足球机器人目标识别与自定位研究

【摘要】：机器人足球是一个新兴的交叉学科,涉及机器人学、智能控制和图像处理、计算机视觉等多个领域,是目前的研究热点与难点。感知系统作为足球机器人的一个重要组成部分,其发展程度对机器人技术的研究有着重要影响。中型组机器人足球比赛(Middle-Size League)是机器人足球世界杯(RoboCup)中的一个重要项目,具有全自主性与极高的实用价值。本文采用中型足球机器人作为研究平台,针对目标识别与自定位中的的全向视觉成像、目标快速识别及其定位、机器人自定位等关键技术进行了研究。 首先,在对机器人子系统进行划分的基础上,根据感知系统完成的主要感知功能,构建了机器人感知系统的总体体系结构,对感知系统的层次结构和主要功能的实现进行论述,并指出感知系统需要深入研究的内容。 其次,针对全向视觉的主要成像影响因素与球形目标的成像畸变,提出了一种新的全向反射镜面设计方法。全向视觉采用具有针孔投影成像的折反射式,凸型镜面作为基本面型,提出径向长度投影模型,根据球形目标的期望成像构造径向长度投影函数,利用径向长度投影函数,并结合几何光学,实现对镜面形状及参数的求解。 再次,针对实时性与精确性要求,提出一种新的快速目标识别及其定位方法。主要由目标区域分割、区域标记、目标区域修复三部分组成。根据目标的颜色特征利用HSI颜色空间对目标区域进行分割;提出了基于轮廓的快速区域标记算法,兼顾实时性与特征获取,获取包括轮廓在内的目标特征;结合目标区域轮廓特征,提出了一种基于凸体的目标修复方法,提高目标的定位精度。 最后,针对大比赛场地,提出了一种新的机器人自定位方法。利用全向视觉与白线检测、拟合算法获取白线的初始信息,根据电子罗盘获取的朝向信息,将白线的初始信息转换为白线的半全局信息;根据白线实垂交类型、辅助白线的距离与长度信息,定位区域优先度算法确定机器人所在的最终定位区域;最后根据定位区域的定位特征得到机器人在场地中的位置,实现机器人的自定位。