基于航迹关联的足球机器人视觉系统的改进

为了提高足球机器人视觉系统的识别速度、精度和适应性,以航迹关联的基本技术为指导,结合足球和足球机器人的模型,提出基于航迹关联的半自主足球机器人视觉系统的一种改进方法,利用航迹预测、航迹关联和航迹检测对目标进行跟踪．实验表明该方法简单、有效,满足实时视觉系统的要求．     

基于分层结构模型的机器人足球决策系统设计

提出了一种基于全局视觉的分层结构模型的机器人足球策略系统,能够适应比赛中机器人数目的变更.介绍了这种分层结构模型的设计以及在机器人足球系统中的应用.通过实际比赛,验证了模型的效率和实用性.     

应用CMOS图像传感器的足球机器人视觉系统硬件设计

在足球机器人比赛中，视觉系统是整个系统获取外部信息的惟一通道。应用CMOS图像传感器OV6620，设计了一种新的足球机器人视觉系统。本系统的特点是体积小、重量轻，这对自主式足球机器人的机动与灵活性十分重要。     

足球机器人视觉子系统及其关键问题

在足球机器人比赛中 ,视觉子系统是整个系统获取外部信息的唯一通道 ,能否由视觉系统快速、准确的得到场上的信息 ,是整个比赛的关键 ,它的性能直接关系到比赛的胜败 .针对集控式视觉系统讨论了视觉系统的特点、功能、实现以及系统设计的几个关键问题 .     

足球机器人视觉系统中彩色目标分割方法

足球机器人（MiroSot系列）仅依赖于其视觉系统获得比赛场上的信息，视觉系统对获取的小车顶部标志块的彩色图像进行处理，以识别小车信息，作者试验了3种彩色标志块的设置，并在第1种方案的基础上研究了一种快速彩色目标分割方法，即根据足球机器人视觉系统所处理的视频图像中，待识别的目标区域（前景）面积远小于其他区域（背景）的面积，运用一种基于全局扫描的快速算法，1次分割出所有感兴趣的目标，缩减了系统中目标识别时间，从而使系统能进行一些额外的图像预处理操作，在提高系统识别速度的同时，提高识别精度。     

足球机器人视觉系统及其关键问题

在足球机器人比赛中，视觉子系统是整个系统获取外部信息的唯一通道，能否由视觉系统快速、准确的得到场上的信息，是整个比赛的关键，它的性能直接关系到比赛的胜败。针对集控式视觉系统讨论了视觉系统的特点、功能、实现以及系统设计的几个关键问题。     

虚拟足球机器人的动作决策与仿真

论述了以虚拟足球机器人为代表的基于决策的系统仿真.由于机器人集高新技术、娱乐比赛于一体,所以引起了人们的广泛关注和极大兴趣.在虚拟机器人足球仿真比赛中,虚拟机器人整体团队协作和局部对抗规划都是比赛成功的关键.仿真软件可以使用Delphi,VC＋＋6.0设计编写.本文以VC＋＋6.0为例进行介绍.     

一种机器人足球策略的层次化体系结构

提出并建立了一个机器人足球系统的层次化的策略体系结构，包括底层监控策略、中层动作策略和高层全局比赛策略等层次．在机器人足球系统中实现了一套完整的比赛策略，并且能够在比赛过程中，应用各层次提供的功能，使比赛不间断地进行，取得较好的比赛能力．     

基于多传感器多目标跟踪的机器人足球视觉系统

为了适应机器人足球视觉系统图像采集设备从早个到多个的改变,提高系统的跟踪成功率和速度,以信息融合技术为基本思路,提出了一种基于多传感器多目标跟踪的半自主足球机器人视觉跟踪方法．各跟踪模块对覆盖区域的目标进行航迹关联、滤波后再对各传感器信息进行融合得到所有目标单一的航迹．实验表明,该方法具有简单、有效,满足系统实时性要求等特点．     

基于位置控制的足球机器人控制方法

为了改进机器人足球比赛中各机器人执行动作的准确性与可靠性,针对目前FIRA足球机器人在驱动方式上的不足,提出了基于位置控制的机器人控制模式,可以避免比赛中由于机器人速度上的不规则变化引起的对象丢失,及对硬件要求较高带来的副作用等问题.经仿真和比赛检验了该方法的有效性.     

基于立体视觉平台的彩色图像视觉跟踪

在彩色图像视觉跟踪过程中,存在定位精度低、伺服周期长、可靠性差等问题.提出了一种改进的目标物体检测方法,同时运用已有的双目运动机构建立了视觉跟踪系统.在保证定位精度和可靠性不变的前提下,减小了图像处理过程中的计算量,缩短了整个系统的计算周期.同时通过大量的试验进行验证.结果表明,方法原理正确有效,对于具有不同颜色、不同形状、不同尺寸的运动目标物体都能够使双目运动机构跟随目标物体进行,实现了立体视觉平台的旋转运动.     

