小型组足球机器人视觉系统研究与改进

小型组足球机器人视觉系统研究与改进

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时间:2019-05-20

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1、中国科学技术大学硕士学位论文小型组足球机器人视觉系统研究与改进姓名:马孟超申请学位级别:硕士专业:机械电子工程指导教师:李永新20100601摘要摘要机器人足球世界杯比赛系统综合了多领域的前沿性技术,构成一个复杂的系统,包括多智能体协作等、机器入学、计算机视觉、模式识别、自动控制和通信技术等。视觉系统是小型组足球机器人整体系统正常工作的重要保障,它是整个系统的主要信息来源,通过检测跟踪场上机器人和球的位置、角度以及机器人的编号等,为决策系统提供必要的信息。为方便人工智能程序做出正确的决策,视觉系统必须

2、做到对机器人的精确定位;为减弱系统延时,视觉系统还要做到实时性处理。另外考虑比赛时各种因素,视觉系统必须易于调节,操作方便。本文主要对已有的视觉系统进行改进,主要包括一下内容。采用采用新的数字摄像机,并使用IEEE1394配合数字采集卡进行图像采集,提高了成像质量,并明显提高了采集速度;基于对多种摄像机标定的研究,提出一种简单精确的基于单位四元数和共线特征点的摄像机标定方法,其最主要的优点是不需要额外的标靶,且操作简单,准备时间短;颜色分割方法基于成熟的游程编码,并使用三维索引表对阈值分割算法进行改进

3、,以提高颜色阈值设置的灵活度及准确性:基于颜色信息的机器人识别采用经典的色标设计方案,提出一种快速的机器人检测算法,可快速计算机器人位置与角度信息,并对检测到的机器人的可信度提出评价依据,以利于人工智能系统采用正确的策略;针对整个系统存在的延时问题,使用扩展卡尔曼滤波对机器人进行跟踪,并能根据整个系统的延时时间预测未来一段时间内机器人的信息;最后通过对足球的运动分析,提出~种检测挑球动作的算法,通过区分正常的贴地面的直线传球与挑向空中的传球,利于采取决策系统做出恰当的应对策略。关键词:计算机视觉,摄像

4、机标定,彩色图像分割,机器人识别,扩展卡尔曼滤波,足球运动分析ABSTRACTTheRoboCupisanintegratedsystem,inorderforarobotteamtoactuallyperformwell,variousteclmologiesmustbeincorporatedincluding:designprinciplesofautonomousagents,multi—agentcollaboration,strategyacquisition,real·timereaso

5、ning,robotics,andsensor—fusion.Asthefirststepoftheentiresystem,therobotvisionsystemiSessential.ItsmaintaskiStodetecttherobotsandtheball.includingtherobots’position,orientation,andtheball’SpositionForgoodperfofinance,thevisionsystemmustbeaccurate.Moreove

6、r,itmustworkinreal—time,SOthatthedecayoftheentiresystemcouldbereduced.Thisarticlemainlyincludesthefollowingaspects:Inordertoimproveimageacquisitionfpsandthequalityofthepicture,twoAVTMarlinF一046C1394bfirewirecameraswhichiscapableofgrabbing780×580imagesat

7、62fpsareadopted.Anewsimpleandaccuratecameracalibrationmethodbasedonunitquaternionandcollinearfeaturepointsisintroduced.Itutilizesthestraightlineofthefieldanddonotrequireadditionalcalibrationtargets.Oncolorimagesegmentation,weuseRun—length—Encodemethod,a

8、ndimproveitbya3dimensionalLook—Up—Table.The3DLUTmakesthemethodmoreflexibleandaccurate.Asforrobotsdetection,wedesignourownpattern,andputforwardaevaluationmethodforrobotsdetectionconfidence.Finally,therobotspositionarepredictedbyus

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