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。     

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。     

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，收到了很好的比赛效果。     

集控式足球机器人目标快速识别及定位

针对足球机器人视觉系统的实时性要求，研究了基于颜色的快速图像分割方法及综合运用动态窗口技术、移动网格技术、交叉线法确定物体质心技术在动态环境下对多个目标进行快速识别及定位。实验结果验证了算法的有效性。     

基于HSV空间的彩色边缘检测

为了克服在颜色亮度差别大的情况下,传统柱坐标模型下的欧氏距离不能合理分辨颜色的缺点,根据饱和度对亮度进行变换,提高了模型的准确性.并在此颜色距离模型下设计了一种彩色Min边缘检测算子,有效地提取了图像的边缘信息.实验证明该方法可以合理分辨不同的颜色,有效提取图像的彩色边缘信息,并能克服非均匀光照所带来的影响.     

足球机器人视觉系统鲁棒性与自适应性的实现

小型机器人足球比赛中,由于所采用的机器人尺寸小,动作快,因此需要一种能快速和精确处理图像数据并能将结果传送给执行系统的视觉系统,而且视觉系统必须工作在所有可变环境中。本工作设计了一种能快速适应光线和颜色变化的直方图识别系统,该系统能够保持识别的高速性及精确性。通过实验及仿真结果证明了该系统的有效性。     

全自主足球机器人快速目标识别与定位方法

为使机器人视觉系统能够快速、稳定地进行目标识别和定位，采用多阚值粗分割和区域细分割相结合的彩色图像分割算法，以提高特征提取的鲁棒性．在基于区域分割的算法中采用快速游程连通性分析算法，保证了目标识别的实时性．对已识别的目标，利用摄像机针孔模型完成单眼的实时定位．该系统能满足全自主足球机器人对目标识别与定位实时性和鲁棒性的要求，已成功地应用于HIT-Ⅱ型自主足球机器人中．     

基于遗传算法的足球机器人避障策略

为利用遗传算法实时、稳定地进行动态路径规划，将复杂的二维路径编码问题简化为一维编码问题，并把动态避障要求和最短路径要求融合为一个简单的适度函数，描述了一种简单、有效的基于遗传算法的机器人寻优路径策略．     

一种鲁棒性足球机器人视觉系统的研究方法

颜色识别在中型组机器人足球比赛中处于非常重要的地位。不均匀以及动态的光照条件对比赛会造成不小的影响。基于全景视觉系统提出一种鲁棒性的目标识别方法,采用YUV色彩模型,在手工调节方法获得高斯模型的均值和方差的基础上,找到适合的颜色区域。实验证明这种方法在光照改变平缓的情况下有较好的识别效果。     

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．     

微型足球机器人底层控制系统研究

对微型足球机器人低层控制系统进行了研究，给出了一种以87C196KC为核心辅以LM629运动控制器构成的双闭环微型足球机器人低层控制系统．由于采用了集成运动控制芯片，不仅简化了系统软硬件设计，提高了系统可靠性，减轻了设计工作量，而且显著提高了系统性能，反应快，控制精度高，伺服刚度大，还具有一定的自适应能力．堵转等问题也得到了较好的解决．该系统不仅可满足微型机器人控制需要，适当增加功能后还可方便地改造成Robocup小型足球机器人低层控制系统．     

基于区域和切圆弧的足球机器人射门动作研究

在分析了众多直线和曲线射门算法的基础上,提出了一种改进的射门算法———基于切圆弧的射门轨迹和基于区域的射门目标点的算法.该算法适合机器人任何初始方向角,并实现了机器人走直线和曲线的平滑过渡,消除了机器人因旋转初始方向角而引起的振荡.     

基于SSLUT的颜色空间转换的快速算法

为了满足实时视频分析中颜色空间转换的效率要求,本研究提出了一种DSP上基于简化移位和查表法(simplified shift and lookup table method, SSLUT)的YCbCr到HSV颜色空间的快速转换算法,并对转换后的图像质量做了综合评价。首先,采用定点移位法把YCbCr转换到RGB,再用查表法将RGB转换到HSV,以实现YCbCr到HSV的快速转换。其次,分别基于DSP和PC两个平台上分析了算法速度。最后,从客观测量和满足人眼视觉特性两个方面,利用峰值信噪比和结构相似性算法综合评价转换后的图像质量。通过算法时间和图像质量评价实验的结果表明,该算法具有良好的实时性。同时,可使图像有较高的保真度     

基于事例的足球机器人学习

足球机器入主要是应用训练、比赛中逐渐积累起来的经验知识来比赛,这样足球机器人相当一部分比赛知识是经验型的．为此,论述了基于事例的足球机器入学习的具体方法和模型,并应用于机器人足球比赛中,实验证明,该方法可行、有效．     

基于模糊评判的机器人足球比赛策略研究

针对机器人足球比赛环境的动态性和不确定性,提出了一种基于模糊决策算法的决策方法,给出了该算法的应用条件以及算法的实现过程,球队的队形以及机器人队员的角色都能根据现场情况,进行动态切换．该方法不要求建立精确的数学模型,能够考虑多方面因素,实时性高、决策效果好．计算机仿真验证了该算法的可行性和正确性．     

微型足球机器人守门员策略研究

提出了一种基于区域的防守方法,对不同区域的防守策略进行了分析,给出了参数计算公式．对危险区域的防守策略进行了重点讨论,分析了可能遇到的各种情况．针对比赛规则对机器人持球能力的限制,提出了一种简单有效的防守办法．     

基于模糊逻辑的机器人足球比赛策略

针对机器人足球比赛环境的动态性和不确定性,提出了一种基于模糊逻辑的决策方法．该方法不要求建立精确的数学模型,能够考虑多方面因素,决策效果好,将角色划分与运动规划结合在一起,运动规划效率高．分别讨论了进攻和防守情况下的角色划分及运动规划问题．实验表明该方法具有良好的决策效果．     

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.