CN108253956A - 一种智能捡网球机器人的定位系统、方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种智能捡网球机器人的定位系统方法及装置，系统包括：实时推算机器人移动过程中二维坐标和航向角的数据处理单元,校正机器人移动过程中航向角和二维坐标误差的误差校正单元,融合处理误差校正单元和数据处理单元的坐标构筑单元；采用STM32F103系列单片机作为定位模块的CPU，通过STM32单片机的硬件定时器接入电机编码器，I/O中断接入颜色传感器，STM32融合处理编码器信息和颜色传感器信息，得到机器人的位置信息，本发明保证了捡球机器人在网球场内任意位置运动时，二维坐标的误差在±20cm以内，航向角误差最大不超过2度，确保机器人的准确定位。

Description

一种智能捡网球机器人的定位系统、方法及装置

技术领域

本发明涉及网球捡球机器人领域，尤其涉及一种智能捡网球机器人的定位系统、方法及装置。

背景技术

随着网球运动的普及，越来越多的人喜欢上网球运动。网球运动中需要大量的练习，但是散落在地面上的网球的拾取却极大的影响了人们练习的热情。为了帮助网球训练者拾取散落在地面上的网球，智能捡网球机器人应运而生。

智能捡网球机器人能够帮助训练人员智能的拾取地面上的网球，不需要人工参与。在智能捡网球机器人拾取网球的过程中，必须知道机器人在网球场中的位置。

定位在机器人工作过程中的作用体现在以下方面：

1.当机器人的网球识别模块检测到待拾取网球的位置，机器人必须知道自身在网球场中的位置，才能知道怎么运动到目标网球位置，将网球拾取。

2.机器人只有知道自身在网球场中的位置，才能确定机器人是否已经到达目标位置，可以执行下一个命令。

3.机器人只有知道自身在网球场中的位置，才能确定网球识别模块的识别策略，网球识别模块才能不识别重复区域，提高机器人工作效率。

4.机器人只有知道自身在网球场中的位置，才能保证网球场内的所有网球都会被检测到。一个标准网球场的面积为36m*18m的矩形，识别模块一次只能检测有限面积的网球，如果机器人在网球场无法定位，就不能确定识别模块已经检测了网球场的所有位置，造成丢球、漏球的现象。

5.机器人只有知道自身在网球场中的位置，才能实现机器人在工作过程中驶向任意已经提前标定位置的点。比如在工作过程中电量不足，可以直接驶向已经标定位置的充电位置。

现有技术很难对机器人在网球场内任意位置运动时精确定位，工作效率不高。

发明内容

根据上述提出的技术问题，本发明提出了一种智能捡网球机器人的定位系统、方法及装置。本发明主要利用坐标构筑单元、数据处理单元、误差校正单元，使得机器人在网球场内任意位置运动时，二维坐标的误差在±20cm以内，航向角误差最大不超过2度，保证了机器人的准确定位。本发明采用的技术手段如下：

一种智能捡网球机器人的定位系统，包括：实时推算机器人移动过程中二维坐标和航向角的数据处理单元,校正机器人移动过程中航向角和二维坐标误差的误差校正单元,融合处理误差校正单元和数据处理单元的坐标构筑单元，所述机器人前轮为从动轮，后轮为驱动轮，所述数据处理单元包括机器人的两个从动轮上的编码器，所述误差校正单元包括均布于机器人底盘下方的三个颜色传感器。

进一步地，所述智能捡网球机器人为两驱动轮的差速移动的轮式移动机器人。

进一步地，所述坐标构筑单元以网球场内任意点为原点，平行于网球场的长边方向为X轴正方向，平行于网球场的短边方向为Y轴正方向，建立平面直角坐标系；所述航向角为机器人前进方向与Y轴正方向所成的角度，初始化时机器人航向角为0度，机器人位于坐标原点。

进一步地，所述数据处理单元通过所述编码器的线数、轮径、采样时间内接受到的编码器脉冲数计算车体的移动距离和旋转角度，从而获得移动过程中某一点的二维坐标和航向角，所述数据处理单元通过所述编码器根据以下公式不断推算出机器人在移动过程中的二维坐标和航向角：

