先回顧一下需要達成的應用場景：簡單說就是利用3D視覺傳感技術實作人與機器之間的投球互動。玩家從“準備區”投出皮球，經過約半秒時間穿過飛行區，到達回球平面時，機械手對準來球将其推回。如下圖所示：
咋一看，這個功能并不複雜，但實作起來非常有挑戰性。我們先理一下方案的大緻思路：用3D視覺傳感器（即深度相機）對球進行跟蹤定位，然後通過圖像處理盡快的預測出球抵達回球平面時的具體位置，并發送給機器人控制器，再由控制器發出運動指令，機械臂執行到指定位置回擊球。
有小夥伴可能會問了，為什麼要預測位置，我們不能在球抵達平面時，直接從圖像中計算出實際位置嗎？顯然是不行的，因為時間上來不及。圖像傳輸，圖像處理，機械運動都需要時間，這幾部分加起來大約 210毫秒，如果等球到了再判斷，黃花菜都涼了。是以隻能提前根據球進入飛行區的初始6幀的深度圖，計算出球在每一幀的位置，再根據這6個位置拟合抛物線，進而得到球抵達回球平面時的具體位置和時間。是以切記，這部分計算能快盡量快，時間就是生命線！
初步估計，球飛行時間約400550ms，扣除6幀飛拍所需的180ms，剩餘220370ms，可用于視覺系統處理和機器人響應（需要約210ms，剛剛夠），能給到各個環節的時間是很緊張的，如果某個環節稍微入不敷出，這個功能就實作不了。是以，第一個挑戰就是如何保證明時性。
挑戰二，就是上邊提到的位置預測誤差。這個預測位置如果不夠準确的話，機器人回擊球會失敗。仔細分析的話，這個誤差的構成因素有很多。這裡主要列舉：像素精度，标定誤差，圓拟合誤差，抛物線拟合誤差，時間誤差。
像素精度，是指每一個像素代表的實際尺寸。比如，當VGA分辨率（640480）對應的區間大小為 21.5米，那麼每個像素的實際尺寸就是3.1mm。這個尺寸如果越大，從圖像中計算的位置誤差也就越大。
标定誤差，是指每一個像素映射到實際空間中的坐标時，會偏離實際值。一方面，坐标轉換矩陣不一定很準确，而且，每個相機的個體之間有差異；另一方面，現場的相機安裝有時會有輕微松動異位，那麼轉換矩陣就實效了。
拟合誤差。由于球的快速運動産生拖影（見圖），造成圓拟合後的球心位置有誤差；另外，由于點雲資料丢失，球的成像會出現孔洞，這給圓拟合算法帶來挑戰。
抛物線拟合誤差。在我們利用6幀的球心位置來拟合一條抛物線時，由于理論幾何模型與實際有差異，會帶來額外的定位誤差，且該誤差有可能很大。
時間誤差。即便預測到的位置非常準确，但如果抵達時間預測得不準，會導緻機械臂擊球節奏的丢失，也無法滿足功能。這個誤差的誘因可能是圖像傳輸和圖像處理的耗時不穩定，也可能是抛物線模型不準确。
挑戰三，圖像處理算法。圖像處理包括圖像去背景噪聲，圓拟合。如果背景噪聲不能去除幹淨的話，會造成把背景物體識别為球的情況。但也不能去除的太“狠”，造成球像素的受損，也會影響定位準确性。圓拟合可以采用2D平面拟合，或者3D球面拟合；前者魯棒性和定位能力差一些，後者會比較耗時。
戰四，機器人運動控制、路徑規劃。一方面要足夠塊，另一方面要根據來球的速度矢量，設計好機械臂出擊的方向和力道，使得回擊球的效果最優。
綜上所述，這四大挑戰決定了這個應用研發的難度不小，因為它不是單純的理論研究，而是要實作一個工程，就必然受到時間和空間上的強限制。但我們不畏懼困難，要相信辦法總比困難多 後續幾篇筆記會介紹些應對方法。
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