乒乓球机器人视觉系统所包含的视觉测量与实时定位、乒乓球飞行建模及轨迹预测、回球策略与击球规划等关键技术有着广泛的应用前景。本文提出并开发了一种多功能的乒乓球机器人视觉系统,在实现乒乓球回击的同时,能够利用手势信息确定击球人的身份,其关键研究成果包括:1.基于实时视觉的乒乓球快速识别与跟踪。针对现有基于颜色分析的乒乓球识别方法鲁棒性较低这一现象,提出了基于RGB与HSV的融合颜色模型下的乒乓球快速识别算法。并且提出特定的感兴趣区域算法,以局部图像处理代替全局图像处理,提高视觉跟踪的实时性。实验证明,利用该方法对乒乓球进行跟踪定位,误差小于20mm,算法处理时间小于10ms,满足实际乒乓球击打的需要。2.设计并实现了一套完善的回球预测策略。在对乒乓球进行受力和碰撞分析、建模后,利用初速度反馈调节算法预测乒乓球的飞行轨迹。在此基础上,研究了击球点、球拍姿态、挥拍速度等击球参数的筛选方法。最终结合工业六轴机械手臂,完成了乒乓球接球动作。3.探索了击球人手势身份识别的可行性。击球人手势的识别有利于轨迹预测、机器人控制、系统认证等相关领域的发展,因此,本文提出了基于双向门限循环网络的生物识别框架。能够通过分析人体骨节位置信息的变化,有效的对击球人手势进行识别。此外,探讨了基于动态手势的生物识别的可行性,利用不同人在做手势动作的过程中存在的由于行为习惯导致的差异性,对用户的身份进行识别。研究证明,基于动态手势的击球人身份识别是可行的,并在采集到的60人动态手势数据集中,所提出的生物识别框架的手势识别性能达到了100%,平均身份识别性能达到了96.96%。