ΔD＝(N/P)*2πR；

ΔL＝(ΔDL+ΔDR)/2；

tan(Δθ)＝(ΔDR-ΔDL)/K；

θ_B＝θ_A+Δθ，X_B＝X_A+sinθ_B*ΔL,Y_B＝Y_A+cosθ_B*ΔL；

其中，ΔD表示轮移动的距离，N表示T时间内码盘输出的脉冲，编码器为P线/转，R表示机器人的车轮半径，ΔL表示机器人在T时间内移动的距离，ΔDL表示T时间内左轮的移动距离，ΔDR表示T时间内右轮的移动距离，Δθ表示机器人在T时间内转动的角度，K表示两驱动轮之间的距离，A点为平移的启动位置，B点为终点位置，(X_A，Y_Aθ_A)为机器人在A点的二维坐标和航向角，(X_B，Y_Bθ_B)为机器人在B点的二维坐标和航向角。

进一步地，所述采样时间T≤200ms。

进一步地，所述误差校正单元中航向角误差校正通过颜色传感器J、K、L对网球场白线的识别，计算机器人的前进方向与长边线所形成的角度得到机器人的准确航向角，在校正航向角检测过程中，颜色传感器J或L检测到白线到颜色传感器K检测到白线过程中，机器人保持直行，根据以下公式计算机器人相对于白线的夹角：

h＝2*π*R*(N₂-N₁)/P；

θ＝arctan(h/d)

其中，h表示在颜色传感器J或L检测到白线到颜色传感器K检测到白线过程中颜色传感器K移动的距离，N₁表示颜色传感器J或L检测到白线时的左轮或右轮的编码器值，N₂表示颜色传感器K检测到白线时的左轮或右轮的编码器值，d表示颜色传感器J或L与K之间的间距

由编码器继续推算机器人的航向角，遇到白线则继续校正推算过程的误差。

所述误差校正单元中二维坐标校正通过颜色传感器K检测机器人中心与网球场5条长边线中任意一条重合校正Y轴误差，通过颜色传感器K检测机器人中心与网球场4条短边线中任意一条重合校正X轴误差，

当机器人与网球场白线接触时，判断机器人当前位置二维坐标与5条长边线Y₀、Y₁、Y₂、Y₃、Y₄，4条短边线X₀、X₁、X₂、X₃坐标相近程度，得到机器人当前所处白线位置，校正X轴或Y轴误差，若当前坐标与Y₀、Y₁、Y₂、Y₃、Y₄，X₀、X₁、X₂、X₃任意两条相近，则机器人当前位于两条白线交点，同时校正X坐标和Y坐标。

进一步地，在室外工作时，所述颜色传感器J、K、L进行遮光处理。

进一步地，所述颜色传感器J、K、L距离地面高度为10～20cm。

本发明的另一目的是还提供了一种基于上述系统的网球机器人定位方法，包括：

步骤1、构建网球场所在平面的平面直角坐标系；

步骤2、获取机器人二维平面坐标和航向角，具体包括：根据编码器的线数、轮径、采样时间内接受到的编码器脉冲数计算车体的移动距离和旋转角度，从而获得两驱动轮中点在此坐标系下的二维坐标和机器人的航向角；

步骤3、校正机器人航向角和二维平面坐标，具体包括：机器人接触网球场白线时，首先判断接触到的白线是否在预定的校正航向角的区域内,若在预定区域内,则计算机器人相对于白线的夹角,进而计算出机器人的准确航向角,校正航向角的误差；若不在预定区域内,则不计算相对于白线的夹角，再判断机器人当前位置二维坐标与长边线或短边线的坐标相近程度，也就是判断所遇到的白线是网球场的哪条白线，进而校正二维坐标。

步骤4：在校正后的坐标上继续重复步骤2、步骤3。

本发明还提供了一种基于上述系统的网球机器人定位装置，包括：

采用STM32F103系列单片机作为定位模块的CPU，通过STM32单片机的硬件定时器接入电机编码器，I/O中断接入颜色传感器，STM32融合处理编码器信息和颜色传感器信息，得到机器人的位置信息。通过串口通信直接向机器人输入位置信息，定位模块可作为一个独立模块接入捡球机器人系统。

