SpinDOE: A ball spin estimation method for table tennis robot

要約

卓球ではスピンが重要な役割を果たしており、ショットの軌道を読み取ったり予測したりするのが難しくなります。
ただし、ボールの速度が速く、スピン値が大きいため、スピンの測定は困難です。
既存の方法は、非常に高いフレームレートのカメラを必要とするか、常に表示されるとは限らないボールのロゴを使用するため、信頼性が低くなります。
このため、多くの卓球ロボットはスピンを無視しており、その機能が大幅に制限されています。
本稿では、実装が容易で信頼性の高いスピン推定法を提案します。
スピンを推定するために使用できるドット ボール方向推定 (DOE) メソッドを開発しました。
ドットは、最初に CNN を使用して画像上でローカライズされ、次に幾何学的ハッシュを使用して識別されます。
スピンは最終的に推定された方向から後退します。
私たちのアルゴリズムを使用すると、ボールの向きは平均誤差 2.4{\deg} で推定でき、スピン推定の相対誤差は 1% 未満です。
350 fps のカメラで 175 rps までのスピンをリアルタイムで測定できます。
私たちの方法を使用して、位置とスピンを含む卓球ボールの軌跡のデータセットを生成しました。これは、プロジェクト ページで入手できます。

要約(オリジナル)

Spin plays a considerable role in table tennis, making a shot’s trajectory harder to read and predict. However, the spin is challenging to measure because of the ball’s high velocity and the magnitude of the spin values. Existing methods either require extremely high framerate cameras or are unreliable because they use the ball’s logo, which may not always be visible. Because of this, many table tennis-playing robots ignore the spin, which severely limits their capabilities. This paper proposes an easily implementable and reliable spin estimation method. We developed a dotted-ball orientation estimation (DOE) method, that can then be used to estimate the spin. The dots are first localized on the image using a CNN and then identified using geometric hashing. The spin is finally regressed from the estimated orientations. Using our algorithm, the ball’s orientation can be estimated with a mean error of 2.4{\deg} and the spin estimation has an relative error lower than 1%. Spins up to 175 rps are measurable with a camera of 350 fps in real time. Using our method, we generated a dataset of table tennis ball trajectories with position and spin, available on our project page.

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