S2、根据所述单个网球运动员的击球训练数据训练并建立单个网球运动员训练模型；
S3、利用虚拟现实技术对单个网球运动员击球训练进行模拟，形成虚拟击球场景；
S4、利用所述单个网球运动员训练模型和虚拟击球场景模拟接球场景，并根据所述所
S5、根据所述完整的网球训练模型和虚拟击球场景模拟接球，实现单个网球运动员的
2.根据权利要求1所述的网球训练机器人，其特征在于，所述采集单个网球运动员与所
有网球发送者的击球训练数据具包括：单个网球运动员和所有网球发送者的网球姿态信
3.根据权利要求2所述的网球训练机器人，其特征在于，所述训练并建立单个网球训练
根据所述单个网球运动员的击球训练数据，提取所述单个网球运动员的击球特征，根
4.根据权利要求3所述的网球训练机器人，其特征在于，所述虚拟击球场景的构建过程
利用虚拟现实技术，与所述建立的单个网球训练模型进行融合，利用提取出的单个网
球运动员的击球特征与本次网球运动员的发球的特征进行对比，将本次网球运动员的发球
特征放入所述单个网球训练模型中，并融合虚拟现实模拟击球场景，进而实现虚拟发球。
5.根据权利要求1所述的网球训练机器人，其特征在于，所述根据所有网球发送者的击
根据所有网球发送者的击球训练数据，提取所述所有网球发送者的击球特征，根据提
6.根据权利要求1所述的网球训练机器人，其特征在于，所述模拟接球的过程具体包
所述网球训练机器人基于虚拟现实和所述单个网球运动员的击球特征进行预测，预测
通过所述完整的网球训练模型和虚拟现实技术将网球发送给单个网球运动员，实现模
7.根据权利要求6所述的网球训练机器人，其特征在于，将所述单个网球运动员的击球
特征与所述所有网球发送者的击球特征进行比较，得到所述单个网球运动员需要强化的部
8.根据权利要求7所述的网球训练机器人，其特征在于，将所述单个网球运动员需要强
化的部分进行专项训练，所述单个网球运动员的击球特征实时更新，所述专项训练也随着
现在的网球运动训练，大多是教练讲解后，再做示范动作，学员跟着模仿；一般情
况下，一个教练只能教1‑3个学员，其效果较差。这种教学模式存在效率低下，学习进程缓慢
的问题。在网球运动训练中，由教练员连续喂球，运动员连续回球是网球训练中最常用的方
法，这种方法不仅消耗教练员大量的体力，而且对球速、球的运动轨迹也无法跟踪，难以对
发球的精确性、稳定性做出科学的判定。网球发球机作为一种训练辅助设备，可以连续地、
稳定地、精确地向运动员发球，以达到科学、精确训练的目的。现有技术中也出现了一些网
发球机、ARM微处理器、测速器、摄像头、遥控器及橡皮带；该发明采用遥控器与ARM微处理器
构成本发明的操控系统，采用发球机作为执行装置，其中，采用直线电机实现复位，并通过
滑块与出球口的距离设定初始速度，采用转动电机及升降电机设定初始方位，有效控制发
球的初始状态，便于教练员对运动员实施科学训练。本申请的训练模型是通过大量的数据
训练得到的，通过乒乓球训练模型对单个网球‑运动员发送来的球进行分析，从而基于分析
结果对训练者进行有针对性的训练，科学有效地进行训练以近况提高训练者的技术水平
本申请公开了一种网球训练机器人，通过将机械激光雷达、固态激光雷达和IMU融
合，将其搭载在移动机器人底盘上，形成了一种新的紧耦合多传感器融合SLAM的巷道三维
S4、利用建立的网球训练模型和虚拟击球场景模拟接球场景，并根据所有网球发
S5、根据建立的完整的网球训练模型和虚拟击球场景模拟接球，实现单个网球运
单个网球运动员和所有网球发送者的网球姿态信息、网球旋转速度、网球运动轨迹、网球的
征，根据提取的所述单个网球运动员的击球特征，训练并建立单个网球训练模型。
个网球运动员的击球特征与本次网球运动员的发球的特征进行对比，将本次网球运动员的
发球特征放入所述单个网球训练模型中，并融合虚拟现实模拟击球场景，进而实现虚拟发
动员的击球特征实时更新，所述专项训练也随着所述单个网球运动员的击球特征进行实时
