打乒乓球机器人为一手眼协调系统，通过视觉系统“感知”乒乓球的飞行状态，利用视觉测量数据和人工智能算法对未来的飞行轨迹进行预测，并通过控制系统“决策”出机器人的运动轨迹，最终通过机器人“控制”球拍在合适的时间、位置、以最佳的姿态和速度击打乒乓球。这一过程涉及到视觉感知与智能控制的众多问题。　　 本文以机器人打乒乓球为背景，研究高速运动物体的旋转估计、建模和飞行轨迹预测等问题，对高速运动物体的精准感知和控制进行研究。本文的工作主要包括以下几个方面:　　 1)设计了一种基于球拍位姿测量的旋转估计方法。通过在球拍上添加两条辅助线，以辅助线与球拍边缘的交点作为特征点，并针对球拍和辅助线的特点，设计了高效的图像处理和特征点提取算法。结合特征点的图像坐标、在球拍坐标系的坐标以及摄像机的内参数，利用PnP定位方法计算出球拍相对于摄像机坐标系的位置和姿态。　　 2)设计了一种基于乒乓球飞行轨迹模式分类的旋转估计方法。在对旋转球进行受力分析的基础上，详细讨论了不同旋转模式下Magnus力对乒乓球飞行轨迹的影响，并设计了两个模糊神经网络分类器，分别对左右旋和上下旋的飞行轨迹进行分类。　　 3)建立了旋转球与乒乓球台/球拍的反弹模型。在对乒乓球与球台/球拍反弹过程的受力、冲量、冲量矩分析的基础上，提出“临界摩擦角”的概念，并利用“临界摩擦角”给出了乒乓球与球台/球拍之间是滚动还是滑动的判定条件，得到旋转球与球台/球拍之间的物理反弹模型和学习模型。　　 4)通过分析旋转对乒乓球飞行模型和反弹模型的影响，提出了一种旋转球的飞行模型和反弹模型。同时，针对左、右旋的旋转球，设计了一个模糊推理系统用于在线调整因旋转造成的轨迹偏转，提出了一种旋转球的飞行轨迹预测算法。　　 最后，对本文所取得的研究成果进行了总结，并指出需要继续开展的工作。