乒乓球机器人是一个手眼协调系统,它包括机械系统,视觉系统和控制系统,分别相当于人的手臂,眼睛和大脑。而本文的重点是机器人的控制系统,即如何有效的控制机器人的手腕使其完成期望的击球动作。乒乓球机器人对球拍的智能控制既是一个重点也是一个难点,只有解决好这个问题,才能实现机器人对乒乓球落点的控制,实现机器人与人打乒乓球时的一些控球策略。本文主要采用乒乓球机器人的模仿学习来实现对乒乓球的智能控制,即让机器人的手臂来模仿人的手臂击打乒乓球的动作。更进一步的说,人打乒乓球时,球拍的运动轨迹就是机器人要模仿的动作序列。首先是采集人打乒乓球的视频,然后针对视频中的每一帧图像,进行图像处理,获取图像中的乒乓球拍,采用合适的处理算法,比如Hough变换,Canny算子,最小二乘法等算法获取球拍上标记的辅助线。接着,根据PnP算法以及球拍上标记的辅助线,求出每一帧图像中球拍中心点的坐标和球拍的姿态。球拍中心点的数据获取后,也就知道了球拍的运动轨迹即人打乒乓球时手部的运动轨迹。这样,就可以利用这些求出的数据,利用BP神经网络模型对乒乓球机器人进行训练学习,使其能够仿人的姿势进行击打乒乓球。通过模仿学习,训练出多种击球轨迹,比如挡球轨迹、扣球轨迹、切球轨迹等,进而来实现机器人对球拍的智能控制。在本文中,利用OPENGL实现了乒乓球机器人的仿真系统,为该课题以后的工作提供了模拟平台。