球训练数据；根据单个网球运动员的击球训练数据训练并建立单个网球训练模型；利用虚
拟现实技术对网球运动员击球训练进行模拟，形成虚拟击球场景；利用建立的网球训练模
型和虚拟击球场景模拟接球场景，并根据所有网球发送者的击球训练数据训练并建立完整
的网球训练模型；根据建立的完整的网球训练模型和虚拟击球场景模拟接球，实现单个网
球运动员的网球训练。本申请的训练模型是通过大量的数据训练得到的，通过网球训练模
型对单个网球运动员发送来的球进行分析，从而基于分析结果对训练者进行有针对性的训
地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅是本申请的一些实施例，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。
整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于
本申请中的实施例，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
S1、采集单个网球运动员与所有网球发送者的击球训练数据；采集的数据包括：单
个网球运动员和所有网球发送者的网球姿态信息、网球旋转速度、网球运动轨迹、网球的加
速度和角速度信息。根据网球运动员的发力大小与上述采集的数据进行计算。为建立网球
训练模型做数据支持。具体的，训练模型分别基础模式和专业模式。其中，基础模式提取网
球运动员以及广大的网球爱好者的所有特征数据进行训练，采用大量数据构建基础训练模
型，数据范围更广，能对创建的模型进行优化，使模型的数据分析更加准确。专业模式则是
提取全世界每一位顶尖运动员的击球特征，进行单独的模型建立，分为男女两类。例如，提
取世界名将纳芙拉蒂诺娃的击球特征，将纳芙拉蒂诺娃的视频输入YOLO检测器和Siammask
框架进行目标检测，得到初始帧之后各帧的检测框，即为跟踪结果；利用Alphapose框架对
视频中人体姿势进行估计，生成各帧的关键点信息，采用卡尔曼滤波器进行滤波，得到姿势
估计结果，根据比赛视频、跟踪结果和姿势估计结果进行特征提取、特征增强和特征融合。
将得到的特征单独设置为专项训练项目，将所有世界顶尖网球运动员的特征如此提取后，
S2、根据单个网球运动员的击球训练数据训练并建立单个网球训练模型；从单个
网球运动员的训练数据中提取单个网球运动员的发球特征以及击打特征，根据提取到的单
个网球运动员的发球特征以及击打特征，创建单个运动员的击球训练模型。具体的，根据创
建的单个运动员的击球训练模型可以提取该名运动员的擅长与非擅长领域，为之后的专项
S3、利用虚拟现实技术对网球运动员击球训练进行模拟，形成虚拟击球场景；根据
提取的单个运动员的发球以及击打特征，计算单个运动员发球时网球的速度、加速度、角速
S4、利用建立的网球训练模型和虚拟击球场景模拟接球场景，并根据所有网球发
送者的击球训练数据训练并建立完整的网球训练模型；单个网球运动员的发球落地后，利
用所有网球发送者的训练数据模型选择回球速度、加速度、角速度、方位等，根据选择的回
S5、根据建立的完整的网球训练模型和虚拟击球场景模拟接球，实现单个网球运
网球发送者的训练数据模型对单个网球运动员的非擅长领域进行专项训练，以达到快速提
发球与击打特征实时更新，专项训练在单个网球运动员基础训练1小时后开始进行专项训
练，时长为1小时。在运动员训练时，在运动员关节部位贴上动作传感器，将动作传感器与计
算机相连，将运动员训练时的动作信息通过动作传感器反馈给极端及，计算机对运动员击
球动作进行分析，查找出动作不规范之处反馈给教练，教练收集反馈信息后对运动员进行
限定，在不脱离本申请设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本申请的技术方案做出
