結論與未來展望

7.1 結論

本研究使用雙眼相機偵測移動中的球體，利用簡單的影像處理方法，可在複雜的環 境中抓取高速移動的球體，在追蹤物體方面已達到相當的成效，從實驗上可看出成功率 達到 90%。對於影像處理速度方面，使用減少影像處理區域以及程式的平行化處理兩種 方法，讓程式運算時間縮減 85%，利用一般的個人電腦上即可完成即時運算。

將機械手臂的速度加入碰撞模型中，增加一項控制項來控制擊球後球的飛行軌跡，

並將飛行軌跡假設為拋物線，更貼近於真實的碰撞以及球體飛行軌跡。使用機械手臂的 機構限制來推導出擊球點判斷式，使用此判斷式可找出擊球時間點與擊球點，並且簡化 程式，使所需的計算時間相當短。

在多次擊球實驗後，使用擊球率來當作系統效能的評估，本實驗機台擊球率為 4 成 7，與文獻[15][5]做比較，其中[15]的成功率為 6 成左右，而[5]的成功率為 4 成。文 獻中[15]為接球機器人，其機器人移動為二維平面，與本實驗機台相差一個維度，而[5]

所使用的機械手臂以及雙眼相機，在運算速度上遠高於本論文所使用的實驗機台，並且 其雙眼相機可轉動相機追蹤物體，使物體皆處在影像畫面中，有較多的影像資訊，不會 因為固定的相機，導致球體飛出畫面的情況發生，並且在高速的運算速度下，可將影像 資訊當成即時回授資訊，無須預測球體的飛行軌跡。考慮實驗平台的差異，本論文的擊 球成功率較[5]為優異。

從實驗結果來看，擊球至指定目標的成功率較低，經過分析實驗數據後，將原因歸 納為下列幾點：軌跡的估測誤差、機械手臂的控制誤差、拍子在擊球瞬間的震動與翻轉。

下一小節將陳述未來進一步的改善方式。

7.2 未來展望

從實驗結果來看，可分為兩個方面去改進，第一個方面為提升擊球率，需增加軌跡 估測的精準度以及手臂控制的精準度。可考慮使用較真實的飛行模型，將空氣阻力、馬 格努斯力、浮力等加入模型中，並且估測球的旋轉對於軌跡的影響。亦可更換更高速的 相機，提供更多的影像資訊，以上方法皆可增加軌跡估測的精準度，進而提升擊球率。

第二個方面則是提升擊球至指定目標的成功率，實際做實驗時，拍子在撞擊後會產 生震動，與第五章所設定的假設一不符合，並且撞擊點若是偏離第四軸的軸心方向，則 會造成拍子轉動的現象，因此，在第四軸增加一個夾緊裝置，當拍子轉到定點後可將拍 子夾緊，防止拍子在碰撞過程中轉動，並且增加拍子厚度，減少拍子在碰撞後所產生的 震動，皆可提升擊球至指定目標的成功率。

另外，在拍子撞擊點上面使用力感測器，量測碰撞瞬間球與球拍之間的力量變化，

可推導出更貼近真實的碰撞模型，並利用力回饋控制讓手臂做出類似棒球選手的動作，

短打、推打、全壘打等動作。

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