乒乓球機械發球軌跡智能預測方法研究

高頌愛，王少偉

（1.承德醫學院，河北 承德 067000；2.天津體育學院，天津300381；3.河北師范大學，河北 石家莊 050024）

1 引言

乒乓球運動在世界各地都非常受歡迎，是一項趣味性、觀賞性和競技性極強的運動。在日常訓練過程中，乒乓球機器人可以幫助運動員進行練習，提高運動員的訓練效率，并節約人工陪練的訓練成本[1]。對乒乓球機械發球軌跡進行預測可以幫助乒乓球教練員和運動員的判斷和分析，提高運動員的競技能力[2]。乒乓球機械發球軌跡預測涉及了機器人控制學、機器人運動學和深度學習等學科，其研究意義和研究價值較高。

文獻[3]對運動數據進行采集，根據采集的數據建立運動學模型，對運動轉向特性進行分析，結合Levenberg-Marquardt方法和擴展卡爾曼濾波方法對運動參數進行估計，根據參數估計結果完成軌跡預測，該方法沒有分析目標在運動過程中受到的重力影響，降低了預測結果的精度。文獻[4]采用鏡像法獲取運動的起始角，分析起始角與運動軌跡之間存在的關系，在此基礎上建立軌跡預測模型，利用采集的運動數據對模型參數進行計算，最后利用軌跡預測模型完成軌跡預測，該方法在預測過程中沒有考慮空氣阻力，預測精度較低。文獻[5]通過構建NGSIM數據集，提取運動特征，在長短期記憶網絡中輸入運動特征，完成軌跡預測，該方法在數據缺失的情況下無法準確的完成軌跡預測。

為解決上述方法中存在的問題，提出乒乓球機械發球軌跡智能預測方法。……