智能足球机器人系统第10章智能中型足球机器人的软体结构

《智能足球机器人系统第10章智能中型足球机器人的软体结构》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、2021/8/71第10章智能中型足球机器人的软体结构陈万米张冰朱明等上海大学大学生科技创新实验中心上海,200072,wanmic@163.com2009.8第二部分智能自主足球机器人系统目录2021/8/7210.1智能中型足球机器人视觉子系统2021/8/73智能中型足球机器人视觉系统的硬件配置1.全景视觉系统在足球机器人的摄像机是最重要的传感器，它的重要性就相当于眼睛对于人。在Robocup中型组比赛中，机器人普遍采用全景视觉系统。它由一个摄像机和一个反射镜组成，见图10.1。反射镜装在机器人顶部，镜面向下，摄像机朝上正对着反射镜。摄像机得到的是带有畸变的

2、俯视图，显示了机器人周围360度的情况。这和人不一样，因为人通常不能看到身后，除非把头转过去。图10.2是这种配置的视觉系统获得的一张典型图像。可以看出它带有严重的畸变，图像中间的黑色区域代表机器人自身，黑色区域的中心代表了机器人的中心。全景视觉系统例子2021/8/74某机器人的视觉系统的硬件配置一张典型的全景视觉系统拍摄的图片多摄像头的视觉系统2021/8/75全景视觉的目标识别有其缺陷，特别是对球的识别。根据RoboCup中型组的比赛规则，机器人的高度不能高于80cm，因此从全景镜中就不能识别到高于80cm的物体。而在智能中型足球机器人比赛中常常会有挑起的球

3、高于机器人的情况。有很多参赛队为解决这个问题，提出了一些方案。比如中国国防科技大学的猎豹机器人上装有两套视觉系统：一套全向视觉系统和一个廉价的网络摄像头加装广角镜头构成的前向视觉系统。荷兰TechUnited队使用一个工业智能摄像机作为前向摄像机，主要实现球的辅助识别与定位作用。当球速达到10m/秒时，一个工作于25帧每秒（fps）的全景摄像机是不能完成这个识别任务的，他们使用的摄像机是高速的工业摄像机系统，可以工作在高达200fps。要处理200fps，640X480分辨率的实时图像，如果由PC机来完成，无论对于传输还是处理都是极难实现的。荷兰队选用TheVis

4、ionComponentsVC4458摄像机(最高242fps@640x480pixels)，具有板载处理能力，所有的图像处理和识别都在智能摄像机内部完成，摄像机和主机通信的内容只有球的位置和球速。全景镜曲线2021/8/76目前，具有全景视觉机器人中广泛使用的全景镜面主要是双曲线镜面，通过摄像机采集到的图像具有全景水平视角，使机器人能够获取全景图像。该类全景数学模型简单，但得到的图像存在严重的失真，尤其距离机器人远处的图像畸变很大，直接造成识别场上标志线或球等目标的困难。通过使用组合全景镜面，可以克服现有全景镜面得到的图像失真严重的不足。组合全景镜面的第一段曲线

5、保证了在一定距离范围内水平场地上的点和图像上的像素点具有指数函数关系；组合镜面第二段曲线是一段圆弧，保证了在距离较远处能够看到一定高度的物体。这种构造的镜面能够很大程度地减小图像失真的情况。通过双曲线镜面获得的图像2021/8/77分段组合全景镜面曲线2021/8/78视觉系统基本信息的提取2021/8/79视觉系统的坐标系2021/8/710在阐述视觉系统之前，首先定义系统使用的3个三个坐标系：图像坐标系，机器人坐标系，全局坐标系。这3个坐标系贯穿了整个视觉系统的始末。其中，机器人坐标系和全局坐标系，更是贯穿了机器人的整个软件系统（包括视觉系统，决策系统，通讯系

6、统）。图像坐标系I(x，y)：x和y表示像素位。机器人坐标系L(x，y)：这个坐标系建立在机器人的视角上。它的原点就是机器人中心。Y轴指向了机器人的正前方(见图10.10)。这个坐标系也称为实际坐标系。全局坐标系G(x，y)：这个坐标系用来表明机器人的位置。它的原点为球场的中心。(见图10.10)图10.9定义了图像坐标系，机器人就是图像中央的黑色区域，该区域的中心不一定是图像的正中心，但黑色区域的中心点C对应的是机器人的中心，这里称其为图像中心。原点在图像的左上角，图像中央黑色区域的中心是机器人的中心位置。三个坐标系图示2021/8/711图像坐标系原点在图像的

7、左上角，图像中央黑色区域的中心是机器人的中心位置。机器人坐标系和全局坐标系距离函数和反距离函数2021/8/712全景视觉系统获得的图像通常带有不同程度的畸变，如图10.9，需要进行有效的校正。于是引出一个问题，例如，距离图像中心200个像素的点所对应（投影）的地面上的点与机器人的距离是多少（这里认为是地面上的一点，而不是一个具体的物体上的一点，因为物体具有高度，判断物体的位置是一个三维问题，单目视觉本质上只能解决二维问题，在本系统中计算物体的距离都是通过该物体与地面的接触点把问题简化成二维的）。在图像处理之前，必须得到一个重要的函数，这个函数的输入是图像上与图像

8、中心的像素