通过上述技术方案，本发明利用编码器对智能捡网球机器人的二维坐标和航向角进行实时推算，并通过颜色传感器能够不断校正编码器的推算误差，保证了机器人的准确定位，解决了机器人在网球场内任意位置运动时不能精确定位的问题，提高了工作效率。

基于上述理由本发明可在网球捡球机器人领域广泛推广。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为智能捡网球机器人定位系统模块图。

图2为机器人初始化时所处网球场平面直角坐标系示意图。

图3为以机器人驱动轮中点建立平面直角坐标系示意图。

图4为使用编码器推算机器人二维坐标和航向角示意图。

图5为机器人移动前后A、B两点二维坐标和航向角直观示意图。

图6为机器人底盘颜色传感器J、K、L布置图。

图7为机器人航向角校正示意图。

图8为网球场内机器人航向角校正确认长边线示意图。

图9为机器人二维坐标校正时长短边线示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，一种智能捡网球机器人的定位系统，包括：实时推算机器人移动过程中二维坐标和航向角的数据处理单元,校正机器人移动过程中航向角和二维坐标误差的误差校正单元,融合处理误差校正单元和数据处理单元的坐标构筑单元，所述机器人前轮为从动轮，后轮为驱动轮，所述数据处理单元包括机器人的两个从动轮上的编码器，所述误差校正单元包括均布于机器人底盘下方的三个颜色传感器。

本发明中的定位技术所适用的智能捡网球机器人必须为轮式移动机器人，并且为两驱动轮的差速移动方式。机器人在网球场二维平面的运动有两种，直线运动(前进和后退)和旋转。

本发明所指的定位是指机器人在网球场中的位置，包括二维坐标和自身的航向角。

机器人初始化时两驱动轮的中点与原点位置重合，原点位置在网球场内是固定的，这个原点位置是提前标定过的，网球场任意点均可作为原点，本实施例中标定的原点位置位于网球场的中线上，与边线距离为s,如图2所示。平行于网球场的长边方向为X轴正方向，平行于网球场的短边方向为Y轴正方向，建立平面直角坐标系；所述航向角为机器人前进方向(车头方向)与Y轴正方向所成的角度，机器人的二维坐标为指机器人两驱动轮的中点在此坐标系下的位置。初始化时机器人航向角为0度，机器人位于坐标原点。以机器人初始化位置为0度位置，范围为[0，360)度，顺时针方向为航向角增加方向。

如图3所示，为机器人初始化时的位置，1和2为支撑轮，3和4为驱动轮，两驱动轮的中点初始化时与坐标原点重合。

如图4所示，根据编码器的线数、轮径、采样时间内接受到的编码器脉冲数计算车体的移动距离和旋转角度，从而获得移动过程中某一点的二维坐标和航向角，所述数据处理单元通过所述编码器根据以下公式不断推算出机器人在移动过程中的二维坐标和航向角：

ΔD＝(N/P)*2πR；

ΔL＝(ΔDL+ΔDR)/2；

tan(Δθ)＝(ΔDR-ΔDL)/K；

θ_B＝θ_A+Δθ，X_B＝X_A+sinθ_B*ΔL,Y_B＝Y_A+cosθ_B*ΔL；

其中，ΔD表示轮移动的距离，N表示T时间内码盘输出的脉冲，编码器为P线/转，R表示机器人的车轮半径，ΔL表示机器人在T时间内移动的距离，ΔDL表示T时间内左轮的移动距离，ΔDR表示T时间内右轮的移动距离，Δθ表示机器人在T时间内转动的角度，K表示两驱动轮之间的距离，如图5所示，A点为平移的启动位置，B点为终点位置，(X_A，Y_Aθ_A)为机器人在A点的二维坐标和航向角，(X_B，Y_Bθ_B)为机器人在B点的二维坐标和航向角。

其中，采样时间T必须很短才能保证采样的准确性，上述采样时间T≤200ms，本文中T＝100ms。

对于图4的车轮的运行轨迹有时为圆弧形，因为采样间隔较短，所以圆弧形可近似看为直线。

所用的编码器应是高线数的(不低于500线)，这样可以保证相对较高的精度。

利用编码器可以实时得到机器人在网球场的位置信息，但是由于车轮的打滑、侧移等等会使机器人的定位误差不断增加，为了保证定位精度，在机器人的运动过程中必须不断校正定位误差。

