目前基于立体视觉信息的运动目标识别定位、跟踪及轨迹预测是计算机视觉领域的研究热点和难点。随着图像深度信息获取、运动目标检测、轨迹预测等技术的日益成熟,该类技术在羽毛球机器人、网球机器人及乒乓球机器人等球类运动场景已得到应用并不断推向同类应用场景。本文基于双目立体深度相机,结合运动目标检测定位及轨迹预测技术,实现对空间场景中做抛物线运动的形状规则目标的检测及其落点预测。所做主要工作内容如下:首先,借助双目深度相机获取静态场景的三维信息。在熟悉掌握双目测距原理的基础上,借助深度相机得到空间场景的深度信息;基十本文系统高实时性的需求,不对整体场景的点云数据作计算输出;在利用深度相机得到空间场景的深度信息的基础上,结合双目测距原理,实现对单像素点空间三维坐标数据计算获取。其次,融合颜色特征和背景减除法实现对运动目标的准确检测。对于背景减除法在光照变化及背景变化等状况下表现较差、无法检测特定运动目标等缺点,融合颜色特征实现对特定颜色运动目标的准确检测识别,同时降低了运动目标速度变化等无关因素的干扰。然后,采用多项式拟合和卡尔曼滤波两种方法对运动目标轨迹进行预测。对运动目标在空间中的运动进行不同方向的分解后,分别利用多项式拟合的手段和卡尔曼滤波的方式进行运动目标轨迹数据的预测,实验发现,卡尔曼滤波在小数据量的情况下预测精确不佳,但反应速度快,实时性高;多项式拟合预测的预测精度较好,但计算繁琐,耗时较多。最后,对“眼在手外”固定类型的机器人与相机进行手眼标定。由九点法采集机器人坐标系及相机坐标系下的坐标数据,认定两坐标系转换为刚性转换,借助超定方程使用奇异值分解的方法实现坐标系转换关系的求解。同时设置机器人运行相关参数及通讯协议,实现相机检测运动目标预测落点位置后,联动机器人执行拦接操作。