使机器人能灵活移动，适应不同的任务环境，适合预算有限的用户。

3.2.4电动摩擦轮发球技术：精准高效，稳定发射

本项目采用双伺服电机驱动的旋转摩擦轮，打造高效稳定的网球发射系统。

当网球进入高速旋转的摩擦轮之间，会受到挤压与摩擦力的双重作用，被迅速加速并精准发射。该设计不仅结构简单可靠，还能精准控制发球频率与速度，确保网球发射的稳定性，为训练者提供多样化、可调节的发球模式，助力高效训练！

3.2.5雷达三维建图：精准感知，智能导航

本项目采用3D激光雷达进行数据采集，通过特征点扫描匹配与非线性优化精确估算机器人运动状态。

激光里程计的输出数据与地图实时匹配，包括直线匹配与平面匹配，确保机器人精准定位，无需额外回环检测，助力高效智能导航！

激光三维雷达建图：精准感知，全景探索

1️⃣传感器布置：合理安装3D激光雷达，确保从多个角度全方位扫描环境，采集高精度数据。

2️⃣数据采集：启动雷达，获取目标区域的三维点云数据，记录环境中每个点的精确位置。

3️⃣数据预处理：对点云数据进行清理和优化，提取关键特征，如障碍物、建筑物等，确保信息清晰。

4️⃣建图算法：利用SLAM技术，将传感器数据转化为高精度环境地图，同时实现机器人精准定位。

5️⃣地图优化与应用：优化地图精度，存储数据，并用于导航、路径规划、环境监测等智能任务，让机器人行动更高效！

四、功能设计

4.1网球识别：YOLOv5让捕捉高速网球更精准

利用YOLOv5进行网球识别，是深度学习与计算机视觉的强强结合，能够精准锁定网球位置，即便是高速飞行的球也能轻松捕捉。整个流程涵盖数据准备、环境配置、模型训练、优化调整及效果评估，确保识别高效、精准。

✅数据准备：多样化的数据集是训练高性能模型的关键。涵盖不同运动场景、光照条件、轨迹变化的数据，能让模型适应各种复杂情况，提升泛化能力。

✅环境配置：选用合适的硬件设备、深度学习框架及优化工具，确保训练过程高效流畅，发挥最大计算性能。

✅模型训练：通过调整超参数、优化损失函数、数据增强等手段，使模型深度学习网球特征，提升识别精度。

✅优化与评估：不断调整网络结构、优化超参数、测试多种数据集，确保识别的准确性和稳定性，优化实际应用效果。

YOLOv5以高帧率处理能力见长，能精准适应多场景需求，为体育赛事、智能训练等提供强大的技术支撑，让网球识别更加智能高效

4.2双控制模式

双控制模式包括自动模式和手动模式，让机器人既能自动执行任务，也能在需要时由人工控制。

• 自动模式：机器人使用全局遍历算法自动扫场，通过摄像头和超声波传感器获取场地信息，避开运动员和障碍物，确保不干扰训练，且能覆盖整个网球场，保证网球的完全收集。
• 手动模式：使用遥控器控制机器人，在复杂区域或遇到意外时进行干预调整。控制器通过NRF模块和Barsa板，提高在干扰环境中的稳定性和灵活性。

4.3多模式发球

该发球模块支持上旋、下旋、侧旋等多种发球方式，并可调节摩擦轮速度和速度差，以改变球的弧线和频率，实现可控的发球落点和个性化发球。

通过压电加速度传感器，系统获取并处理网球的落点信号，确保准确性并实现定点发球。此设计让球员能精确控制发球的旋转和落点，提高训练与比赛中的技术水平与战术应变能力。

4.3.1定点顺序发球

球员可从28个发球定位点中选择，并按顺序安排这些点，使发球模块依次执行。此系统增强了发球的灵活性和战术性，为训练和比赛增添变化与挑战，有助于提升球员的技术和应变能力。

4.3.2定点随机发球

用户可以从28个发球点中选择目标，并让系统随机选择发球点位进行发球。此系统模拟比赛中的多变发球场景，帮助球员提升应对不同发球方向和旋转的能力。通过随机发球，训练更加多样化和有趣，促进发球技术和应变能力的提高。

