受限视野下仿真类人机器人头部控制研究

在近期RoboCup各足球类比赛项目组的发展中,视觉系统类人化是其中重要的趋势,如减小视觉范围、减少场地提示性标识物等,而RoboCup3D仿真组也在2009年在人形智能体上开始使用受限的视野范围。视觉信息上的限制,提高了比赛的真实性,却也给比赛中机器人智能体的自定位和决策增加了相当的难度。针对具有受限视野范围的3D类人形智能体,采用模拟人类足球中的头部运动是理想的选择。文中综合现有的头部控制模式设计并实现了综合头部控制模块,较大程度上克服了现有头部控制模式的不足,满足了仿真足球比赛的需要。

小型仿人足球机器人控制系统

针对当前小型仿人足球机器人在足球比赛中的复杂任务背景,设计了可实时在线路径规划的小型仿人足球机器人控制系统。基于Robotis公司的Dynamixel系列AX-12型舵机和标准连接件设计了具有20个自由度的仿人足球机器人本体结构;基于运算速度较高的DSP芯片TMS320F2812设计了主控制器;应用CMUcam3视觉传感子系统进行图像采集和处理,将获得的目标位置反馈给主控制器,完成基于视觉伺服控制的实时路径规划任务。目前,该仿人足球机器人可以在实验室环境中完成稳定直走、转弯和准确踢球等运动规划任务。下一步将重点研究最小损伤下的跌倒控制、爬起和不同动作单元的动态切换等复杂任务和多个仿人足球机器人的协调控制。

类人足球机器人彩色目标识别与头部视觉跟踪

为了在机器人足球比赛中能够快速准确地跟踪运动目标,提出了一种颜色识别与头部视觉跟踪相结合的方法.利用HSV色彩空间颜色阈值的判别和种子点区域生长的填充算法识别物体,计算物体质心并判断其位置,然后通过舵机控制机器人头部的转动跟踪目标.实验结果表明,该方法具有较高的跟踪速度与准确性.

基于三质心模型的类人机器人射门算法

为了实现快速稳定的射门动作,提出了一种基于三质心模型的类人机器人射门轨迹规划方法。首先,根据三质心模型,得到包含游动腿轨迹和躯干轨迹的零力矩点(ZMP)方程,采用三次贝塞尔曲线规划游动腿轨迹和ZMP轨迹,根据ZMP方程求解出类人机器人的躯干轨迹;其次,在双腿支撑相根据线性摆模型计算类人机器人的质心轨迹,实现射门姿态的快速调整;最后,在RoboCup 3D仿真平台中应用此算法实现了类人机器人的快速射门动作,并与其他球队的射门动作进行了对比。实验结果表明:应用该算法仅需手工调试即可快速实现稳定的射门动作,射门动作时间有很大减少,可增强机器人足球队的竞争力。

机器人足球的最终目标及其实现途径

要论述了机器人足球的由来、最终目标及其实现途径 ,即按照半自主型、全自主型、类人型顺序发展机器人足球 ,在每一步研究过程中都需要研究比赛策略开发用的仿真型机器人足球 ,最后还提出了机器人足球的典型应用例子 ,即群机器人的追捕目标问题 .

基于ZigBee的仿人足球机器人通讯系统设计

本文以改造的ROBONOVA-I仿人机器人为控制平台,采用ZigBee技术应用于仿人机器人与上位机之间的通讯,完成了系统的硬件设计和软件设计,并编写具有握手信号,数据帧校验码的双向通讯协议,实现了基于ZigBee技术的双向通讯系统,解决了原有系统单向通讯动作不同步控制的问题。

半自主类人型足球机器人系统的研究

半自主类人型足球机器人系统融合了图像识别、信息处理、无线通讯、机电一体化等多个领域的技术。本文主要介绍了此类机器人系统的组成及作用,并提出了半自主类人型机器人研究中存在及其需要解决的问题。

