有你，我輕松了

王繼萱

乒乓球訓練總能帶給我無限的激情，但是練習中和結束后，都要把掉落的乒乓球收拾起來。每次望著滿地的乒乓球，我都有點無奈，這個時候多么渴望有一個機器人來幫忙啊！參加夏令營時學習了機器人編程技術，于是我想讓樂高機器人來撿乒乓球。

翻閱資料后，我發現，除了需要多種傳感器去感應各種情況下乒乓球的位置、判斷中途是否有障礙，機器人還必須處理各種復雜的情況，甚至需要自己做出一些決策。有沒有這樣能自主撿球的機器人呢？

我想到了人工智能。如果利用深度學習技術的自主學習能力，撿球機器人也許只需要依靠攝像頭這一種傳感器，無需程序員事先考慮各種復雜情況或被迫根據實際情況重新編程，通過學習和訓練，就能實現對復雜場景的處理，避開各種障礙，拾取滿地掉落的乒乓球。

經老師和家長指導，我了解到深度學習開發板JETSON-NANO及其套件支持TENSOR FLOW的深度學習框架。經過調研比較后，我決定改造以此為主板的JETBOT-AI小車，通過攝像頭拍攝的圖片數據與人工操作時記錄的速度和角度信息相匹配，對神經網絡進行在線或離線訓練，使訓練后的小車能夠克隆訓練時人操作下的小車行為.自主識別乒乓球目標，按照訓練流程接近乒乓球，將乒乓球吸入風道。

于是，我設計、制作了基于抽氣風扇的自動撿乒乓球裝置，并將裝置安裝固定在Jetbot-AI小車上，設計并移植撿球控制的代碼，完成了撿球機器人實物制作，選擇了基于深度學習的遠距離目標識別、定位與追蹤算法，并通過樣機訓練，改進了撿球機器人的控制代碼、訓練布景和邊界，以及路徑規劃等方案。

撿球訓練和總體功能驗證證明，經過訓練后的撿乒乓球機器人具備了自主發現、識別、追蹤，以及避障和拾取散落全場乒乓球等功能。

本項目的主要創新點是：

1.采用了CPU-GPU復合處理架構，具有更為強大的計算和處理能力。

2.引入深度學習技術，可自主完成多種任務，智能程度更高。

不足和改進：

1.目前的程序與小車的兼容性不夠好，沒充分發揮JETSON-NANO的CPU-GPU處理架構的優勢，在線訓練情況有待改進。

2.程序對車速的控制仍有缺陷。

3.經過訓練的小車追蹤的精準度、避障的復雜動作，以及應對死角問題都有優化的余地。

經歷撿球機器人的研制過程，我知道將設想變成現實需要儲備很多知識，需要集體討論、查閱文獻和試驗驗證，要勇于在失敗中探索和改進。這些寶貴的經驗將是我未來學習和創新實踐的動力源泉。

（本作品榮獲第35屆上海市青少年科技創新大賽一等獎、第15屆中國少年科學院“小院士”課題研究成果一等獎。作者：上海民辦華二初級中學學生;指導教師：周宇迪、王詩臻）