卡尔曼滤波在足球机器人轨迹生成中的应用研究

在足球机器人比赛过程中，研究如何让机器人比赛过程中不碰到对方机器人的前提下到达指定位置——轨迹生成是非常具有现实意义的，而位置预测又是其中的关键性技术。传统简单预测法由于精度不高而影响比赛成绩，采用卡尔曼滤渡预测法提高了足球机器人的位置预测精度，很好地解决了这一难题。     

足球机器人通讯系统的可靠性分析与设计

文章分析了影响足球机器人无线通讯系统的噪声和干扰，设计出具抗干扰能力的无线通讯接收与发射电路和通讯协议，实验结果表明本无线通讯系统能有效地抑制噪声，克服干扰、满足足球机器人比赛要求。     

足球机器人无线通信子系统设计

在足球机器人比赛中,无线通信子系统的主要任务是将主机的命令准确地传送给每一个机器人,其性能的好坏,将会影响足球机器人的运动和比赛的顺利进行,直接关系到比赛的胜负。本文提出了一种基于高速尢线通信模块PTR6000的设计方案,介绍了发射和接收部分的硬件及软件设计,有效地提高了通信系统的性能,为足球机器人系统提供了一个高效可靠的通信平台。     

FIRA微型机器人足球小型组小车子系统设计

机器人足球比赛是继计算机象棋后出现的人工智能发展的第二个里程碑,它将人工智能技术发展到新的境界。从1997年至今,国际机器人足球联合会(FIRA)每年都举办一次机器人足球世界杯比赛。足球机器人小车子系统是整个足球机器人系统的执行机构,在场中的表现直接体现了整个系统的好     

RoboCup中型组机器人教练机系统设计

足球机器人比赛中型组采用分布式通信方式[1],参考实际足球比赛规则,对机器人的教练机系统进行设计,并对所编写通信网络系统程序进行实验验证,得出了该网络系统通信的正确行和可靠性。     

足球机器人无线通信子系统的研究

在机器人足球比赛中,无线通信子系统的主要任务是将主机的命令准确地传送给每一个机器人,其性能的好坏,将会影响足球机器人的运动和比赛的顺利进行,直接关系到比赛的胜负.针对BIM通信模块价格昂贵,工作稳定性不理想等缺点,本文提出了采用RFM公司的RX5000与TX5000系列的无线通信模块,实现足球机器人无线通信子系统的方法.     

国际机器人大赛南京首获金牌

近日，在香港举行的“国际奥林匹克机器人公开赛”上传来捷报，玄武区“新街口街道机器人活动中心”章志刚老师带队的中国南京代表队经过激烈的角逐，分别获得了小学组“机器人足球射门比赛”的一、二等奖。这是“新街口街道机器人活动中心”代表南京继2005年在第五届中国青少年机器人竞赛获得金牌后的又一次跨越。     

RoboCup 2D仿真球员射门技能中智能算法的应用综述

在Robocup仿真比赛中,Agent的动作技能是仿真足球比赛的基础。本文详细分析了robocup2D机器人足球仿真中射门技能存在的问题,论述了智能算法在机器人足球2D仿真球员射门技能中的应用,并提出了进一步的研究方案。     

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。     

足球机器人系统控制结构的研究与协作实现

本文分析了足球机器人系统集中式控制结构存在的问题，提出了足球机器人系统分布式控制结构，研究了足球机器人系统的协作机理和规则。仿真实验表明，分布式控制结构优于集中式控制结构。     

基于视频去噪算法移动机器人视觉定位研究

提出基于视频去噪算法的移动机器人的视觉定位方法,应用运动补偿时域视频去噪算法对视频图像去噪,提取去噪视频图像的图像像素,用摄像机标定方法确定目标空间坐标,扩展卡尔曼滤波Matlab仿真算法对目标进行定位,有效地解决了视频图像的拖尾、重影等现象,实现目标动态定位。实验结果表明视频去噪效果良好,摄像机标定准确,目标定位精确度高,达到了预期效果。     

World modeling on an MSL robotic soccer team

When a team of robots is built with the objective of playing soccer, the coordination and control algorithms must reason, decide and actuate based on the current conditions of the robot and its surroundings. This is where sensor and information fusion techniques appear, providing the means to build an accurate model of the world around the robot, based on its own limited sensor information and the also limited information obtained through communication with the team mates. One of the most important elements of the world model is the robot self-localization, as to be able to decide what to do in an effective way, it must know its position in the field of play. In this paper, the team localization algorithm is presented focusing on the integration of visual and compass information. An important element in a soccer game, perhaps the most important, is the ball. To improve the estimations of the ball position and velocity, two different techniques have been developed. A study of the visual sensor noise is presented and, according to this analysis, the resulting noise variation is used to define the parameters of a Kalman filter for ball position estimation. Moreover, linear regression is used for velocity estimation purposes, both for the ball and the robot. This implementation of linear regression has an adaptive buffer size so that, on hard deviations from the path (detected using the Kalman filter), the regression converges faster. A team cooperation method based on sharing the ball position is presented. Other important data during the soccer game is obstacle data. This is an important challenge for cooperation purposes, allowing the improvement of team strategy with ball covering, dribble corridor estimation, pass lines, among other strategic possibilities. Thus, detecting the obstacles is ceasing to be enough and identifying which obstacles are team mates and opponents is becoming a need. An approach for this identification is presented, considering the visual information, the known characteristics of the team robots and shared localization among team members. The described work was implemented on the CAMBADA team and allowed it to achieve particularly good performances in the last two years, with a 1st and a 3rd place in the world championship RoboCup 2008 and RoboCup 2009 editions, respectively, as well as distinctively achieve 1st place in 2008 and 2009 editions of the Portuguese Robotics Open.     

