10.3969/j.issn.2095-2163.2022.09.005
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.
轨迹预测、无迹卡尔曼滤波、碰撞反弹模型、运动学模型
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TP242.6(自动化技术及设备)
上海市科委人工智能专项19511120800
2022-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
27-31,36
