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时间:2019-02-28
《基于全向视觉自主足球机器人视觉系统的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、上海大学硕士学位论文摘要对于移动机器人,使用全景摄像系统获取外界信息是近几年兴起的机器人感知方式,基于这种成像系统而获取信息的优点是可以获得机器人周围360度的全方位图像信息。本文研究了具有该硬件配置的自主足球机器人的视觉系统软件。本文解决了自主足球机器人实时自定位和自主足球机器人周围目标的实时识别问题。进行了理论研究、仿真验证及比赛实践,主要取得了以下创新性的研究成果:1.本文提出了利用变化场景的全景图像无信息区自动标定方法。利用机器人运动时获得的不同场景的图像,可标定其中相似的区域,即全景图像中固定不变的无信息区。2.本文提出了利用自定位结果对球场信息提取进行改善的方法。该方
2、法使RegionTracker算法的跟踪范围覆盖到球场的每个角落,并且忽略在球场以外(与球场无关)的信息。3.本文提出了全景视觉系统的自动标定算法。该方法把系统标定问题转化成模型匹配问题,以识别白线点为前提,以误差下降算法为工具,实现模型匹配,即视觉系统的标定。4.本文提出了基于解析几何方法的非特定颜色球的识别方法。该方法对摄像系统成像的光路建立几何模型,用以解析几何为核心的方法识别非特定颜色球,精确地计算球的中心。以上研究成果已应用在上海大学中型足球机器人系统上,进行了实验室试验,并在国际和国内RoboCup中型组机器人足球赛事上,分别取得了第七(机器人世界杯赛)和季军(中国公
3、开赛)的成绩。关键词:全景视觉系统,自主足球机器人,自定位,目标识别,自适应V上海大学硕士学位论文ABSTRACTFormobilerobots,onecommonconfigurationiscomposedofanomnidirectionalmilTorandacamerawhichlooksuptowardsthemirror,whichprovidesa360degreeviewoftherobot’Ssurroundings.Tllisthesisdiscribesavisionsystemforautonomoussoccerrobotswimsuchconfigu
4、ration.n圮thesisaddressestwoproblems:Self-LocalizationandObjectRecognition.ItisrequiredtOworkinrealtime.Theconcernedideas,methods,simulations,experimentsandcarefullypresented.砀efollowingmethodsaretheinnovationscontainedinthethesis.1.Thisthesisdiscribesamethodsto10cateunusedpixelsinanimagecaptu
5、redbyomnidirectionalvisionsystem.Themethodstaketheadvantageofthedifferencebetweentheimagescapturedatdifferentplaces.2.Thethesisproposesanimprovementoninformationcollectionbycombiningitwithrobot’spositionobtainedbyself-localizaition.Withthisimprovement,RegionTrackercouldkeeptrackingeverycomero
6、ftheplayingfield.3.TIlisthesisdiscribesallerrordescentalgorithmtoautomaticallycalibratetheomnidirectionalvisionsystem.ItiSbasedonmodelmatchingandonlyrequiresthedetectionofthepointsonfieldlines.4.ThethesispresentsanewmethodtOdetectballinarbitrarycolor,whichisnotbasedonanyexistingcomputervision
7、methods,butratherongeometry.ThevisionsystemhasbeenappliedtOtheMiddleSizeteamofShanghaiUniversity,whichplaces7thinRoboCupWorldChampionship2008andthirdatRoboCupChinaOpen2008.Keywords:Omnidirectionalvisionsystem,Autonomoussoccerrobots,Self-local
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