此外，教练可以根据球员需求设置不同的随机发球方案，提升训练效果，帮助球员更好地适应比赛中的挑战，并激发他们的学习动力。

4.3.3自定义发球

这款智能发球机支持手机端调节发球的力度、弧度、转速和频率等参数。用户通过手机轻松控制，无需专业调试，节省时间和人力。手机端控制不仅提高了操作便利性，还能根据个人需求快速调整发球设置，提升训练和比赛准备效率。此创新的智能控制方式使训练更加个性化，增强了用户体验并提供了更多训练选择。

4.3.4 PCB制版技术

本团队设计并制作了轮式机器人遥控器的PCB电路，显著提高了电路的稳定性、安全性和集成度。自制的电路使遥控器更小巧、易于维护，并优化了能效管理。这提升了产品的可靠性和用户体验，减少了学习电路知识的需求，为用户提供了更高效、更稳定的操作体验。

4.3.5半场裁判车

功能：

监督比赛： 负责确保比赛有序进行，运动员遵守规则和裁判判决。

裁决比赛局： 负责判断球员动作，如球是否出界或犯规等。

记录比分： 记录每一局的比分，确保准确性。

做法：

就位： 裁判车通常位于底线附近，方便观察球员动作和球的落点。

观察球： 观察球员击球和球的落点，确保做出准确判决。

发出判决： 判断球是否出界、打中网等，做出相应裁决。

标记得分： 报出分数并记录。

处理申诉： 如果球员有异议，裁判车会向上级裁判报告并处理。

半场裁判车通过准确裁决和记录，为比赛提供公平、公正的环境。

五、系统实现

5.1系统总架构

本系统采用本地开发与云端监控结合的软硬件集成方案。感知层使用地平线摄像头模组、超声波雷达和三维雷达建图模组，实现自动驾驶和网球掉落监测，确保迅速捡起网球。控制层采用RDK X3主控，处理采集到的数据。该方案提升了系统智能化水平，增强了自动驾驶精度和可靠性，确保高效、安全的网球捡拾操作。

5.2软件开发应用

5.2.1掉落网球识别模型

为解决网球在不同光照下的颜色变化问题，本项目采用OpenCV中的HSV颜色空间进行图像处理。由于网球在BGR颜色空间下颜色不均，难以准确分割，HSV颜色空间提供了更好的解决方案。HSV使用三个参数表示颜色：

色调（Hue）：表示颜色的种类，用角度度量，范围为0°到360°。在OpenCV中，范围为0至180，0°为红色，120°为绿色，240°为蓝色。

饱和度（Saturation）：表示颜色接近光谱色的程度，范围为0至255。值越大，颜色越饱和，越接近原色；值越小，颜色越接近白色。

明度（Value）：表示颜色的亮度，范围从0（黑色）到255（白色）。值越大，颜色越明亮。

在HSV颜色空间中，网球的色调集中在某个狭窄的区间。通过保留这一色调区间，并调整饱和度和明度，能够从图像中准确提取出网球。通过这种方法，可以有效应对光照变化，提升网球识别的准确性。

5.2.2轮式机器人的姿态控制

在姿态控制中，粒子群算法（PSO）与Simulink模型之间的连接通过粒子（PID控制器的参数）和对应的适应值（控制系统的性能指标）来实现。优化过程如下：

PSO生成粒子群，粒子可以是初始化的或更新后的。

将每个粒子的参数（Kp、Ki、Kd）传递给PID控制器。

使用Simulink模型运行控制器，得到对应的性能指标。

该性能指标反馈到PSO，作为粒子的适应值。

判断是否满足退出条件，若满足，则结束优化。

这一过程通过不断优化PID控制器的参数，提升轮式机器人的姿态控制性能。

粒子群算法中速度和位置是根据下面两个公式进行更新

其中，x表示粒子的位置；v表示粒子的速度；ω为惯性因子；c1、c2为加速度常数；r1、r2为[0,1]区间的随机数；Pt是粒子迄今为止搜索到的最优为止；Gt是整个粒子群迄今为止搜索到的最优为止。

