机器人足球视觉图像快速识别方法的研究

机器人足球比赛作为多智能体系统（Multi-agent System, MAS）的理想研究平台已成为复杂人工智能研究的一个新兴领域.机器人足球比赛是使用计算机视觉闭环的反馈控制系统.机器人足球队员的色标设计是直接关系到系统辨识精度、实时性和抗干扰性的一个重要因素.该文通过对4种典型色标设计进行比较和分析,研究出一种比较合理的全新的队员识别算法设计思路,并针对性地提出了一种快速准确的神经网络边缘检测算法,利用足球机器人外形特征取得了良好的辨识结果.该算法对基于视觉的分布式控制式足球机器人系统的研究与开发进行了有益的探索.     

基于视觉的足球机器人系统

基于视觉的足球机器人系统融合了实时视觉信息处理,无线通讯、多机器人协作等多个领域的技术。提出了基于视觉的足球机器人系统的控制结构,设计并实现了足球机器人系统的视觉识别算法,以动作选择机构为核心建立了策略系统。     

集控式足球机器人系统关键技术研究

足球机器人比赛是机器人研究的一个新热点,它为人工智能理论和算法的研究提供了一个实验平台,其研究的领域涵盖了人工智能、自动控制、机器人视觉、无线通信、机器学习和多智能体合作与协调等。集控式足球机器人系统通常可以划分为4个子系统,即视觉、决策、通信和车型机器人。结合研究经验,介绍了集控式足球机器人各个子系统的关键技术。     

计算机应用研究

基于视觉的足球机器人系统融合了实时视觉信息处理、无线通讯、多机器人协作等多个领域的技术。提出了基于视觉的足球机器人系统的控制结构,设计并实现了足球机器人系统的视觉识别算法,以动作选择机构为核心建立了策略系统。     

足球机器人视觉系统光强自适应算法研究

研究足球机器人比赛问题,比赛环境的光强度变化严重影响足球机器人视觉系统的识别性能.为提高机器人视觉识别率,提出了一种基于HSI颜色空间模型的光强自适应算法.算法将比赛场地划分为若干区域,利用HSI颜色空间模型可以分离环境光强度信息的特点,在比赛中动态更新所有划分区域的HSI颜色空间,提高了机器人视觉系统对光强变化的自适应能力,实现了机器人对比赛场地信息的精确辨识.因此用算法优化机器人视觉识别系统进行仿真.结果表明,在实际比赛中,算法能够有效降低环境光强度变化,大大提高了对足球机器人视觉辨识性能.     

足球机器人的研究与发展

足球机器人与机器人足球是近几年在国际上发展起来的高技术对抗性活动．机器人足球比赛是一个有趣并且复杂的新兴的人工智能研究领域，它融合了实时视觉系统、机器人控制、无线通讯、多机器人控制等多个领域的技术。随着信息技术的飞速发展，多机器人的应用需求不断的增加，多主体动态不可预测环境中的问题求解已经成为信息一自动化领域基础研究和应用研究的重大挑战性课题。而机器人足球为此提供了一个典型的应用和测试平台．     

足球机器人的视觉系统的研制

足球机器人的视觉系统是足球机器人必不可少的组成部分。机器人仅依赖于其视觉系统获得比赛场上的信息。讨论了一种经济的小型的CMUcam视觉模块,把此视觉模块安装在智能机器人平台—能力风暴智能机器人上,使每一个机器人都有独立的视觉,从而使机器人成为全自主式的足球机器人。     

全自主足球机器人视觉系统的方案分析与比较

简单介绍了全自主足球机器人比赛系统。设计了全自主足球机器人视觉系统的典型电路，包括CCD摄像头、SAA7111、AL422B、EPM7128及TMS320VC5402，并详细分析了系统的时序关系。给出了典型电路的变型设计，并进行了比较。     

基于视觉系统的足球机器人无线通信实现

在足球机器人大赛中提高机器人对各种传感器信息的处理能力是一项关键技术问题。在机器人自身有限负重能力情况下，通过无线通信方式，借助外部计算机和工作站处理传感器信息成为一种可行方案。文中以一种轮式移动机器人作为试验平台，研究足球机器人基于视觉系统的无线通信实现。     

