一种用于乒乓球机器人的事件驱动感知流水线

乒乓球机器人在过去几年中获得了广泛关注，并已成为控制和感知算法领域一个热门的研究挑战。快速准确的球检测对于使机械臂成功回球至关重要。迄今为止，大多数乒乓球机器人使用传统的基于帧的相机作为感知流水线。然而，如果帧率不足以捕捉快速移动的物体，基于帧的相机会受到运动模糊的影响。另一方面，事件驱动相机则没有这个缺点，因为像素异步且独立地报告强度变化，从而产生时间分辨率在微秒量级的事件流。据我们所知，我们提出了首个仅使用事件驱动相机的乒乓球机器人实时感知流水线。我们表明，与基于帧的感知流水线相比，基于事件的感知流水线具有高出一个数量级的更新率。这对于估计和预测球的位置、速度和旋转是有益的，从而降低了平均误差和不确定性。这些改进对于机器人控制是一个优势，因为乒乓球飞行时间短，机器人必须快速回击。