本发明公开了网球训练机器人智能学习调整系统，网球训练机器人智能学习调整系统，包括图像识别系统、算法模型、后端处理平台和优化模型。通过对数据清洗、特征提取、数据标准化等数据预处理工作，逐步收集网球运动员接击球后每次球员的位置，出球的角度，网球飞行中速度，方向，旋转，落点等各种必要数据，运用各类机器学习算法，处理各种数据集，并产生有效的预测和决策，预判来球的落点和难度等级判断，从而评估对练运动员的能力水平和级别判定，训练机器人因此做出判断和识别，做出及时交互的反馈动作。整个训练过程不断更新权重、偏置
1.网球训练机器人智能学习调整系统，其特征在于：包括图像识别系统(400)、算法模
图像识别系统(400)，捕捉网球运行中的多点三维坐标、速度、速度方向，运用算法模型
算法模型(500)，具有多层算法层，根据图像识别系统输入的网球图像数据，根据数据
后端处理平台(200)，经算法层数据变换运算的来球轨迹落点和运动员级别数据，与后
端处理平台接收主控制器(300)发来的现场后续数据，手机APP(100)客户端数据真实值，计
算模型运算出判断数据与真实数据的误差损失值，来反馈给优化模型(600)进行数据优化；
优化模型(600)，根据球员击球数据的积累以及判断准确与否信息的反馈，扩充完善数
据库，提供模型训练和评估函数，使训练机器人能够自主地评估其在任务上的表现，通过提
2.根据权利要求1所述的网球训练机器人智能学习调整系统，其特征在于：数据的特
征：由于运动中的网球常带有旋转，运行轨迹呈一定方向的偏转，算法模型将根据球运动的
空间上的两点与理想情况下的对应两点作比较，判断球属于哪类的旋转类型，根据特定的
3.根据权利要求1所述的网球训练机器人智能学习调整系统，其特征在于：预测和分
类：通过对来球数据预处理工作，收集网球运动员击球后每次球员的位置，出球的角度，网
球飞行中速度，方向，旋转，落点的各种必要数据，运用学习算法处理各种数据集，并产生有
效的预测和决策，预判来球的落点和难度等级判断，从而评估对练运动员的能力水平和级
4.根据权利要求1所述的网球训练机器人智能学习调整系统，其特征在于：所述误差损
失值由损失算法函数得来，后端处理平台接收主控制器(300)发来的现场后续数据，手机
APP(100)客户端数据真实值，与预判的来球轨迹落点、运动员的级别，得出损失算法函数。
该学习调整系统通过学习得到输入与输出的映射关系，整个网球训练机器人的训练过
[0001]本发明涉及网球训练设备，具体涉及网球训练机器人智能学习调整系统。
[0002]近年来网球在国内的发展进入了快速发展的阶段，越来越多的人开始接触并参与
到网球运动的训练中，网球训练中的一个关键点就是训练人员击球的基本动作，比如发球
[0003]现有技术中为了满足单人训练的需求，出现了各种网球训练器。现有的公开的
CN206577345U的一种网球发球机，该专利提出的网球发球装置可以实现发球功能，但是局
限性很大，只能发射某一固定方向上固定力度的弹道球，无法实现带有旋转的技巧球，无法
预判来球的落点，进而评估对练运动员的等级，从而无法针对性的跑位发球，训练目的局
[0004]为解决发球方式局限的问题，本发明提供一种网球训练机器人，根据来球数据，实
[0006]网球训练机器人智能学习调整系统，包括图像识别系统、算法模型、后端处理平台
[0007]图像识别系统，捕捉网球运行中的多点三维坐标、速度、速度方向，运用算法模型
计算出来球的轨迹，预判来球的落点；后续捕捉轨迹提供后端研判线]算法模型，具有多层算法层，根据图像识别系统输入的网球图像数据，根据数据的
[0009]后端处理平台，经算法层数据变换运算的来球轨迹落点和运动员级别数据，与后
端处理平台接收主控制器发来的现场后续数据，手机APP客户端数据真实值，计算模型运算
出判断数据与真实数据的误差损失值，来反馈给优化模型进行数据优化，从而提高系统的
[0010]优化模型，根据球员击球数据的积累以及判断准确与否信息的反馈，扩充完善数
据库，提供模型训练和评估函数，使训练机器人能够自主地评估其在任务上的表现，通过提
[0011]数据的特征：由于运动中的网球常带有旋转，运行轨迹呈一定方向的偏转，算法模
型将根据球运动的空间上的两点与理想情况下的对应两点作比较，判断球属于哪类的旋转
[0012]预测和分类通过对来球数据预处理工作，收集网球运动YY易游网页员击球后每次球员的位
置，出球的角度，网球飞行中速度，方向，旋转，落点的各种必要数据，运用学习算法处理各
种数据集，并产生有效的预测和决策，预判来球的落点和难度等级判断，从而评估对练运动
[0013]所述误差损失值由损失算法函数得来，后端处理平台接收主控制器发来的现场后
续数据，手机APP客户端数据真实值，与预判的来球轨迹落点、运动员的级别，得出损失算法
[0014]该学习调整系统通过学习得到输入与输出的映射关系，整个网球训练机器人的训
[0015]与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明的机器人智能学习系统建有学习