多尺度特征融合的目标检测算法研究

针对Faster R-CNN在多尺度目标检测时易出现小目标漏检和误检的问题,提出一种改进的多尺度目标检测算法。将利于小目标检测的低层网络和利于大尺度目标检测的高层网络进行多尺度特征融合;在训练阶段,采用在线难例样本挖掘算法维护难例样本分类池,加速神经网络模型迭代收敛,解决训练样本不均衡、训练效率低下的问题;计算并统计待检测目标的尺度大小,合理控制用于生成候选区域的锚框尺寸,提高模型泛化能力。采用PASCAL VOC2012公开数据集和类人足球机器人自建数据集进行算法验证,实验结果表明,相比Faster R-CNN算法,本算法的平均检测精度在上述数据集下分别提高了8.61和5.47个百分点。

基于遗传算法优化的仿人足球机器人步态规划研究

针对机器人足球比赛的特点及实现仿人足球机器人稳定快速步行的要求,提出了一种基于遗传算法优化的步态规划方法。首先,分析了仿人足球机器人一个完整步行周期的运动过程,根据步行中髋关节运动连续和踝关节运动间断的特点,分别采用三次样条插值与高次多项式插值进行了轨迹插值;其次,以零力矩点(ZMP)稳定裕度为参数构造了目标函数;最后,利用遗传算法(GA)对规划的步态进行了优化,从而得到了ZMP稳定裕度相对较大的稳定步态。仿真结果表明,该方法规划的步态能实现仿人足球机器人更稳定地步行。

一种改进的类人足球机器人彩色目标识别算法

针对类人足球机器人视觉需求,提出一种结合区域生长和基于形状判别的阈值自适应更新的彩色目标识别算法。该算法在HSI空间基于S分量把图像分为高饱和与低饱和区域,在高饱和区域基于H分量采用区域生长算法识别目标;通过目标形状判别自适应更新阈值,并用新阈值更新区域生长中原来的阈值,以稳定准确地识别彩色目标。在类人足球机器人系统中的成功应用表明,该算法能在不同光照条件下稳定地识别出彩色目标,对光照环境有良好的适应性和鲁棒性,具有良好的识别效果。

基于实时ZMP检测的类人足球机器人步态规划

为了保证类人机器人行走的稳定性,合理的步态规划和误差补偿是最为关键的两个方面。针对研究新一代的类人足球机器人AFU2008,在步态规划方面,根据ZMP(零力矩点)稳定性原理,首先用参考轨迹法进行关节轨迹规划,然后由运动学逆解出的关节转角值对机器人舵机进行实际控制;在误差补偿方面,采用对ZMP影响较大的上体运动进行误差补偿,并针对传统的上体补偿方法的局限性,提出了允许上体高度作匀速运动的改进方法。最后通过仿真和实际实验表明:相对于传统补偿方法,新方法能够更加明显减小机器人的ZMP误差,提高机器人ZMP的稳定裕度,使得类人机器人可以稳定快速的行走。

低成本类人足球机器人控制系统设计

通过分析当前类人足球机器人控制系统中CPU的优缺点,提出了一种新的低成本的类人足球机器人控制系统.该系统采用数字信号处理器(DSP)和嵌入式处理器(ARM),由DSP进行场上目标的识别和自身定位,ARM上运行Linux操作系统,完成路径规划,步态控制以及通讯等功能,充分结合了DSP的实时信号处理能力和ARM在系统控制方面的特性,合理分配任务,满足系统实时性要求.详细介绍了系统的硬件设计和软件设计.研究表明,该控制系统具有好的控制效果,有着广阔的应用前景.

基于嵌入式实时操作系统的类人足球机器人的设计

介绍了一种新型的基于μC/OS-II的RoboCup类人足球机器人控制系统的设计与实现.针对传统类人机器人在控制系统实时性和视觉识别方面的不足,提出了由数字信号处理器(DSP)和嵌入式处理器(ARM)的芯片组合,并以μC/OS-II作为软件平台.该控制方案结合了DSP的实时信号处理能力和ARM在系统控制方面的特性,既能合理地分配任务,又满足了系统的实时性要求.实践证明,由该控制系统的设计方案制作而成的类人足球机器人AFU,具有良好的自主控制稳定性和较好的视觉识别能力,能够比较出色地完成类人组的足球比赛.

