王繼萱



乒乓球訓(xùn)練總能帶給我無限的激情,但是練習(xí)中和結(jié)束后,都要把掉落的乒乓球收拾起來。每次望著滿地的乒乓球,我都有點無奈,這個時候多么渴望有一個機器人來幫忙啊!參加夏令營時學(xué)習(xí)了機器人編程技術(shù),于是我想讓樂高機器人來撿乒乓球。
翻閱資料后,我發(fā)現(xiàn),除了需要多種傳感器去感應(yīng)各種情況下乒乓球的位置、判斷中途是否有障礙,機器人還必須處理各種復(fù)雜的情況,甚至需要自己做出一些決策。有沒有這樣能自主撿球的機器人呢?
我想到了人工智能。如果利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的自主學(xué)習(xí)能力,撿球機器人也許只需要依靠攝像頭這一種傳感器,無需程序員事先考慮各種復(fù)雜情況或被迫根據(jù)實際情況重新編程,通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練,就能實現(xiàn)對復(fù)雜場景的處理,避開各種障礙,拾取滿地掉落的乒乓球。
經(jīng)老師和家長指導(dǎo),我了解到深度學(xué)習(xí)開發(fā)板JETSON-NANO及其套件支持TENSOR FLOW的深度學(xué)習(xí)框架。經(jīng)過調(diào)研比較后,我決定改造以此為主板的JETBOT-AI小車,通過攝像頭拍攝的圖片數(shù)據(jù)與人工操作時記錄的速度和角度信息相匹配,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行在線或離線訓(xùn)練,使訓(xùn)練后的小車能夠克隆訓(xùn)練時人操作下的小車行為.自主識別乒乓球目標(biāo),按照訓(xùn)練流程接近乒乓球,將乒乓球吸入風(fēng)道。
于是,我設(shè)計、制作了基于抽氣風(fēng)扇的自動撿乒乓球裝置,并將裝置安裝固定在Jetbot-AI小車上,設(shè)計并移植撿球控制的代碼,完成了撿球機器人實物制作,選擇了基于深度學(xué)習(xí)的遠距離目標(biāo)識別、定位與追蹤算法,并通過樣機訓(xùn)練,改進了撿球機器人的控制代碼、訓(xùn)練布景和邊界,以及路徑規(guī)劃等方案。……