基于大景深三维扫描仪的机器人"手-眼"标定

针对机器人视觉对便携式三维扫描系统的大景深要求，利用Scheimpflug条件对像平面进行偏转，扩大了扫描系统的景深，并采用了一种将系统整个景深范围分段及进行分段校准的方法，提高了大景深三维扫描系统的测量精度；利用半径已知的球体作为参照工具，提出了一种新的机器人视觉“手-眼”关系标定方法，将姿态关系Rs与位置关系Ts解耦，使用线激光与球体的交线拟合圆恢复球心以及扫描球面拟合球心的方法，分别标定了扫描系统与机器人的旋转和平移关系，从而使机器人能够与扫描仪一起完成扫描任务，扫描精度可以达到0．2mm。实验结果表明，该方法具有精度高及稳定性好的特点。     

基于视觉引导的陶瓷瓶口定位机器人设计

为了将视觉系统送入器皿瓷内部采集内表面图像,设计了一种门式三自由度直角坐标的陶瓷瓶口定位机器人。介绍了机器人的功能体系和硬件构成,研究了基于视觉原理引导机器人定位运动的实现方法：由CMOS相机拍摄瓶口图像,经过处理后拟合出瓶口外环圆,求取圆心坐标。以该坐标为目标位置,引导机器人XY轴作水平运动,将Z轴定位到瓶口中心。实验结果表明,机器人能快速、准确地获取瓶口图像和定位瓶口中心,为机器视觉应用在器皿瓷内表面的缺陷检测奠定了研究基础。     

一种基于WSN的机器人三维精确定位算法

对无线传感器定位方法进行了研究,针对机器人在恶劣环境下定位问题,提出了一种利用无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)技术对机器人精确定位的方法,构建了一种新的机器人定位模型来求取机器人的坐标和姿态。利用到达时间差(TDOA)技术测量锚节点到盲节点的距离,利用最大似然方法对机器人体内安装的固定传感器未知节点精确定位,进而对机器人的工作区域以及移动方向进行精确定位。根据实验数据进行的仿真计算证明了算法的有效性。     

Vision-Based Target Tracking and Surveillance With Robust Set-Valued State Estimation

Tracking a target from a video stream (or a sequence of image frames) involves nonlinear measurements in Cartesian coordinates. However, the target dynamics, modeled in Cartesian coordinates, result in a linear system. We present a robust linear filter based on an analytical nonlinear to linear measurement conversion algorithm. Using ideas from robust control theory, a rigorous theoretical analysis is given which guarantees that the state estimation error for the filter is bounded, i.e., a measure against filter divergence is obtained. In fact, an ellipsoidal set-valued estimate is obtained which is guaranteed to contain the true target location with an arbitrarily high probability. The algorithm is particularly suited to visual surveillance and tracking applications involving targets moving on a plane.      

Mobile robot localization: integrating measurements from atime-of-flight laser

This paper presents an algorithm for environment mapping by integrating scans from a time-of-flight laser and odometer readings from a mobile robot. The range weighted Hough transform (RWHT) is used as a robust method to extract lines from the range data. The resulting peaks in the RWHT are used as feature coordinates when these lines/walls are used as landmarks during navigation. The associations between observations over the time sequence are made in a systematic way using a decision directed classifier. Natural geometrical landmarks are described in the robot frame together with a covariance matrix representing the spatial uncertainty. The map is thus built up incrementally as the robot moves. If the map is given in advance, the robot can find its location and navigate relative to this a priori given map. Experimental results are presented for a mobile robot with a scanning range measuring laser having 2-cm resolution. The algorithm was also used for an autonomous plastering robot on a construction site. The sensor fusion algorithm makes few erroneous associations     

线结构光视觉传感器二维机器人焊缝跟踪系统

提出了一种基于线结构光视觉传感器示教及纠偏的二维机器人焊缝跟踪方法。利用简单快速的系统标定,视觉传感器分别对焊缝上示教特征点和实际特征点坐标进行测量记录,同时采用模板匹配进行图像处理,测出它们之间的偏差,ABB机器人根据得到的偏差实时调整焊枪位置,从而实现自动跟踪。利用线结构光视觉传感器和ABB机器人设计了实验系统,对所提的方法进行了验证。     

一种基于机器视觉的工业机器人分拣系统

针对传统的人工分拣作业效率低、质量难以保证的问题,提出了一种基于机器视觉的工业机器人分拣系统,该系统利用图形分割和图像匹配相结合的算法,克服了传统视觉算法受光照和噪声影响大的问题,实验系统通过采集棋子及场景图像并进行图像处理,提取黑白棋子的坐标以及分类信息,实施坐标转换,维护分拣棋子的运动踪迹,最终控制机器人实现分拣棋子的动作。实验结果表明,该控制系统软硬件设计正确,分拣成功率高,且易于实施。     

正交约束下的机器人线结构光手眼标定

为了将传感器局部坐标系下的测量数据转化为机器人坐标系下的全局三维数据,需要确定机器人法兰盘与传感器之间的关系,即手眼标定。为实现机器人与线结构光传感器的现场手眼标定,提出一种正交约束条件下的新方法,该方法标定过程无需人工参与,仅需一块具有空间正交约束关系的平面靶标。标定过程中任意变换机器人位置与姿态,控制激光线与靶标两直角边分别相交,并记录传感器测量坐标值以及对应的机器人姿态数据,再基于空间正交约束建立非线性优化模型,最后采用内点法迭代求得最优解。实验结果表明：该标定方法快速、稳定且精度较高,系统整体测量精度优于0.3 mm,可满足常规测量需求。