Mesurer la précision des coups de pied de ballon de football avec l'apprentissage automatique

Mar 13, 2023

Les solutions de suivi sportif commerciales, et donc coûteuses, reposent normalement sur la vision par ordinateur afin de mesurer où se trouve un ballon par rapport à un but, comme dans le football, le golf ou le football. Bien qu'assez utiles, ils sont également assez capricieux et sont sujets aux perturbations causées par les intempéries, les faibles niveaux de lumière ambiante et les objets bloquant simplement la vue des caméras. Austin Allen voulait créer quelque chose de plus robuste qui n'aurait pas à s'appuyer sur un système de vision coûteux, il a donc proposé un prototype de rebondeur qui contient plusieurs accéléromètres à la place pour déterminer où les ballons de football sont bottés.

Un rebondeur peut être considéré comme un filet élastique qui agit comme un trampoline pour le ballon. Les joueurs de baseball et de football les utilisent pour pratiquer leur précision, et leur nature autonome en a fait un excellent candidat. Le plan d'Allen était de positionner quatre accéléromètres - un à chaque coin, et d'utiliser les différences d'accélération pour calculer où la balle s'est retrouvée, le tout sans avoir besoin d'une caméra fonctionnant en continu.

Le cadre métallique du rebondeur a été construit à partir de sections pliées de conduit électrique en raison de son poids léger et de sa résistance adéquate. Après avoir assemblé les différentes pièces avec des accouplements à vis de réglage, un tube central a été ajouté au milieu pour faire partie du renfort arrière et servir de support pour l'électronique. Enfin, un filet a été fixé sur chacun des quatre côtés avec un cordon élastique pour permettre la bonne quantité de rebond.

Même si le MPU-6050 est aujourd'hui un capteur plus ancien qui a été surclassé par des conceptions plus modernes, sa fiabilité et sa nature peu coûteuse en font toujours un bon choix pour une utilisation dans le projet. Allen a commencé par imprimer en 3D un support personnalisé pour chaque module, puis a attaché les IMU aux quatre coins avant de faire passer les lignes de bus d'alimentation et de bus I2C jusqu'au boîtier électronique. Une fois que le circuit de base a été vérifié avec une carte de développement ESP32 et un multiplexeur TCA9548 I2C, il a conçu un PCB personnalisé qui avait des connecteurs pour les quatre MPU-6050, un indicateur LED et les ESP32 et TCA9548 mentionnés précédemment.

Avant que toute information puisse être lue à partir des accéléromètres, ils devaient d'abord être configurés pour utiliser l'échelle complète +/- 16g et le taux d'interrogation le plus rapide pour obtenir de nouvelles valeurs dès que possible. La saisie des données de chaque MPU-6050 a été accomplie en indiquant d'abord au multiplexeur I2C quelle ligne I2C doit être active. Ensuite, l'ESP32 demande les valeurs des registres X, Y et Z sur I2C et les stocke, la dernière étape impliquant une conversion de la valeur ADC brute en unités d'accélération compréhensibles. Enfin, le résultat est imprimé sur Serial pour qu'un script hôte le stocke et le traite ultérieurement.

Le processus d'entraînement d'un modèle pour déterminer avec précision la position d'une balle sur le filet a commencé par la collecte des ensembles de données d'entraînement et de test bruts. Une webcam installée sous le filet enregistre où le ballon a atterri tandis que les accéléromètres sont constamment interrogés. Une fois qu'un rebond est détecté, les données du MPU-6050 sont étiquetées avec l'emplacement de la balle tel que déterminé par la webcam, et tout est transmis à un réseau neuronal récurrent dans TensorFlow pour l'entraînement.

Dans l'ensemble, le modèle a pu deviner la position de la balle à moins de 0,2 pouce en moyenne en utilisant uniquement les accéléromètres, et il pourrait être encore amélioré en collectant plus de données, en ayant un taux d'interrogation plus rapide et en augmentant la résolution/la fréquence d'images de la caméra. Cette preuve de concept est très prometteuse dans le monde de l'entraînement sportif, et plus d'informations à ce sujet peuvent être trouvées ici dans l'article d'Allen.