一种全自主足球机器人单目视觉定位的新方法

一种适用于全自主足球机器人的单目视觉二维空间变换计算模型,解决了单目视觉像平面T′到实际场地平面T的二维空间平面映射问题;将单目视觉中目标物的帧存坐标系变换成机器人的世界坐标系,从而计算出目标物与机器人的垂直距离和水平距离;对采样点像坐标进行变换后的计算结果与采样点的实际位置坐标进行的对比实验证明,该算法具有较好的准确性和可靠性;该模型在Robo-cup全自主中型足球机器人比赛中,也实现了较为准确的目标位置判断。

基于双目协调的小型全自主足球机器人导航

对所开发的小型全自主足球机器人只依靠双目异构视觉进行导航问题进行了研究 .建立了双视觉测量目标相对和全局坐标的模型 ,给出了上目和下目的基本导航方法 .然后重点分析了基于双目协调的足球机器人导航数据融合方法和双目协调机理 .在所开发的全自主足球机器人上进行的实验及在FIRA的世界杯赛上机器人的成功表现 。

自主足球机器人的单目视觉自定位方法

全自主机器人足球系统中,每个自主足球机器人都是一个独立的智能机器人,有自己的决策、通信、视觉和感知、机电控制等子系统,但是系统不具备全局视觉。为了使系统能够了解场上全局信息,足球机器人的自定位是必须解决的关键问题之一。文章介绍了一种在颜色场地信息已经视觉识别的前提下,通过单目视觉测距,实现全自主足球机器人自定位的几何方法;对摄像机CCD像面的量化、镜头的非线性畸变和摄像机定标等可能引起误差的因素进行了分析,实验结果表明方法可行。

基于单目视觉的自主足球机器人自定位研究

本文介绍了一种在颜色场地信息已经由视觉识别的前提下,通过单目视觉测距,实现全自主足球机器人自定位的几何方法;对摄像机CCD像面的量化、镜头的非线性畸变和摄像机定标等可能的引起误差的因素进行了详细分析,并且对应地提出了解决办法。尤其是引入了偏最小二乘回归法对摄像机内部参数进行定标,避免由变量的相关性导致的定标误差;同时也更适于实际的比赛情况。实验结果表明它是可行的。

基于权值模板匹配算法的全自主足球机器人目标识别

提出了一种基于权值模板匹配的全自主足球机器人目标识别方法.首先通过动态窗口、权值变换、图像索引和动态模板等方法提高了目标的识别率,降低了识别时间;然后在足球机器人视觉系统中进行了仿真实验和实地测试.实验结果表明,在原图像含有30%白噪声情况下,其识别率仍能达到99.7%,且识别时间不超过30 ms,这种方法既在一定程度上降低了噪声干扰的影响,又提高了目标识别的速度和准确性,从而提高了系统的实时性和鲁棒性.

全自主足球机器人的目标快速识别与定位

根据足球机器人比赛视觉系统的实际应用环境,对比分析了不同颜色空间的优缺点,采用HSI作为视觉系统的颜色空间,减弱了现场光照变化对视觉系统产生的影响,研究了在实际比赛场地条件下图像预处理和颜色阈值设定方法,采用声纳和红外传感器,结合机器视觉对比赛目标进行了快速识别和定位,实现了机器人的控球、带球和射门,比赛实验表明,该方法减少了运算量,提高了运算速度,进攻效果好。

全自主足球机器人体系结构的研究

为了在20cm×20cm×40cm的空间内实现全自主足球机器人的各项功能,本文提出了一种全自主足球机器人体系结构。该体系结构体积小、功能强,能够满足机器人足球比赛的要求,并可推广到其他移动机器人系统中。

嵌入式图像采集及自主足球机器人视觉系统

在分析已有视频采集处理系统实现方法优劣的基础上,针对一些方法的不足,设计了基于CPLD(Com plexProgrammableLogicDevice)和DSP(DigitalSignalProcessor)的嵌入式图像采集系统,包括CCD(ChargeCou pledDevice)摄像头、SAA7111A,AL422B,EPM7128及TMS320VC5402,对系统各个组成模块间的接口进行了详细的分析,并应用于自主式足球机器人的视觉系统。与利用PC104+的视觉系统相比,体积只有原系统的1/3,功耗仅为原系统的1/10。

图像传感器OV7620在自主足球机器人中的应用

在简单介绍了全自主足球机器人比赛系统的基础上 ,分析了传统视觉系统的缺点 ,给出了用CMOS图像传感器OV7620、SRAM帧存储器IS61LV25616、CPLD/FPGA控制器EPF10K10LC84-3以及DSP器件TMS320VC5416设计的新型嵌入式图像采样处理系统的设计方案。提出了RGB空间到HIS空间的变换方法 ,从而明显提高了足球机器人视觉系统的速度和可靠性。

