《電子技術(shù)應(yīng)用》
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基于YOLOv5的姿態(tài)交互球類陪練機器人
2022年電子技術(shù)應(yīng)用第1期
曾楊吉，劉自紅,，蔡 勇,，郭星辰，莫金龍
西南科技大學(xué) 制造科學(xué)與工程學(xué)院,，四川 綿陽621000
摘要： 針對當下球類陪練機器人人機交互能力不足的問題,，提出一種基于樹莓派和YOLOv5目標檢測算法的新型人機交互模式，使機器人實現(xiàn)前進,、后退,、左移、右移,、拋球,、踢球6種不同的動作,；通過對在3種不同環(huán)境(室內(nèi),、室外晴天、室外陰天)下搜集的人體姿態(tài)數(shù)據(jù)集進行標定,、訓(xùn)練后,，得到6種姿態(tài)在3種環(huán)境中測試集上的識別準確率分別為：室內(nèi)96.33%、室外晴天95%,、室外陰天94.3%,。相比基于特征匹配和其他利用手勢等小目標檢測的算法,，基于該算法的機器人具有更高的檢測速度和準確性，使機器人更加智能化,。
中圖分類號： TN92,；TH39
文獻標識碼： A
DOI：10.16157/j.issn.0258-7998.211736
中文引用格式： 曾楊吉，劉自紅,，蔡勇,，等. 基于YOLOv5的姿態(tài)交互球類陪練機器人[J].電子技術(shù)應(yīng)用，2022,，48(1)：76-79.
英文引用格式： Zeng Yangji,，Liu Zihong，Cai Yong,，et al. An interactive ball training partner robot based on YOLOv5[J]. Application of Electronic Technique,，2022，48(1)：76-79.
An interactive ball training partner robot based on YOLOv5
Zeng Yangji,，Liu Zihong,，Cai Yong，Guo Xingchen,，Mo Jinlong
School of Manufacturing Science and Engineering,，Southwest University of Science and Technology，Mianyang 621000,，China
Abstract： In order to solve the problem of insufficient human-computer interaction ability of ball training partner robots, a new human-computer interaction mode based on Raspberry Pi and YOLOv5 algorithm was proposed, which enabled the robot to realize six different actions: forward, backward, left, right, throwing the ball, and kicking the ball. After calibrating and training the data sets collected in three different environments(indoor, outdoor sunny day and outdoor cloudy day), the recognition accuracy of the six poses in the test set under three different environments is 96.33% indoor,，95% outdoor sunny day，and 94.3% outdoor cloudy day, respectively. Compared with other algorithms based on feature matching and small target detection using gestures, the robot has higher detection speed and accuracy, which makes the robot more intelligent.
Key words : YOLOv5 algorithm,；posture recognition,；ball training partner robot；Raspberry Pi,；STM32 MCU

0 引言

    球類陪練機器人以其機動性好,、針對性強、訓(xùn)練數(shù)據(jù)可量化等特點已在多個體育領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用,，目前對陪練機器人的研究大多集中于機器人控制方法[1]和機械結(jié)構(gòu)的設(shè)計,、優(yōu)化[2-3]，以提高機器人的多功能性和可控性為主,。但是對于訓(xùn)練內(nèi)容更加復(fù)雜的運動(如籃球,、足球、橄欖球等),，還需要機器人具備更高的人機交互能力以發(fā)揮出最優(yōu)性能,。

    傳統(tǒng)的人機交互一般依賴于遙控器、鍵盤鼠標等外部設(shè)備,，存在一定的固有缺陷,，而基于圖像處理的目標識別方法可實現(xiàn)與機器人的實時交互,，進一步提高機器人智能化水平。在基于圖像處理的姿態(tài)識別研究中,，主要集中于以下幾個方面：(1)傳感器：基于慣性傳感器,、FDC2214電容傳感器等[4-5]；(2)機器學(xué)習(xí)：基于支持向量機(SVM),、長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)等[6-7],；(3)深度學(xué)習(xí)模型：基于YOLO、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等的方法在識別問題中也得到了廣泛應(yīng)用[8-9],。YOLO系列算法由Redmon等人在2015年提出[10],，后續(xù)不斷發(fā)展為YOLOv2[11]、YOLOv3[12],、YOLOv4[13]和最新的YOLOv5,。該算法的核心思想在于將目標檢測統(tǒng)一為回歸問題進行求解，相較于同一精確度下采用分類+回歸方法的Faster R-CNN等機器學(xué)習(xí)方法,，檢測速度提升了約4倍,。YOLOv5是YOLO系列最新的算法，是目前檢測領(lǐng)域綜合性最好的算法之一,。




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作者信息：

曾楊吉，劉自紅,，蔡  勇,，郭星辰，莫金龍

(西南科技大學(xué) 制造科學(xué)與工程學(xué)院,，四川 綿陽621000)




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