根据网球场国际标准，网球场的边线都为白色，边线以外其他区域都为深色，使用颜色传感器可以检测到处于深色区域内的白线。所述颜色传感器包括一切能检测到白色的传感器(对于白色能产生相对其他不同颜色的电平变化)，例如色标传感器，灰度传感器，颜色传感器等等。

例如常见的灰度传感器，包括7对LED灯和光敏对管，通过调节位于正面的电位器旋钮可以调节光敏对管的灵敏度，使光敏对管对不同的颜色反馈不同的电平(高低电平)，单片机捕捉高低电平的变化来确定是否遇到了颜色的突变。

机器人初始化时的位置垂直于与网球场长边平行的边线，即当机器人的前进方向与长边线成垂直关系时，机器人的航向角为0度或180度，对如何确定是0度还是180度，有以下方法，方法1：根据在检测到长边线时机器人的X坐标是递增的还是递减的，递增的说明机器人沿X轴正方向移动，航向角为0度，递减的说明机器人沿X轴负方向移动，航向角为180度。方法2：根据在检测到长边线时机器人的航向角接近0度还是接近180度，使用编码器推算机器人的航向角，即使有误差，航向角也在靠近正确航向角的附近，所以机器人的航向角接近0度航向角就为0度，接近180度航向角就为180度。

所述误差校正单元中航向角误差校正通过颜色传感器J、K、L对网球场白线的识别，计算机器人的前进方向与长边线所形成的角度得到机器人的准确航向角，如图6所示，颜色传感器J、K、L均布固定在机器人底盘上，间距为d。在初始化位置，J、K、L所成的直线与X轴平行，K在机器人两驱动轮的中点，J为靠近左轮的颜色传感器，L为靠近右轮的颜色传感器,在室外工作时，要对J、K、L进行遮光处理，避免强光影响颜色传感器工作,颜色传感器J、K、L距离地面的高度10～20cm左右。

如图7所示，在校正航向角检测过程中，颜色传感器J或L检测到白线到颜色传感器K检测到白线过程中，机器人保持直行，保证这个检测过程中机器人与白线的夹角不会发生变化，根据以下公式计算机器人相对于白线的夹角：

h＝2*π*R*(N₂-N₁)/P；

θ＝arctan(h/d)

其中，h表示在颜色传感器J或L检测到白线到颜色传感器K检测到白线过程中颜色传感器K移动的距离，N₁表示颜色传感器J或L检测到白线时的左轮或右轮的编码器值，N₂表示颜色传感器K检测到白线时的左轮或右轮的编码器值，d表示颜色传感器J或L与K之间的间距

由编码器继续推算机器人的航向角，遇到白线则继续校正推算过程的误差。

每当机器人运动经过长边线时，通过颜色传感器可以计算机器人的前进方向与长边线所成的角度，进而得到机器人的准确航向角，可以校正航向角误差。

如图8所示，校正航向角只使用长边线，不使用短边线，当检测到遇到边线时，首先判断遇到的边线是否处于图8的3个具有45度线的矩形内，只有是处于图8内的蓝色矩形内的边线，才是我们可以进行校正航向角的长边线(图8中间的白线不是边线，而是球网)。当颜色传感器检测到白线时，会先根据自己的X坐标判断机器人是否处于图8所示的蓝色矩形内,D为蓝色矩形与短边线的距离，D的大小由二维坐标的定位精度决定，本发明中D＝40cm。网球场最外层的边线标准大小为23770mm长，10970mm宽的矩形，本实施例中标定的原点位置位于网球场的中线上，则这3个具有45度线的矩形的X坐标范围为

[-11485,-6400],[-5600,5600],[6400,11485]。

如果检测完经过计算发现误差小于0.1度，则认为误差太小本次不进行校正。

机器人初始化的位置在网球场是固定的，则每条白线在初始化确定的坐标系下的二维坐标都是唯一确定的，当位于机器人中心的颜色传感器K检测到机器人中心与长边线接触时，就能获得此时机器人Y方向的准确坐标，检测到机器人中心与短边线接触时，就能获得此时机器人X方向的准确坐标。

