[发明专利]基于TensorFlow的自动捡乒乓球机器人

权利要求书

1.一种基于TensorFlow的自动捡乒乓球机器人，其特征在于，包括车辆本体(1)、单片机(4)、舵机(6)、电源(8)、摆臂(9)、球框(10)和弹性绳(12)；所述的车辆本体(1)的前端铰接有摆臂(9)；摆臂(9)顶部固定有圆柱形球框(10)，球框(10)的前端开口，后端封闭，且在开口一侧的横截面上固定有若干条间隔排布的弹性绳(12)，相邻两条弹性绳(12)的间距小于待捡乒乓球的直径；弹性绳(12)所处的横截面与球框(10)开口所处的端面间距离小于待捡乒乓球半径的1/2；摆臂(9)底部与舵机(6)的动力输出轴连接，控制其旋转角度；舵机(6)与单片机(4)和电源(8)相连。

2.如权利要求1所述的基于TensorFlow的自动捡乒乓球机器人，其特征在于，所述的车辆本体(1)还设置有红外传感器(2)、超声传感器(3)和图像识别模块(11)，红外传感器(2)和超声传感器(3)设置于车辆本体(1)的前端，用于在车辆行进过程中检测与前方物体之间的距离；图像识别模块(11)与单片机(4)相连，用于采集前方图像并进行目标识别。

3.如权利要求1所述的基于TensorFlow的自动捡乒乓球机器人，其特征在于，所述的弹性绳(12)处于预紧状态。

4.如权利要求1所述的基于TensorFlow的自动捡乒乓球机器人，其特征在于，所述的弹性绳(12)均沿水平方向设置。

5.如权利要求1所述的基于TensorFlow的自动捡乒乓球机器人，其特征在于，所述的弹性绳(12)的间距为待捡乒乓球直径的1/2～3/4。

6.如权利要求2所述的基于TensorFlow的自动捡乒乓球机器人，其特征在于，所述的图像识别模块(11)采用搭载图像识别算法的智能手机，单片机(4)上设置有蓝牙模块(5)，智能手机通过自身所带的蓝牙连接蓝牙模块(5)后，实现与单片机(4)的数据交互。

7.如权利要求6所述的基于TensorFlow的自动捡乒乓球机器人，其特征在于，所述的图像识别算法基于谷歌的开源模型TensorFlow Inception V2，通过对乒乓球图像进行训练后，将训练好的算法移植到智能手机中，利用智能手机搭载的摄像头采集图像，并对图像中的乒乓球进行识别。

8.如权利要求6所述的基于TensorFlow的自动捡乒乓球机器人，其特征在于，自动捡乒乓球的方法如下：

机器人首先执行巡航状态：在整个场地中进行巡航，通过摄像头采集图像并识别是否有乒乓球，当识别到图像中乒乓球的存在时，切换到捡球状态；

捡球状态分为接近阶段和捡球阶段：

接近阶段：判断每个时刻乒乓球出现在摄像头采集的画面左侧还是右侧，若乒乓球出现在画面左侧，则车辆本体(1)向左前方行驶以接近乒乓球；若乒乓球出现在画面右侧，则车辆本体(1)向右前方行驶以接近乒乓球，保证乒乓球在车辆本体(1)的正前方方向；

捡球阶段：驱动车辆本体(1)向前移动，同时使用超声传感器和红外传感器测量乒乓球离车辆本体(1)前端的实时距离，取两者平均距离确定车辆与球的实际距离；预先计算好球框中心到车前端的距离d，当车辆与球的实际距离介于0.9d～1.1d范围内时，停止移动并由单片机(4)控制舵机(6)带动摆臂(9)向水平方向转动，使球框(10)罩于乒乓球上，将乒乓球压入弹性绳(12)之间的缝隙中；若执行一次捡球动作后，画面中乒乓球还位于捡球前的位置，则再次测量乒乓球离车辆本体(1)前端的实时距离，若距离小于d则向后移动后再次执行捡球动作；若距离大于d则向前移动后再次执行捡球动作；捡球成功后若采集图像中还有其他乒乓球，则返回捡球状态的接近阶段继续捡下一个球，若图像中没有其他乒乓球，则转变为巡航状态。

9.如权利要求8所述的基于TensorFlow的自动捡乒乓球机器人，其特征在于，机器人在巡航状态采用随机碰撞模式：机器人首先按一个默认方向前进，红外或超声波模块检测到前方障碍物后停止前进，后退一小段距离后转向130度，转弯方向为：如果检测到的障碍在机器人左前方则右转避障，如果检测到的障碍在机器人右前方则左转避障；机器人转弯后继续前进运动。

10.如权利要求8所述的基于TensorFlow的自动捡乒乓球机器人，其特征在于，机器人在巡航状态采用耕地模式：机器人做默认向前的运动，遇到障碍物首先向右转90度，之后向前行走一定距离，然后再右转90度并向前行走，在下一次遇到障碍物时首先向左转90度，之后向前行走一定距离，然后再左转90度并向前行走；如此循环往复完成扫描遍历避障。