硬件： NVIDIA Jetson Nano

用例提供商： Vive Robotics

应用场景： 网球捡球机器人

应用行业： 体育科技、机器人技术

背景

在网球训练过程中，捡球是一项耗时费力的工作。球员和教练必须不断中断训练来收集场地上散落的网球，这个问题在专业训练场所和网球学院中显得尤为明显。

挑战

网球收集工作面临的主要挑战：

  • 人工收集效率低下，耗费大量时间和精力
  • 频繁打断训练节奏，影响训练效果和连贯性
  • 给球员和教练员造成额外的体力消耗
  • 影响球场的整体使用效率和利用率
  • 在复杂的户外球场环境中实现精准导航技术难度高
  • 需要高精度的网球识别和拾取技术

解决方案

Vive Robotics开发的网球捡球机器人搭载NVIDIA Jetson Nano计算平台，具备以下核心功能：

  • 智能导航： 运用先进的路径规划算法，实现球场范围内的全面覆盖
  • 视觉识别： 利用计算机视觉技术实时检测和跟踪网球位置
  • AI智能分析： 集成机器学习算法，实现网球的精准识别和类型分类
  • 精准收集： 搭载高效的自动拾取装置
  • 自适应运行： 根据球场实际情况动态优化操作策略

关键特性

机器人的核心技术亮点：

  • NVIDIA Jetson Nano平台： 强大的AI计算平台，为实时数据处理提供硬件支持
  • 视觉算法： 高精度的网球检测算法和球场地图构建技术
  • 智能移动： 集成先进的避障系统和路径规划能力
  • 优化收集： 对不同区域和位置的网球采用专门优化的收集策略
  • 全天候适应： 针对户外球场的复杂天气条件进行适应性设计
  • 远程运维： 支持实时状态监控和性能数据跟踪

应用场景

广泛适用于各类网球场所：

  • 专业网球训练基地和运动中心
  • 网球学院、俱乐部和体育俱乐部
  • 公共休闲网球场和社区体育设施
  • 网球教学机构和青少年培训中心
  • 职业网球比赛场馆和竞技运动中心
  • 高端私人网球场和度假村

成果

捡球机器人应用后带来的显著效益：

  • 网球收集时间减少至原来的10-20%，效率大幅提升
  • 训练课程连续性和整体效率显著改善
  • 显著减轻球员、教练和场地管理人员的劳动强度
  • 球场使用效率和服务容量得到大幅提升
  • 网球训练的整体体验和满意度显著提升
  • 通过运营自动化有效降低人工成本和管理复杂度

技术优势

NVIDIA Jetson Nano平台的技术优势：

  • AI计算能力： 提供高达472 GFLOPS的并行计算性能
  • 硬件加速： 内置专用视觉处理单元，支持硬件级加速
  • 绿色节能： 低功耗设计确保设备长时间连续工作
  • 紧凑集成： 小巧的封装尺寸非常适合移动机器人应用
  • 开发生态： 丰富的软件开发工具和完整的技术支持体系

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