标准网球场一共有5条长边线，在初始化坐标系下5条长边线的Y轴坐标分别为无误差的Y₀、Y₁、Y₂、Y₃、Y₄,当位于机器人中心的颜色传感器K检测到机器人中心与Y轴坐标为Y₀的长边线重合时，就可以校正误差，将现在机器人的Y轴坐标置为Y₀，同理可使用Y轴坐标为Y₁、Y₂、Y₃、Y₄的长边线校正Y轴误差；标准网球场一共有4条短边线，在初始化坐标系下4条短边线的X轴坐标分别为无误差的X₀、X₁、X₂、X₃,当位于机器人中心的颜色传感器B检测到机器人中心与X轴坐标为X₀短边线重合时，就可以校正误差，将现在机器人的X轴坐标置为X₀，同理可使用X轴坐标为X₁、X₂、X₃的短边线校正X轴误差。

当机器人运动过程中检测到自己碰到白线，会对比现在的二维坐标与Y₀、Y₁、Y₂、Y₃、Y₄,X₀、X₁、X₂、X₃,与哪个坐标值最接近就是哪条边线。

如果经过对比发现目前的X,Y坐标与Y₀、Y₁、Y₂、Y₃、Y₄,X₀、X₁、X₂、X₃其中的两个坐标都很接近(判断接近的标准是坐标的差值的绝对值小于阈值，这里阈值设为40mm)，比如当颜色传感器K检测到白线时，X坐标接近X₁,Y坐标接近Y₁,就认为颜色传感器K检测到了X₁,Y₁对应的两条白线的交点，同时校正X坐标和Y坐标。

一种基于上述系统的网球机器人定位方法，包括：

步骤1、构建网球场所在平面的平面直角坐标系；

步骤2、获取机器人二维平面坐标和航向角，具体包括：根据编码器的线数、轮径、采样时间内接受到的编码器脉冲数计算车体的移动距离和旋转角度，从而获得移动过程中两驱动轮中点在此坐标系下的二维坐标和机器人的航向角；

步骤3、校正机器人航向角和二维平面坐标，具体包括：机器人接触网球场白线时，首先判断接触到的白线是否在预定的校正航向角的区域内,若在预定区域内,则计算机器人相对于白线的夹角,进而计算出机器人的准确航向角,校正航向角的误差；若不在预定区域内,则不计算相对于白线的夹角，再判断机器人当前位置二维坐标与长边线或短边线的坐标相近程度，也就是判断所遇到的白线是网球场的哪条白线，进而校正二维坐标。

步骤4：在校正后的坐标上继续重复步骤2、步骤3。

一种基于上述系统的网球机器人定位装置，包括：

采用STM32F103系列单片机作为定位模块的CPU，通过STM32单片机的硬件定时器接入电机编码器，I/O中断接入颜色传感器，STM32融合处理编码器信息和颜色传感器信息，得到机器人的位置信息。通过串口通信直接向机器人输入位置信息，定位模块可作为一个独立模块接入捡球机器人系统。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种智能捡网球机器人的定位系统，其特征在于，包括：实时推算机器人移动过程中二维坐标和航向角的数据处理单元,校正机器人移动过程中航向角和二维坐标误差的误差校正单元,融合处理误差校正单元和数据处理单元的坐标构筑单元，所述机器人前轮为从动轮，后轮为驱动轮，所述数据处理单元包括机器人的两个从动轮上的编码器，所述误差校正单元包括均布于机器人底盘下方的三个颜色传感器，所述颜色传感器为能检测到白色的传感器。

2.根据权利要求1所述的定位系统，其特征在于，所述智能捡网球机器人为两驱动轮的差速移动的轮式移动机器人。

3.根据权利要求1所述的定位系统，其特征在于，所述坐标构筑单元以网球场内任意点为原点，平行于网球场的长边方向为X轴正方向，平行于网球场的短边方向为Y轴正方向，建立平面直角坐标系；所述航向角为机器人前进方向与Y轴正方向所成的角度，初始化时机器人航向角为0度，机器人位于坐标原点。

