基于全景与前向视觉的足球机器人定位方法研究

针对足球机器人比赛中要求快速准确获取目标位置信息的特点,设计了由全景视觉和前向视觉共同构建而成的机器人视觉系统.对于单一视觉传感器,采用图像坐标系转换求反正切法、分段比例法及针孔摄像机成像模型的方法,以blob面积为优选条件选择定位方式,从而得到精度较高的定位结果.实验结果证明了该视觉系统设计的合理性及定位方法的有效性.

基于全向视觉和前向视觉的足球机器人目标识别

为了快速正确地进行机器人的目标识别,首先介绍了RoboCup中型组足球机器人NuBot使用的全向视觉系统及其目标识别方法;然后通过引入一套简单的前向视觉系统来弥补全向视觉的不足,以提高机器人对其前方目标球的感知识别精度,同时给出了一种简单有效的前向视觉系统标定方法;最后介绍两套视觉系统共同工作的实现机制,以提高机器人的目标识别处理速度。实验结果表明,两套视觉系统能够很好地共同完成机器人的目标识别。

基于有穷自动机的自然语言状态转换

针对Robocup自主机器人比赛中,机器人进攻和防守状态、动作转换延迟问题,采用一种基于有穷自动机模型的自然语言状态转换方法,把机器人、环境等自然语言信息抽象成形式化的符号和状态,并转化为有穷自动机输入符号.通过设定状态转移函数、字母表规则、无差别地完成各种状态转换过程.研究结果表明:该方法能有效地完成自然语言状态下的机器人状态、动作间的转换,具有较好的实时性和可靠性.