PSO的流程如下：

1.初始化粒子群，随机产生所有粒子的位置和速度，并确定粒子的Pt和Gt。

2.对每个粒子，将其适应值与该粒子所经历过的最优位置Pt的适应值进行比较，若较好，则将其作为当前的Pt。

3.对每个粒子，将其适应值与整个粒子群所经历过的最优位置Gt的适应值进行比较，若较好，则将其作为当前的Gt。

4.按照上面的公式进行速度和位置的更新。

5.如果没有满足终止条件（通常为预设的最大迭代次数和适应值下限值），则返回步骤2；否则，推出算法，得到最优解。

由公式可知：通过姿态和速度传感器测量到实时数据后，通过当前测量数据和上一次测量数据计算出误差，给定一定大小KP（比例）,KI（积分）,KD（微分）三个影响因子的值，引入速度环和位置环，利用串级PID实时调整车辆姿态，使车辆在一定空间内趋于相对平稳的状态。

举例说明：在自动驾驶中引入PID的好处在于，使用常规开环手段控制机器人时，当检测到网球前方有障碍物机器人要进行转向时，会由于速度，障碍物距离等因素发生转向过冲现象，往往发生这种现象的结果是致命的，极有可能影响其他运动员的活动，引发事故。引入PID闭环控制后，在发生此类现象后，KD因子发挥作用，抑制过冲现象，并在纵向层面配合RBF神经网络瞬时降低车速和规划路径，从而避免危险发生。代码如下：

1. import time
2. classPIDController:
3. definit(self, Kp, Ki, Kd, setpoint):
4. self.Kp = Kp
5. self.Ki = Ki
6. self.Kd = Kd
7. self.setpoint = setpoint
8. self.error =0
9. self.integral =0
10. self.derivative =0
11. self.last_error =0
12. defupdate(self, feedback_value):
13. self.error =self.setpoint - feedback_value
14. self.integral +=self.error
15. self.derivative =self.error -self.last_error
16. self.last_error =self.error
17. return (self.Kp *self.error) + (self.Ki *self.integral) + (self.Kd *self.derivative)
18. defget_current_attitude():
19. #获取传感器数据
20. #实际应用中，这里应返回传感器测量的姿态值
21. #例如，可以通过陀螺仪或加速度计获取姿态角度
22. return0 #示例：假设初始姿态为0度
23. defapply_control_to_robot(control):
24. #将控制量应用到机器人
25. #实际应用中，这里应设置电机的转速或功率
26. print(f"Applying control: {control}")
27. #示例：可以将控制量转换为电机控制信号
28. #初始化PID控制器
29. pid = PIDController(Kp=0.1, Ki=0.01, Kd=0.05, setpoint=90) #设置PID参数和期望姿态
30. #主控制循环
31. whileTrue:
32. #从传感器中获取当前姿态
33. feedback_value = get_current_attitude()
34. #使用PID计算控制量
35. control = pid.update(feedback_value)
36. #应用控制量到机器人
37. apply_control_to_robot(control)
38. #延时一段时间（例如10毫秒），以模拟控制周期
39. time.sleep(0.01)

5.2.3轮式机器人的路径控制

在路径规划方面，本项目采用蜘蛛蜂优化算法（SWO）来实现机器人在复杂路况下的最优行进路线。该算法模拟蜘蛛和蜂的行为，通过蜘蛛的网和蜜蜂的飞行路径进行优化搜索，已广泛应用于多个领域。

在网球场这种复杂环境中，传统路径规划算法难以找到最优解，因为复杂的障碍和大规模的搜索空间容易导致局部最优解。SWO算法通过模拟蜘蛛和蜜蜂的行为，能够更高效地探索搜索空间，快速找到全局最优解。

SWO算法的基本步骤如下：

1. 初始化种群：随机生成机器人的初始位置和速度。
2. 评估适应度：计算机器人的适应度值，即路径规划的目标函数值。
3. 更新位置和速度：根据蜘蛛和蜜蜂的行为策略更新机器人的位置和速度。
4. 蜘蛛行为：局部和全局搜索策略更新位置。
5. 黄蜂行为：通过随机和精英搜索策略进一步更新位置。
6. 评估适应度：重新计算每个机器人位置和速度的适应度值。
7. 更新最优解：更新全局最优解和个体最优解。
8. 终止条件：达到预设的迭代次数或停止准则时终止算法，输出最优解。

