多尺度全覆盖视觉导航方法

本文提出面向任务的多尺度、全覆盖视野的综合视觉建模方法，为自然环境下的视觉导航问题提供了一个系统的解决方案：将时域大尺度的时空远视，空域大尺度的全局环视，和小尺度的双目注视相结合，综合完成机器人行驶方向确定、实时路面障碍物检测和机器人全局定位等视觉任务，其目标是建立面向任务的高效的环境模型，提高视觉处理的效率和鲁棒性．     

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。     

双目立体视觉栅格地图构建方法

本文基于立体视觉定位技术,提出了基于双目立体视觉的栅格地图构建方法,用以解决目前视觉SLAM技术构建的稀疏特征地图难以直接用于自主导航的问题。本文提出的方法仅以视觉信息作为输入实时完成移动机器人自定位与外界环境栅格地图的构建。首先采用双目立体视觉定位获取机器人运动参数,利用稠密匹配估算空间点云分布,在考虑机器人实际高度的情况下将三维点云投影成二维数据,最后通过二值贝叶斯滤波器在线构建栅格地图。本文所构建的栅格地图包含环境几何信息,可直接应用于机器人路径规划与导航。实验结果验证了本文所以出的定位与地图构建方法的可行性。     

机器人辅助微创全膝关节置换手术系统

开发了面向全膝关节置换手术的机器人辅助截骨系统,实现了膝关节解剖结构精准建模、术前截骨路径3维规划、图像配准以及术中机器人可视化导航.采用多模态图像融合与主动轮廓模型分割技术实现了包含关节软骨在内的膝关节自动化建模与可视化;在此基础上采用3维交互技术实现截骨路径的术前规划;术中基于自主研发的双目视觉跟踪系统,采集关节骨表面3维点云与术前3维模型进行形状配准,完成图像空间和机器人空间之间的映射;最后通过视觉导航技术引导机器人完成截骨操作.实验结果表明,机器人系统综合定位误差为0.87 mm,截骨操作误差小于1 mm.     

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。     

全自主机器人足球系统的研究综述

综述了全自主机器人足球系统的历史和研究现状 .对机器人足球系统的协作系统体系结构、机器学习、路径规划、实时通信、视觉和多传感器融合等技术进行了较为详细的分析 ,并且对各种研究方法的优势与不足进行了比较 .     

基于网络的足球机器人比赛系统的研究与实现

提出了一种基于Internet的C/S模式的人机交互的足球机器人系统．整个系统采用Win XP、VC++和Winsock网络编程技术．同时,开发了策略协调子系统来减小时延对比赛的影响．通过总控、视觉、策略协调及串口通讯等子系统的开发,实现了基于Internet网络的机器人足球比赛系统．     

基于双目视觉导航的仿生机器人鲁棒控制算法

仿生机器人在定姿过程中受到空间扰动因素的影响容易产生控制误差,需要对机器人进行精确标定,提高仿生机器人的定位控制精度,因此提出一种基于双目视觉导航的仿生机器人鲁棒控制算法。利用光学CCD双目视觉动态跟踪系统进行仿生机器人的末端位姿参量测量,建立被控对象的运动学模型;以机器人的转动关节的6自由度参量为控制约束参量,建立机器人的分层子维空间运动规划模型;采用双目视觉跟踪方法实现仿生机器人的位姿自适应修正,实现鲁棒性控制。仿真结果表明,采用该方法进行仿生机器人控制的姿态定位时对机器人末端位姿参量的拟合误差较低,动态跟踪性能较好。     

双目视觉在助老助残机器人定位系统中的应用

为帮助上肢活动不便的老人、残疾人完成自主进食等行为,开发了一套基于双目视觉的助老助残机器人定位系统。通过蓝色激光引导实现对双目相机视野范围内任意物体的定位。采用多自由度助老助残机器人和Bumblebee2立体视觉系统构建定位实验系统,定位误差在1.2 cm范围内,满足对助老助残机器人定位精度的要求。     

一种全自主足球机器人单目视觉定位的新方法

一种适用于全自主足球机器人的单目视觉二维空间变换计算模型,解决了单目视觉像平面T′到实际场地平面Jr的二维空间平面映射问题;将单目视觉中目标物的帧存坐标系变换成机器人的世界坐标系,从而计算出目标物与机器人的垂直距离和水平距离;对采样点像坐标进行变换后的计算结果与采样点的实际位置坐标进行的对比实验证明,该算法具有较好的准确性和可靠性;该模型在Robocup全自主中型足球机器人比赛中,也实现了较为准确的目标位置判断.     

