撞球機器人(I)

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題名:	撞球機器人(I)
其他題名:	Billiard Robot(I)
作者:	楊智旭
貢獻者:	淡江大學機械與機電工程學系
關鍵詞:	模糊-類神經網路(Fuzzy Neural Network);機構設計(Mechanismdesign);機械視覺(Machine vision);控制決策(Decision-making)
日期:	2007
上傳時間:	2009-03-16 16:03:01 (UTC+8)
摘要:	撞球是一門屬於運動科學(Sport Science)的休閒活動，它是一個需要高思維與高技巧的休閒運動，不論是對於球局(Inning)的全盤規劃，對於擊球、做球(Setup,Position play)、桿法都需要做仔細地思考，當然還需要經常地去練習打球的力道、準度及學習各種技巧，球才會準確地進袋 (Pocket)，而本研究的目的是設計並製作一部可以模仿人類打撞球的撞球機器人。撞球機器人研究，是開發一部具有視覺〝看〞的能力與倣傚人類〝學習〞能力的撞球控制器，配合機構設計(Mechanical design)與製造完成撞球機器人的軟硬體建構整合，同時對機器人的移動作出自動與半自動控制，再加上影像處理技術，正確地得到球桌上所要撞擊子球的相對位置，並利用具有學習法則的倒傳遞類神經演算法(Neural network algorithms,NNA)和模糊理論(Fuzzy logic theory)等智慧型演算法 (Intelligent Algorithms)來學習並推論出，如何將子球打進球袋及作球，形成撞球決策(Decision-making)，最後將控制命令(Control command)送到撞擊機構來執行撞擊母球的動作。本研究的第一個重點，是撞球機器人的影像處理(Imaging processing) 技術，它必須具備視覺感測裝置(CCD)，就如同人類的眼睛，感測並判斷球的位置，當掌握球桌上所有球的位置之後，輸出母球(Cue Ball )和子球 (Object balls )的座標值給控制裝置(PC)，讓撞球機器人得以作正確的撞球決策(Decision-making)。本研究的第二個重點是，撞球機器人的決策控制裝置(PC)，它必須具備可以快速計算的能力，就如同人類的大腦，當眼睛(CCD)將所有的球搜尋完畢得到其座標位置後，利用模糊-類神經網路(Fuzzy-Neural Network)讓機器人具有倣傚人類的學習與推論的機制可以不斷去學習撞擊的力道與擊球角度，然後將決策命令傳送到機器人的撞擊機構控制器(controller)執行打撞球的動作。本研究的第三個重點是，撞球機器人的機構運動控制(Mechanism motion control)，它必須具備精確移動的XYZ 平台和撞擊的機構 (Mechanism)，就如同人類的手和腳。當控制器(PC)輸出預備撞擊母球的位置訊號到XYZ 平台，XYZ 平台立即移動到正確的位置，並接收控制器(PC) 所輸出的撞擊角度和力道命令，撞擊機構將子球準確的撞進球袋，完成撞球動作。研究的範圍包括了機構設計(Mechanism design)、影像處理與辨識 (Imaging processing/Pattern recognition)、控制決策(Decision-making) 及機電系統整合(Electromechanical system integration)。也藉由這三個領域的結合使得本機構具備機械結構的穩定、協調地控制、快速地辨識和智慧型的推論與學習等優點，來倣傚人類打撞球，有朝一日也能實現人機對打的目標。
顯示於類別:	[機械與機電工程學系暨研究所] 研究報告

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