深度学习的智能乒乓球捡拾机器人设计(源码)

目录
一、绪论 1
（一）课题研究背景及意义 1
（二）国内外研究现状 1
（三）课题相关技术简介 2
1.Arduino嵌入式开发 2
2.深度学习 2
3.Jetson开发平台 2
（四）课题主要研究内容 2
二、总体设计方案 3
（一）机器人结构设计 3
1.总体结构设计 3
2.基体设计与运动分析 4
3.收纳装置设计与运动分析 6
4.叶轮应用与收集过程分析 7
5.摄像角度与高度分析 8
6.目标大小与距离分析 8
（二）机器人软件控制设计 9
1.Jetson控制终端程序设计 9
2.Arduino控制板程序设计 10
（三）本章小结 10
三、目标检测训练原理 11
（一）神经网络组成单元 11
（二）激励函数 11
（三）多层前馈神经网络 12
（四）前向传播 12
（五）反向传播 13
（六）梯度下降 13
（七）本章小结 14
四、乒乓球检测模型的训练与使用 14
（一）训练平台搭建 14
1.DIGITS框架的特点 14
2.数据集的采集与处理 14
3.部署配置Jetson 16
4.DIGITS平台搭建 16
（二）算法模型训练 18
1.数据集的创建 18
2.模型的创建与训练 20
3.参数的对比测试 21
（三）算法模型应用 22
1.模型选用与下载 22
2.程序控制设计 22
3.智能乒乓球捡拾机器人测试 24
（三）本章小结 25
五、总结与展望 26
（一）总结 26
（二）展望 26
致谢 27
参考文献 28
在校期间所获荣誉 2 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: &351916072& 
9
（一）发表论文 29
（二）发明专利 29
（三）实用新型专利 29
（四）软件著作权 29
（五）江苏省大学生创新创业训练计划项目 29
（六）竞赛获奖 29
（七）个人荣誉 29
附件I “一种乒乓球批量快速捡拾器”发明专利实审通知书 30
附件II “一种乒乓球批量快速捡拾器”实用新型证书 31
附件III “一种轨道交通消防钢瓶数据采集装置及数据采集系统”实用新型受理通知书 32
附件IV “乒乓球捡拾机器人控制软件”软件著作权证书 33
附件V “基于NBIOT的轨道交通气瓶压力远程监控平台软件”软件著作权证书 34
附件VI 江苏省大学生创新创业项目结项证书 35
附件VII 20172018国家励志奖学金证书 36
附件VIII 20172018三好学生证书 37
附件IX2017优秀社团干部证书 38
附件X 初级程序员证书 39
附件XI 轨交消防气瓶远程监控平台设计与实现论文接收 40
一、绪论
（一）课题研究背景及意义
随着人们对健康重视程度的增加，越来越多的民众参与到各种运动中，而乒乓球运动则是中国体育中的一个标志性旗帜，一直被公认为是国球，其对场地的要求也相对较低，受经济的约束较小，在参与运动的人员中要比其他运动的人数要高很多，根据调查显示，乒乓球运动人数占总运动人数的23%。
在乒乓球的运动或训练中，大量乒乓球的捡拾是消耗人力和时间的关键因素，而在科技技术日新月异的时代，各个行业都朝着数字化和智能化方向发展，如果能够采用一种智能乒乓球捡拾机器人进行捡拾，那么势必将大大减少人力和物力，从而提高参与乒乓球运动人员的训练效率，增加了有效的运动时间。
智能乒乓球捡拾机器人的制作关键技术在于目标的识别检测，通过深度学习技术可以有效解决，深度学习技术与传统机械硬件相结合，提高了机械的智能化水平，为其更深层次的发展奠定下了基础，同时也为其他各个行业带来发展参考，提高传统行业的智能化水平，更加紧密了科学技术与工业发展之间相辅相成的关系。
（二）国内外研究现状
国外在智能机器人的研究有着较高的参考价值，其中以网球收集机器人Tennibot为例，其以机器视觉识别系统作为目标检测的主要方式，识别到目标以后控制机器人移动至目标的前方，通过球体进口处两侧的滚轮的旋转将网球挤压进后方的收纳装置，还可通过IOS/Android端配置的控制软件规定机器人的移动范围，不影响运动员的正常活动，对于本课题的研究有着较为重要的意义。
国内在智能机器人研究上也有较多成就，但也存在着较多不足之处，以哈尔滨理工大学发明的智能乒乓球捡拾机器人为例，传感器装置采用的以红外传感器以及超声波传感器，通过多方向的判断来识别乒乓球和避障，此种传感器的识别方法会导致识别的精度不高、识别出错等；收集方式采用机械手臂接触式收集方法，这导致收集过程的缓慢，收集效率低以及收集不稳定性等问题；运动及方式采用普通轮式基体运转，此基体运转方式单一、场地要求较高，不适用与较小的乒乓球运动场地。

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