视觉片上系统芯片

介绍了CMOS图像传感器领域的一个重要研究分支——视觉片上系统(SoC)芯片.重点阐述了视觉SoC芯片的研究背景、应用领域、国内外的研究动态和关键科学技术问题.围绕开展的研究内容和取得的研究成果,详细地介绍了视觉图像信息处理的特征、视觉SoC芯片的架构、芯片的电路设计、视觉SoC芯片实现和测试结果.它具有图像处理速度快、功能强、功耗低、体积小和成本低的优点,在高速运动目标的实时追踪、机器人视觉系统、图像识别、智能交通和虚拟现实等领域具有广泛的应用前景.     

足球机器人视觉中的摄像机标定研究

机器人足球比赛的关键环节是视觉系统,而视觉系统的关键部分是提供全部比赛信息的摄像机,因此如何保证摄像机所摄取的图像真实、准确,就成为视觉系统首要解决的问题.本文根据小型组robocup的比赛规则,针时摄像机出现的摄像头与场地不垂直、或者不在场地正上方所造成的误差以及掘埠机视角增大所带来的更为严重的桶形失真进行了矫正.实践证明,矫正后的视觉系统在识别精度和稳定性方面确实有了较大提高.     

Research and Implementation of Algorithm for Image Enhancement and Unwrapped Distortion Correction for SLVF Panoramic Night Vision Image

Abstract： Based on digital signal processor（DSP） and field programmable gate array（FPGA） techniques, the architecture of super large view field（SLVF） panoramic night vision image processing hardware platform was established. The panoramic unwrapping and correcting algorithm, up to a full 360°, based on coordinate rotation digital computer （CORDIC） and night vision image enhancement algorithm, based on histogram equalization theory and edge detection theory, was presented in this paper, with the purpose of processing night vision dynamic panoramic annular image. The annular image can be unwrapped and corrected to conventional rectangular panorama by the panoramic image processing algorithm, which uses the pipelined CORDIC configuration to realize a trigonometric function generator with high speed and high precision. Histogram equalization algorithm can perfectly enhance the contrast of the night vision image. Edge detection algorithm can be propitious to find and detect small dim dynamic targets in night vision circumstances. After abundant experiment, the al- gorithm for panoramic image processing and night vision image enhancement is successfully implemented in FPGA and DSP. The panoramic night vision image system is a compact device, with no external rotating parts. And the system can reliably and dynamically detect 360＊ SLVF panoramic night vision image.     

不规则成像机器视觉系统探索

传统的机器视觉系统在检测中按照预先设定的采样频率与固定的分辨率采集图像.在大背景小目标的机器视觉检测中,图像中存在大量的冗余数据.提出了一种具有不规则成像功能的机器视觉系统,重点讨论了不规则图像的数据格式、不规则图像的拼接和内存处理三个问题.通过预注视机制,这种具有不规则成像功能的机器视觉系统可以使缺陷区域分辨率高,背景区域分辨率低,显著地减少图像处理的数据量,提高检测的精度和速度.     

RoboCup中型机器人视觉系统的设计与实现

针对RoboCup中型机器人比赛,设计了机器人的视觉系统．首先选择HSI颜色空间并采用查找表技术对图像进行颜色分割,接着利用RLC技术分割感兴趣的区域,实现目标识别后,再采用角度定位和特征点定位相结合的方法实现机器人场上自定位．     

一种新的颜色空间量化方案

详细介绍样本颜色的采集方法、采集软件的设计以及数据的处理方法；提出了基于BP神经网络的样本颜色处理方法，介绍其在图像特征的抽取、区域分割的应用。     

一种新的颜色空间量化方案

详细介绍样本颜色的采集方法、采集软件的设计以及数据的处理方法;提出了基于BP神经网络的样本颜色处理方法,介绍其在图像特征的抽取、区域分割的应用。     

基于改进的HSI空间模型的目标搜索方法

在分析了RGB空间模型的优缺点后，决定采用HSI空间模型进行图像处理，并根据足球机器人比赛的实际情况对HSI模型做了相应的改进；同时依据连续图像相关性的特点，提出了一种顺序网格和种子填充相结合的目标搜索方法。通过在微型足球机器人视觉系统上的应用，验证了该方法的可靠性。     

机器视觉测量算子耦合显微图像内容的快速聚焦机制

针对显微聚焦速度慢、精度不够等难题,设计了机器视觉测量算子;根据显微图像内容,自动选择图像有效聚焦点,提出了二者相融合的快速自动聚焦算法.将最大灰度值像素作为有效聚焦点,并引入清晰度评价函数,嵌入爬山搜索法,快速锁定Z轴聚焦位置,解决显微聚焦速度慢、精度不够的问题.实验结果表明,相对于传统方法,文中算法具有更高的聚焦效率与精度.方案应用在快速自动聚焦上可以达到较好的效果,在工程上应用是可行的.