这种算法相较于遗传算法和粒子群算法，具有更强的全局搜索能力和更快的优化速度，能有效提升机器人在复杂环境下的路径规划效率。

5.2.4定位系统

轮式机器人通过定位模块ATGM332DR准确获得自己当前的位置，上位机将目标坐标通过数传模块发送给云平台，再由云平台将各类信息下发至APP或PC端。

• 定位模块

ATGM332DR是双模混合定位模块，可以实现GPS定位和北斗定位。其定位精度强，准度高，可以实现分米级的定位。

（2）数传模块

数传模块ATK-LORA-01是LORA无线串口模块，基于扩频技术的超远距离无线传输方案，具有传输距离远，工作功耗低等特点，其优势如下：

支持定点发射，支持省电模式，支持广播和监听功能，支持6级可调空中速率，支持AT指令控制，配置灵活。

5.3硬件应用

主控采用RDK X3，搭载MPU6050陀螺仪、HC-SR04超声波模块等外设，实现对掉落网球的检测、记录反馈以及复杂路段的自由运动。

遥控器主控使用ESP32模组，MPU6050进行动作识别，摇杆电位器控制小车姿态，OLED显示运行参数。遥控器主要由以下部分组成：

• 外壳：保护内部电路和元件。
• 按键/按钮：控制设备功能，如开关、方向等。
• 显示屏：显示设备状态、菜单选项等信息。
• 指示灯：显示电源、连接状态等。
• 电池仓：用于电池供电，方便更换。
• 无线通信模块：通过射频等技术与设备进行通信。
• 电子电路板：连接按键、无线模块等电子元件，处理操作指令。

5.3.1摄像头模组

使用RDK X3电路板进行网球识别与回传。识别网球的步骤如下：

1. 启动识别程序：启动RDK X3的视觉系统，用于检测和跟踪网球。
2. 初始化摄像头：确保摄像头正确初始化，以捕捉周围环境图像。
3. 网球检测：RDK X3使用卷积神经网络识别网球。
4. 跟踪网球：检测到网球后，启用跟踪算法追踪网球的移动。
5. 反馈：根据网球的位置和运动，提供反馈。
6. 执行任务：根据网球的位置和轨迹执行任务，如捡球、回传等。
7. 结束识别程序：任务完成后，停止程序，进入待机状态。

5.3.2 RDK X3：小车运动的主控

RDK X3是一款模块化开发板，用于机器人控制、感知、定位和规划等功能。在智能捡球车中，RDK X3负责实现定位、避障和路径规划等功能，通过传感器和算法处理，帮助机器人精确捡拾网球。

RDK X3的作用包括：

1. 定位和导航：通过激光雷达、摄像头等传感器，RDK X3实现精准定位和导航，帮助机器人找到网球。
2. 避障和安全：利用传感器检测障碍物，确保机器人安全捡拾网球。
3. 运动控制：RDK X3实现精确运动控制，使机器人灵活移动。
4. 数据处理和决策：RDK X3处理传感器数据，做出决策，调整捡球策略。

5.3.3北斗和UWB（超宽带）双定位模组

北斗定位模块和UWB定位模块在定位网球时发挥重要作用。

• 北斗定位模块：基于我国自主研发的北斗卫星导航系统，提供全球范围的定位服务。通过接收卫星信号，利用三角定位原理计算位置信息，支持多频点、多系统联合定位，能够在复杂环境中稳定、可靠地提供定位服务。
• UWB定位模块：具有高精度、高实时性和抗干扰性，尤其适用于隧道等复杂环境中的精准定位。

应用：

1. 全局定位和场地规划：北斗模块用于室外球场的全球定位，帮助机器人精确识别位置，规划路径，确保安全捡球并有效返回发球位置。
2. 精准室内定位和球位置识别：UWB模块提供室内高精度定位，帮助机器人准确识别网球位置，提升捡球效率。
3. 动态避障和交互式捡拾：UWB模块实时感知环境，避免障碍物，结合两种定位技术，机器人能够精准捡拾网球并送回发球位置。

通过结合北斗和UWB双定位模组，机器人可实现高精度定位、路径规划、避障和捡拾