CCD摄像机标定

在基于单目视觉的农业轮式移动机器人自主导航系统中,CCD摄像机标定是农业轮式移动机器人正确和安全导航的前提和关键。摄像机标定确立了地面某点的三维空间坐标与计算机图像二维坐标之间的对应关系,机器人根据该关系计算出车体位姿值自主导航。因此,根据CCD摄像机针孔成像模型,利用大地坐标系中平面模板上已知的各点坐标,建立与计算机图像空间中各对应像素值之间的关系方程组,在Matlab环境下拟合出摄像机各内外参数。实验结果表明：该方法可以正确完成CCD摄像机标定。     

基于FLCN方法的足球机器人动作控制

考虑到足球机器人比赛中射门动作的重要性,为了使足球机器人的动作具有准确性,提出了一种基于FLCN（Fuzzy Limit-Cycle Navigation,即模糊极限环导航）方法的动作控制。通过对极限环形状的改进,使其具有椭圆特性;并针对该情况设计了相应的模糊规则,应用模糊算法确定椭圆中心点的位置来导航机器人,完成截球和射门的动作。在仿真试验与集控式足球机器人实战中进行了验证,结果证明了该方法的有效性。     

Architecting centralized coordination of soccer robots based on principle solution

Coordination strategy is a relevant topic in multi-robot systems, and robot soccer offers a suitable domain to conduct research in multi-robot coordination. Team strategy collects and uses environmental information to derive optimal team reactions, through cooperation among individual soccer robots. This paper presents a diagrammatic approach to architecting the coordination strategy of robot soccer teams by means of a principle solution. The proposed model focuses on robot soccer leagues that possess a central decision-making system, involving the dynamic selection of the roles and behaviors of the robot soccer players. The work sets out from the conceptual design phase, facilitating cross-domain development efforts, where different layers must be interconnected and coordinated to perform multiple tasks. The principle solution allows for intuitive design and the modeling of team strategies in a highly complex robot soccer environment with changing game conditions. Furthermore, such an approach enables systematic realization of collaborative behaviors among the teammates.     

基于DSP的足球机器人控制系统的设计

对微型足球机器人底层控制系统进行了研究,分析了用普通单片机控制的足球机器人在比赛中的利弊,给出了一种基于DSP的足球机器人控制系统的实现方案。采用DSP芯片构造足球机器人后,不仅简化了系统外围设备,降低了系统的损耗,而且提高了系统的准确性和实时性,获得更好的控制效果。详细描述了基于DSP的足球机器人控制系统组成的各个模块的硬件实现,并给出了相应的软件设计方案。最后通过机器人左右轮设定速度与测量转速关系曲线证明了设计方案的有效性。     

A real-time limit-cycle navigation method for fast mobile robots and its application to robot soccer

A mobile robot should be designed to navigate with collision avoidance capability in the real world, flexibly coping with the changing environment. In this paper, a novel limit-cycle navigation method is proposed for a fast mobile robot using the limit-cycle characteristics of a 2nd-order nonlinear function. It can be applied to the robot operating in a dynamically changing environment, such as in a robot soccer system. By adjusting the radius of the motion circle and the direction of obstacle avoidance, the navigation method proposed enables a robot to maneuver smoothly towards any desired destination. Simulations and real experiments using a robot soccer system demonstrate the merits and practical applicability of the proposed method.     

一种基于人机交互的移动机器人反应式导航方法

针对未知环境中移动机器人的自主导航问题,提出了一种基于人机交互的反应式导航方法。在采用模糊逻辑实现机器人基本智能行为的基础上,利用基于优先级和有限状态机的混合行为协调方法建立"环境刺激-反应"机制,提高机器人的局部自主能力。提出将"人刺激-反应"机制引入机器人系统,提高机器人系统对环境的理解与决策能力。在不同环境模型中利用提出的方法对移向指定目标的机器人自主导航进行了仿真,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于动作视觉协调的足球机器人视觉跟踪方法

文章提出了一种基于动作视觉协调的足球机器人视觉跟踪方法,它跟踪准确,对光照环境的适应性强。实验表明,该方法简单有效。该方法已应用于某校研制的Mirosot机器人足球比赛系统,并且参加比赛取得了优良成绩。     

Heterogeneous Robots Allocation and Selection in Robocup Environment

I. INTRODUCTION RoboCup is an international joint project to promote artificial intelligence (AI), robotics, and related fields [1]. It is an attempt to foster AI and intelligent robotics research by providing a standard problem for which a wide range of technologies can be integrated and examined. The RoboCup Soccer Server version 7 introduced the concept of heterogeneous players. A heterogeneous player is a robot who has different capabilities to other players. Soccer Server define…     

Reactive navigation in dynamic environment using a multisensorpredictor

A reactive navigation system for an autonomous mobile robot in unstructured dynamic environments is presented. The motion of moving obstacles is estimated for robot motion planning and obstacle avoidance. A multisensor-based obstacle predictor is utilized to obtain obstacle-motion information. Sensory data from a CCD camera and multiple ultrasonic range finders are combined to predict obstacle positions at the next sampling instant. A neural network, which is trained off-line, provides the desired prediction on-line in real time. The predicted obstacle configuration is employed by the proposed virtual force based navigation method to prevent collision with moving obstacles. Simulation results are presented to verify the effectiveness of the proposed navigation system in an environment with multiple mobile robots or moving objects. This system was implemented and tested on an experimental mobile robot at our laboratory. Navigation results in real environment are presented and analyzed.