基于UML的全自主足球机器人系统设计

以全自主足球机器人比赛为研究背景,对全自主足球机器人进行整体分析,探讨了使用统一建模语言进行系统设计的特点。通过对全自主足球机器人系统的需求与行为的描述,完成了系统建模与其软件实现的统一。以实例说明如何运用统一建模语言进行系统设计,体现了统一建模语言在系统分析和设计中的重要性,为机器人系统的建模和设计实现提供了新的思路。依据设计的系统结构,调试代码,测试结果表明该设计方案满足比赛的需要,体现了统一建模语言的有效性。

基于全自主足球机器人系统的KQML语言设计

针对KQML预留的行为原语无法解决全自主足球机器人系统中任务级的高级、复杂交互问题,基于KQML的可扩充性,引入了9条行为原语并给出定义及语义。实验证明扩充后的通信语言能够满足全自主足球机器人系统对信息交互的要求,较好地解决了以往足球机器人通信的不足。

全自主足球机器人在不确定信息下的位置规划

针对全自主足球机器人在比赛中获取定位信息不准确的特点 ,提出了一种在不确定信息下的位置规划方法———二圆定位法及其相应的信息融合方法———韦思图法。利用上述方法 ,不但能使机器人的运动控制具有更大的灵活性和鲁棒性 ,而且能使机器人的路径规划实现快速性 ,准确性和攻守兼备性这三者之间的协调。最后的实验和比赛实践证明 ,这种方法是可行而有效的。

自主足球机器人全维视觉系统的设计与建模

对全维视觉系统(OPVS)及其成像模型进行了研究。利用单视点约束条件和方程设计了自主足球机器人全维视觉传感器的镜面参数,确定全维视觉传感器的尺寸,建立了包括反光镜的反射模型和摄像头的针孔成像模型在内的一整套完备的数学模型,确定像点和物点间的对应关系,为全维成像提供了必要的数学模型和算法。用仿真实验和真实图像实验验证了系统的实用性。

中型自主式足球机器人平台设计回顾

本文回顾了中型自主式足球机器人平台的当前国际研究现状 ,对平台的系统构成、运动机构、护球踢球机构、传感器等的各种设计方案进行了分析 ,为开发自主式移动机器人平台提供一个参考 .

全自主机器人足球系统的研究综述

综述了全自主机器人足球系统的历史和研究现状 .对机器人足球系统的协作系统体系结构、机器学习、路径规划、实时通信、视觉和多传感器融合等技术进行了较为详细的分析 ,并且对各种研究方法的优势与不足进行了比较 .

全自主型足球机器人目标识别与定位方法研究

以全自主型足球机器人的视觉系统为研究对象 ,介绍了一种基于彩色图象的目标识别与定位方法。重点研究了颜色空间的选取、目标识别中确定阀值的策略及特征点的选取方法。对如何提高颜色识别算法的鲁棒性、稳定性等问题进行了较为深入的探讨。实验结果验证了算法的有效性。所提出的算法已经在国内国际比赛中应用 。

基于强化学习的全自主机器人足球系统协作研究

从人工智能的角度上说,机器人足球比赛主要研究了多智能体系统要解决的分布的多机器人在复杂的动态环境下,如何通过相互协商完成某一复杂任务。全自主机器人足球是机器人足球发展的一个趋势,在完全未知的环境中,通过自身学习来了解和积累外部信息。对于传统强化学习,存在容易出现死锁,学习速度慢,要求外部条件是静态等缺陷。提出了一种基于蚁群算法的强化学习模型,即蚁群算法与Q学习相结合的思想。随着赛场上态势的渐趋复杂,传统的Q学习速度会变得很慢且交互困难。通过对新算法的分析,实验数据显示:新算法不仅提高了Q学习的学习速率,在解决状态空间维数的灾难问题上,也是可行的。

基于新规则足球机器人的研究

针对2008年中型组自主足球机器人比赛规则的变化,研究改进符合新规则且更加先进的足球机器人,主要在机器人的底盘转向、踢球机构、运动控制、视觉系统进行优化,特别是用先进的白点定位、卡尔曼滤波算法提高了定位精度,经过多次试验、比赛能够达到预期效果.

基于多传感器多目标实时跟踪视觉系统在全自主机器人上的应用

视觉系统是全自主机器人的重要组成部分,而如何精确高效地处理视觉信息是视觉系统的关键问题。介绍了一种基于彩色图像的目标识别与定位及避障方法,对全自主机器人感知环节进行了研究.通过分析摄像头采集的图像,并借助碰撞传感器、红外传感器等方法确定目标。所提出的算法已在国内及国际比赛中应用,收到很好的效果。

一种两轮轮式机器人点镇定智能控制实现

针对实际RoboCup机器人,分析了采用双闭环轮速跟随电机执行系统的两轮轮式移动机器人的数学模型,考虑了实际电机系统必然存在的速度饱和、加速度饱和限制对点镇定控制的影响,基于动觉图式的仿人智能控制理论,提出了一种两轮轮式机器人点镇定的分段比例智能控制器,利用遗传算法整定了控制器的参数.比较了比例控制器,比例余弦控制器和提出的智能控制器的仿真控制效果,并在实际RoboCup机器人上有效实现了提出的控制器.仿真和实际系统实验都证明了该控制器的有效性.