4.根据权利要求3所述的定位系统，其特征在于，所述数据处理单元通过所述编码器根据以下公式不断推算出机器人在移动过程中的二维坐标和航向角：

ΔD＝(N/P)*2πR；

ΔL＝(ΔDL+ΔDR)/2；

tan(Δθ)＝(ΔDR-ΔDL)/K；

θ_B＝θ_A+Δθ，X_B＝X_A+sinθ_B*ΔL,Y_B＝Y_A+cosθ_B*ΔL；

其中，ΔD表示轮移动的距离，N表示T时间内码盘输出的脉冲，编码器为P线/转，R表示机器人的车轮半径，ΔL表示机器人在T时间内移动的距离，ΔDL表示T时间内左轮的移动距离，ΔDR表示T时间内右轮的移动距离，Δθ表示机器人在T时间内转动的角度，K表示两驱动轮之间的距离，A点为平移的启动位置，B点为终点位置，(X_A，Y_Aθ_A)为机器人在A点的二维坐标和航向角，(X_B，Y_Bθ_B)为机器人在B点的二维坐标和航向角。

5.根据权利要求4所述的定位系统，其特征在于，所述采样时间T≤200ms。

6.根据权利要求4所述的定位系统，其特征在于，所述误差校正单元中航向角误差校正通过颜色传感器J、K、L对网球场白线的识别，计算机器人的前进方向与长边线所形成的角度得到机器人的准确航向角，在校正航向角检测过程中，颜色传感器J或L检测到白线到颜色传感器K检测到白线过程中，机器人保持直行，根据以下公式计算机器人相对于白线的夹角：

h＝2*π*R*(N₂-N₁)/P；

θ＝arctan(h/d)

其中，h表示在颜色传感器J或L检测到白线到颜色传感器K检测到白线过程中颜色传感器K移动的距离，N₁表示颜色传感器J或L检测到白线时的左轮或右轮的编码器值，N₂表示颜色传感器K检测到白线时的左轮或右轮的编码器值，d表示颜色传感器J或L与K之间的间距；

由编码器继续推算机器人的航向角，遇到白线则继续校正推算过程的误差；

所述误差校正单元中二维坐标校正通过颜色传感器K检测机器人中心与网球场5条长边线中任意一条重合校正Y轴误差，通过颜色传感器K检测机器人中心与网球场4条短边线中任意一条重合校正X轴误差，

当机器人与网球场白线接触时，判断机器人当前位置二维坐标与5条长边线Y₀、Y₁、Y₂、Y₃、Y₄，4条短边线X₀、X₁、X₂、X₃坐标相近程度，得到机器人当前所处白线位置，校正X轴或Y轴误差，若当前坐标与Y₀、Y₁、Y₂、Y₃、Y₄，X₀、X₁、X₂、X₃任意两条相近，则机器人当前位于两条白线交点，同时校正X坐标和Y坐标。

7.根据权利要求6所述的定位系统，其特征在于，在室外工作时，所述颜色传感器J、K、L进行遮光处理。

8.根据权利要求6所述的定位系统，其特征在于，所述颜色传感器J、K、L距离地面高度为10～20cm。

9.一种基于权利要求1所述系统的网球机器人定位方法，其特征在于，包括：

步骤1、构建网球场所在平面的平面直角坐标系；

步骤2、获取机器人二维平面坐标和航向角，具体包括：根据编码器的线数、轮径、采样时间内接受到的编码器脉冲数计算车体的移动距离和旋转角度，从而获得两驱动轮中点在此坐标系下的二维坐标和机器人的航向角；

步骤3、校正机器人航向角和二维平面坐标，具体包括：机器人接触网球场白线时，首先判断接触到的白线是否在预定的校正航向角的区域内,若在预定区域内,则计算机器人相对于白线的夹角,进而计算出机器人的准确航向角,校正航向角的误差；若不在预定区域内,则不计算相对于白线的夹角，再判断机器人当前位置二维坐标与长边线或短边线的坐标相近程度，也就是判断所遇到的白线是网球场的哪条白线，进而校正二维坐标；

步骤4：在校正后的坐标上继续重复步骤2、步骤3。

10.一种基于权利要求1所述系统的网球机器人定位装置，其特征在于，包括：

采用STM32F103系列单片机作为定位模块的CPU，通过STM32单片机的硬件定时器接入电机编码器，I/O中断接入颜色传感器，STM32融合处理编码器信息和颜色传感器信息，得到机器人的位置信息，通过串口通信直接向机器人输入位置信息，定位模块可作为一个独立模块接入捡球机器人系统。