MS基于图像识别的网球练习辅助机器人设计
项目分类：工程技术｜计算机科学｜人工智能
课题背景01Project Background
随着网球运动的普及，网球练习中因场地散落的球需要手动收集的问题 逐渐凸显。为减轻训练后繁重的整理工作，本项目旨在设计并开发一款基于图像 识别的网球练习辅助机器人。利用深度学习的图像识别技术，机器人将通过摄像头识别场地上散落的网球，提升网球收集的准确性与效率。
项目中将掌握网球图像识别、神经网络模型 训练及机器人路径规划的编程实现，完成从3D建模到实际机器人搭建的全过程，提升场地物体识别与自动收集的效率。项目还将结合数据模拟与模型验证，深入理解图像识别与目标定位之间的关系。
在基于图像识别的网球练习辅助机器人项目中，将结合多种算法实现物体识别与路径优化，包括卷积神经网络（CNN）算法用于网球图像识别、区域提取算法构建网球位置特征库，以及基于目标检测的最短路径算法，用于动态识别网球位置并高效规划收集路径。对应的数学公式如下：
本项目的应用场景包括网球训练场地的自动整理系统、球童辅助设备及智能体育场地维护等。
项目目标02Project objective
本项目有两个研究目标
（1）深入学习图像识别技术及其在网球辅助中的应用，掌握图像处理、特征提取、 机器学习模型的基本原理，结合 3D 建模设计机器人硬件结构，并基于此构建对网球位置和轨迹的识别分析方法，以提升机器人在实时动态环境中的应用能力。
（2）掌握基于图像识别的目标定位方法，通过编写算法实现对网球的自动识别和收集路径规划，结合 3D 建模的仿真验证，确保机器人在不同训练场景下能够准确、 高效地完成网球收集任务。
项目收获03Project Harvests
本项目在数学、编程、模块设计和专业写作提供了多项技能提升
- 巩固学科知识点数学–微积分–优化–数理统计 计算机科学–程序设计
在基于图像识别的网球练习辅助机器人项目中，掌握微积分、优化、数理统计等基 础数学知识对于图像处理、网球位置识别及路径规划模型的构建与优化至关重要。
设计并实现一套基于图像识别的网球练习辅助机器人，通过对球场环境的深入分析和 3D 建模技术的应用，构建整体系统架构。确保机器人能够有效识别地面随机放置的网球，实 现对球的自动收集，并通过可视化工具展示 收集过程，提升网球训练的效率与便捷性。
- 深度参与编程实践编程语言掌握–控制软件开发–仿真与模拟
- 掌握 LaTex 写作学习掌握国际通用的科技写作软件 LaTex
项目成果04Project achievements
项目成果丰富，包括实物、数据、论文、专利等，不仅能帮助挖掘兴趣特长、选择适合自己的专业，成果对申请国际名校还有加分作用。
□ 项目总结 □ 技术报告
□ 仿真代码 □ 小论文
□ 求解器 □ 实物模型
□ 协助发表相关论文、申请软件专利
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历史学生案例06ExamplesF同学
成都石*国际部｜牛津大学机械工程专业
因为小学有参加过机器人竞赛的经历，而且也计划后期就读机械工程的方向。所以跟老师商议后，决定开展水下机器人水下机器人的科研项目对，这段经历不仅让我更直观的了解了工程学相关的知识，也可以说是我拿到牛津offer最直接的助力。
X同学
成都*德国际部｜德州农工大学
我进行科研项目不仅仅是因为物理ee要求学生进行自主实验，更因为我对我的项目（空气动力学）抱有极大的兴趣。
很早之前我就有过想要做飞行器简易研究的想法，但是苦于缺乏机会，而ee给了我一个完美的时机。在我做科研的过程中，学到新的物理学知识是必然的，然而我认为更重要的是动手能力。
因为我计划后期继续在工程方面发展，科研项目让我有机会自己动手设计，制作，组装和运行我的项目。
