智能网球收集车

何嘉良，邱煜焜，桂 缀

（武汉理工大学 机电工程学院，湖北 武汉 430070）

1 作品背景及意义

随着经济发展和社会的进步，网球运动近年来大受人们的欢迎，越来越多的人们开始逐渐参与网球运动，但对于很多业余选手来说网球的捡球是一大问题。

对于很多在训练场中的业余选手来说，通常都是两人一组，其中一个人会拖着一辆网球车在球网的另一侧给另一个人喂球，多数情况下当一车的球都打光后，两个人就会一起去捡球，所以，在大多数的网球训练场中总是能看到大量的网球散落在四面八方，捡球往往会浪费很多时间，同时，如果网球散落在四周不去处理，则容易丢球。

基于以上背景，本项目组设计了这一款基于摄像头识别技术的智能网球收集车。

2 系统设计

2.1 系统整体组成及工作流程

智能网球收集车由机械爪网球收集结构、双驱动差动轮底盘结构和摄像头智能识别三部分组成，如图1所示。

图1 装置整体图

智能网球收集车车长约0.3 m，宽0.2 m，高0.2～0.3 m，车身整体体积比较小，轻小的网球收集车可快速、自由地在网球场中穿梭。

本项目的装置采用摄像头智能识别技术，以模仿并简化人手设计的机械爪作为收集装置，配有可开合式箱形网球储存空间，网球储存箱可以挂载在小车的后面，也可以拆开使用，由电机带动小车车轮运动前进。小车为左右驱动，并排的两个轮同时驱动，通过差速进行转弯，摄像头负责识别网球的所在位置，将图像信息处理好后提供给单片机，由单片机实现对网球收集车的智能控制。

网球运动员训练完后，将智能网球收集车放到球场上，开启智能网球收集车后，网球收集车开始通过摄像头智能识别网球散落点，通过控制电机及电机行驶到网球前面，通过舵机的控制，利用机械爪抓取网球放入收集箱内。

收集部分和储存部分为可拆分式，储存部分通过收集部分尾部的尾钩连接在一起。

网球储存结构可以放置在网球场地上不动，由网球收集车将网球收集放入，也可搭载在网球收集车后方，收集网球后马上储存起来。

2.2 机械部分设计

2.2.1 网球收集结构

机械爪被广泛应用于各种物品的加持以及收集工作中，因机械爪的活动性好、自由度高。本装置网球收集装置同样采用机械爪收集结构对网球进行收集。机械爪用于收集网球，可类似于人手，收集到边角的一些通过其他方式较难收集的网球，轻便、小巧的收集车使网球的收集率更高，机械爪使收集网球更精准，减少漏收、收集不到的情况发生。机械爪可以车身为基准，绕Z轴360°旋转，也可以直接从前方夹取球后向后翻转将球放入收集箱中。

2.2.2 网球储存结构

网球储存结构整体外形为箱型，上方可以开合，运动员可以打开小车上方盖子取出网球使用，箱体底部安装有几层布质收集隔层，通过细绳了解到箱体后侧收紧装置，可通过触发箱体后侧收紧装置拉动隔层，将收集好的一层网球拉到收集箱的后侧，为后续网球的继续收集留出空间。

2.3 控制部分设计

2.3.1 电路模块

电源模块是整个智能车的核心，我们选择使用型号的7.2 V、2 000 mAh Ni-Cd电池供电，设计不同的稳压电路模块，将电压分别降为3.3 V、5 V、6.3 V，不同的电压单独给智能车的各个模块分别供电。对于驱动电机的电路模块进行单独设计，我们用两片IR2104以及四个MOSFET组成的全桥电机驱动电路，能提供较大的栅极驱动电流，并具有硬件死区、硬件防同臂导通等功能。

2.3.2 摄像头模块

摄像头分黑白和彩色两种，为了达到寻线目的，只需提取画面的灰度信息，而不必提取其彩色信息，实现功能后再综合考虑摄像头的质量、噪声、解析度、感光度、电能和功耗等方面。采用鹰眼OV7725摄像头模块，OV7725是1/3 CMOS彩色/黑白图像传感器，支持连续和隔行两种扫描方式，VGA与QVGA两种图像格式；最高像素为664×492，帧速率为30 fps，可满足摄像并识别球体的功能。

2.4 整体实施方案

高效、稳定的程序是智能小车平稳、快速行驶的保证。本智能车采用CMOS作为图像采集传感器，图像采集、处理成了整个软件的核心内容之一。在小车转向和速度控制方面，智能车仍然采用经典的PID控制算法，使智能车在网球场上达到平稳、快速的效果。具体过程为：根据网球场地信息给定舵机输出量，使用编码器监测智能车的实际速度，再根据网球场地信息给定智能车运行度，运用PID算法调节驱动电机转速，能够实现电机的快速响应。

3 可行性分析

3.1 网球识别

由于网球是一个具有固有形状的物体，所以，可以根据面积、周长、圆度几个参数来判断被检测物体是否为网球，我们提出的计算每一个轮廓的面积和周长公式中，M为圆度，A为面积，C为周长，M的值越接近1说明对象越接近圆。在网球场上不会有其他的圆，这可以作为识别依据。

3.2 球体的定位

物体定位，是指通过物体的二维图像确定物体在空间的位置以及物体的相关参数。常用的方法是通过物体在摄像机不同位置上的图像，根据特征匹配来重构物体，从而实现物体的定位。对于球的定位，如果球的表面没有明显的纹理，我们无法利用特征匹配来实现球体的定位，可根据其图像求出球心的三维坐标以及半径。但是通过研究发现，从球的两幅图像的轮廓线就可以实现球定位，此方法简单，易于实现。

3.3 转向控制

在基于上述算法将球体的位置计算出来之后，将计算出位置与前进方向的偏移量分别乘比例系数，加上舵机偏向中心位置时需要给出的高电平值，可作为PWM波的高电平送入给舵机，从而实现在网球场上对智能车方向的控制。

3.4 速度控制

要想智能车平稳、快速地跑到网球的位置，并将其收集起来，不但要求具有优越的方向控制算法，让智能车尽量走更近的路，转更少的弯，且对于速度控制算法也有很高的要求，智能车在接触到球时要配合本身的机械结构进行一系列的捡球操作，需要调节出更加合适的速度去适应收集网球这一动作。智能车速度控制的总体思路与智能车方向控制的思路完全相同，可根据智能车与网球的距离给以不同的速度，而在某一时刻给出智能车的理想运行速度以后，采用PID控制算法实现对智能车的速度调节，以最短的时间使智能车达到这一理想速度，从而实现智能车的速度完全由其与网球的距离所控制。

4 项目创新点

本作品创新之处主要体现在以下两个方面：①采用了智能车的摄像头识别技术以及PID控制算法，实现了网球的自动化收集及收集车的稳定控制；②利用机械臂和机械爪抓手实现了对场地墙边球和凳下球等容易遗漏的球进行收集。

5 总结

随着经济发展和社会的进步，网球运动越来越流行，网球的捡球逐渐成为阻碍网球运动发展的一大问题，容易出现漏球、丢球现象。针对现有网球收球难的问题设计了一款基于摄像头识别技术的智能网球收集车，通过摄像头的识别对网球收集车进行控制，再利用机械爪对网球进行收集。