算法模型，通过对数据清洗、特征提取、数据标准化等数据预处理工作，逐步收集网球运动
员击球后每次网球飞行中速度，方向，旋转，落点等各种必要数据，运用各类机器学习算法，
处理各种数据集，并产生有效的预测和决策，预判来球的落点和难度等级判断，从而评估对
练运动员的能力水平和级别判定，训练机器人因此做出判断和识别，做出及时交互的反馈
动作。整个训练过程不断更新权重、偏置值，使得模型预测越来越准确，网球训练机器人能
[0017]其中：100、手机APP，200、后端处理平台；300、主控制器；400、图像识别系统；500、
[0019]下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完
整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于
本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他
[0020]请参阅图1，本发明的网球训练机器人智能学习调整系统，包括图像识别系统400、
[0021]图像识别系统400，捕捉网球运行中的多点三维坐标、速度、速度方向，运用算法模
型计算出来球的轨迹，预判来球的落点；后续捕捉轨迹提供后端研判线，具有多层算法层，根据图像识别系统输入的网球图像数据，根据数
[0023]数据的特征：由于运动中的网球常带有旋转，运行轨迹呈一定方向的偏转，算法模
型将根据球运动的空间上的两点与理想情况下的对应两点作比较，判断球属于哪类的旋转
[0024]根据特定的旋转类型，运用相应的力学模型和运动模型，预判飞行轨迹和落点。
[0025]预测和分类：通过对来球数据清洗、特征提取、数据标准化等数据预处理工作，逐
步收集网球运动员击球后每次球员的位置，出球的角度，网球飞行中速度，方向，旋转，落点
等各种必要数据，运用各类机器学习算法，分类、回归、聚类、降维等处理各种数据集，并产
生有效的预测和决策，预判来球的落点和难度等级判断，从而评估对练运动员的能力水平
[0026]后端处理平台200，经算法层数据变换运算的来球轨迹落点和运动员级别数据，与
后端处理平台接收主控制器300发来的现场后续数据，手机APP100客户端数据真实值，计算
模型运算出判断数据与真实数据的误差损失值，来反馈给优化模型600进行数据优化，从而
提高系统的预判能力；训练机器人因此做出判断和识别，做出及时交互的反馈动作。
[0027]优化模型600，根据球员击球数据的积累以及判断准确与否信息的反馈，进一步扩
充和完善数据库，依靠逐步丰富的数据库，提供模型训练和评估函数，使训练机器人能够自
主地评估其在任务上的表现，通过提取的评估特征，优化算法，不断提高对网球落点的判断
[0028]误差损失值由损失算法函数得来，手机APP和后端处理平台输出真实值(Tt.Nt)与
[0029]损失函数的选择需要取决于很多因素，其中包括异常值的处理、深度学习算法模
[0030]均方误差(MSE)是常用的回归类损失函数，表示的：预测值和真实值的距离平方
[0032]其中，MSE表示均方误差，n表示样本数量，yi表示真实值，表示预测值，Σ表示
[0033]平均绝对误差(MAE)也是一个回归模型的损失函数。MAE是预测值和真实值之间的
绝对差之和(而均方误差需要平方和)。故而，它表示的是预测值的平均误差大小，而不考虑
[0034]MAE＝(1/n)*Σ预测值‑线]其中，n表示样本数量，Σ表示求和运算，x表示取x的绝对值。
[0036]损失算法函数被用来度量神经网络预测结果和真实结果之间的距离，从而指导模
[0037]ITF将网球等级划分为1至7级，其中1级为最高级，7级为最低级。每个等级都有相
[0038]该学习调整系统通过学习得到输入与输出的映射关系，整个训练过程就是不断更
[0039]以底线中点为坐标原点，x轴平行于底线方向，y轴平行于边线方向，z轴竖直向上，
[0040]从抛出时刻开始计时，及抛出时刻，球位于点(x,y,z)。以v表示物体的初速度，
t为运动时间，r为位移矢量，α为v与x轴的夹角，β为v与y轴的夹角，γ为v与z轴的夹角，根
[0044]若球还经过点(x,y,z),由于运动中的网球常带有旋转，运行轨迹呈一定方向的
偏转，再次预判网球的落点。根据球的偏离距离，就可以判断球的旋转角速度方向(球的旋
[0045]网球的旋转都可以近似为以下两种情况：上旋球或者下旋球，左旋球或者右旋球。
[0046]主控制器300根据后端处理平台200反馈信息，实现对应级别的运动走位发球和模
拟回球，通过优化模YY易游网页型，不断提高对网球落点的判断准确性，提高对运动员水平级别判断的
[0047]尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以
理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换
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