一种新的用于足球机器人的全向视觉系统

全向视觉系统是RoboCup中型组足球机器人最重要的传感器之一。为了实现足球机器人的目标识别与自定位,提示了一种新的足球机器人全向视觉系统的设计与实现,其中在硬件上设计了一种由水平等比镜面和垂直等比镜面组合而成的新型全向反射镜面,其能够采集到较理想的全景图像;软件上则根据该镜面的成像特性实现了一种新颖的基于场地标志线信息的机器人自定位算法,该算法能够获得较准确的机器人自定位值。实验结果表明,该全向视觉系统能够有效地应用于机器人足球赛中。     

足球机器人功能系统的实验性设计

本文简要介绍足球机器人系统的四大功能模块即视觉系统、决策系统、通信系统和车体系统。然后对足球机器人的各个功能系统分别提出其实验性设计,以实现每个功能系统的多视角实验平台,该功能系统的实验平台除对足球机器人系统进行功能研究外,还可用于智能控制的教学和研究。     

一种快速位姿检测算法

以足球机器人系统为平台，针对一种具有高度实时性的视觉住姿检测问题，提出了一种色标设计方案和基于色块外接矩形的快速搜索算法。实验证明，新的色标设计方法和新的搜索算法能够快速地识别机器人的位姿，并且从根本上解决了机器人碰撞时的色标粘连问题。     

在不稳定光照条件下足球机器人视觉系统的设计

视觉系统是RoboCupF180小型组足球机器人系统感知外界环境的主要传感器，为了提高它的实时性、精确性和鲁棒性，提出了新的色标设计，根据历史信息来确定当前信息的可信度．用Tsai的方法对摄像机进行了标定和畸变矫正．提高了在不稳定的光照条件下的识别率以及机器人和球的定位精度．在实际比赛中验证了这个视觉子系统．     

集控式足球机器人决策与控制系统设计与开发

构建了由视觉子系统、决策子系统、无线通信子系统、机器人小车子系统和总控子系统组成的集控式足球机器人系统．总结了具有集中视觉、决策与控制的集控式足球机器人系统的控制问题．设计了基于分层递阶控制结构的足球机器人决策子系统．小车控制器构成“无脑”的执行器,运动控制器中集成了各种各样的动作函数,组织层则融合了不同的决策方案．长期的开发实践和实战成绩都表明,该系统具有良好的结构和优异的性能．     

RoboCup足球赛彩色视觉系统及其滤波算法

为了满足机器人足球赛对视觉识别子系统高精确度的要求 ,介绍了一种参加RoboCup小型组比赛的计算机视觉子系统和滤波算法。为了快速地识别场上信息,本文采用了一种基于HSI色彩空间利用阈值向量分割图象的方法,这种方法先用阈值法将HSI色彩空间分成若干个子集,通过象素点与子集的位 “与”运算确定象素点的颜色。由于噪声的影响,总伴随目标识别不出来的情况,本文基于航迹预测的原理,提出了一种快速的动态窗口图像滤波方法。实验结果表明该方法可以有效地提高视觉系统的识别精度。     

足球机器人对彩球的鲁棒跟踪识别

在基于视觉的足球机器人系统中,对场上焦点目标——球的动态跟踪识别是系统设计的第一要务。针对半自主微型机器人足球比赛中的小球易受场上干扰、小车遮挡造成的识别丢失问题,提出基于预测与搜索窗的图像目标跟踪识别方法。通过最小二乘法预测丢失小球的可能位置,将图像目标搜索限制在局部小区域内,并利用搜索窗内的在线状态信息加以判断,实现运动目标被遮挡情况下的有效跟踪识别。实验与比赛结果统计表明,该方法实时跟踪识别效果好、鲁棒性强。     

一种实时快速低耗的机器人视觉处理系统

视觉系统在自主机器人对外界的感知中扮演着重要的角色，对实时性要求高的特性使得视觉系统的处理过程必须精确和快速。该文以4腿机器人足球比赛为背景和研究平台。提出一种快速低耗的视觉处理系统。     

类人足球机器人场上目标识别算法

在比赛过程中类人足球机器人的视觉系统需要对足球、球门以及对阵双方机器人进行识别. 考虑到算法的快速性及有效性,采用基于颜色信息的算法对球及球门进行识别,通过球及球门的颜色阈值提取图片中球与球门可能的位置,再由球与球门的背景色或面积信息确定球与球门的正确位置. 对双方机器人的识别,首先提取机器人的特征,然后通过在线实时的监督学习方法训练一组级联分类器,通过训练好的分类器对双方机器人进行检测. 实验表明算法能够快速有效地识别场上目标,且算法具有较好的鲁棒性.