仿人足球机器人电子罗盘自定位技术研究

在RoboCup仿人足球机器人比赛中,实现机器人自身在球场中的自定位是一项最基本的功能。主要介绍了基于贝叶斯估计的蒙特卡洛粒子滤波算法,说明了仿人足球机器人的运动模型和视觉模型。与传统的只采用视觉传感器数据相比,该方法将电子罗盘信息融合入观测模型并使用融合后的数据更新粒子权重,使机器人在场地中能够准确的定位出自身身体朝向,从而克服了在缺少定位柱和球门柱颜色信息的条件下机器人无法辨别双方球门的问题。实验结果证明了该方法的有效性。

半自主仿人型机器人足球控制系统设计

足球机器人系统是一种高科技竞技系统。仿人型机器人足球比赛是机器人足球比赛的最高赛事。本文提出了一种新的基于半自主控制的仿人机器人足球控制系统。该系统由仿人型机器人、全局视觉系统、决策系统和无线通信系统四部分组成。实验和比赛结果证明了该系统的可行性。

IKid仿人足球机器人的自定位和球定位

仿人足球机器人的定位问题是机器人完成自主移动和智能决策的关键问题之一。介绍了本校IKid仿人足球机器人自身在球场的定位和足球在机器人坐标系的定位。前者通过自身内部九轴惯性传感器测量加速度、磁场方向和旋转角速度,并在此基础上通过粒子滤波和时间漂移修正等手段补偿误差完成机器人自身的位置和姿态计算。后者通过摄像头采集足球的视觉图像,在图像处理的基础上通过单目摄像机视觉系统完成在眼坐标系中足球三维坐标的计算,并通过手眼标定实现足球在机器人坐标系的定位。以上定位系统和定位方法已被应用于现有的IKid机器人,使其更好地完成动态行走、找球和踢球等动作。

基于磁力计标定的RoboCup仿人足球机器人方向角测量方法研究

随着RoboCup仿人足球赛规则的修改,机器人已无法通过视觉信息分辨双方球门,使用磁力计是解决这一问题的方案之一。磁力计受到机器人舵机和电路的极大干扰,必须于使用前进行标定。针对磁力计应用中的误差干扰问题,详尽分析了磁力计误差来源和误差畸变,设计了包含误差拟合与磁力计校正两步骤的误差标定方法,实现了机器人方向角的测量,并进行了实验验证。实验结果表明,基于磁力计标定的RoboCup仿人机器人方向角测量方法精度不超过3.5°。

基于ARM的类人足球机器人视觉识别系统的设计

针对类人足球机器人在复杂赛场环境中对目标色块识别能力的不足,设计一种基于ARM的类人足球机器人视觉识别系统。软硬件设计上,以搭载Linux系统的三星S3C6410作为主控图像处理芯片,用飞思卡尔MC9S12XS128单片机作为舵机控制器,以罗技C270摄像头作为视觉传感器。分割识别算法上,采用YUV颜色空间下的阈值法与区域生长的混合分割算法对色块信息进行快速分割和识别。实验表明,该设计可准确识别出较复杂环境中的目标色块并定位出中心坐标。

类人机器人通信子系统的设计与实现

针对类人机器人足球比赛通信环境的高效性和实时性要求,提出了一套无线通信系统设计方案。该通信方案主要解决三个问题:通信平台、通信模块硬件设计和通信协议。其中,通信平台是实现信息交互的物理硬件,通信模块的硬件设计是无线传输模块的控制电路设计,通信协议是类人机器人系统中协作信息内容和格式的约定。本文建立了类人足球机器人通信子系统的通信平台,给出了基于该系统的硬件设计,并为多机器人系统提出了一套可行的对话协议。实验和比赛结果证明了该通信系统的可行性。

仿人智能算法在足球机器人路径规划中的应用

足球机器人比赛是一个动态时变非线性的环境,各运动对象难以建立精确的数学模型,仿人智能算法以人的思维方式、行为和直觉推理为基础,在足球机器人路径规划过程中避开了求解繁琐的对象模型时遇到的问题,显示出了其独特的优势。文中讲述了仿人智能算法在足球机器人路径规划中的应用方法,并通过实例仿真表明了算法的可行性和有效性。