自主足球机器人的单目视觉自定位方法

全自主机器人足球系统中，每个自主足球机器人都是一个独立的智能机器人，有自己的决策、通信、视觉和感知、机电控制等子系统，但是系统不具备全局视觉。为了使系统能够了解场上全局信息，足球机器人的自定位是必须解决的关键问题之一。文章介绍了一种在颜色场地信息已经视觉识别的前提下，通过单目视觉测距，实现全自主足球机器人自定位的几何方法：对摄像机CCD像面的量化、镜头的非线性畸变和摄像机定标等可能引起误差的因素进行了分析．实验结果表明方法可行。     

激光近场探测传感器在机器人动态避障中的应用

普通传感器在工业机器人应用中,外部环境的不确定性会对机器人目标探测效果造成影响,导致机器人无法精准避障。为此,研究激光近场探测传感器在机器人动态避障中的应用。确立场景环境坐标系,并利用探测传感器探测出障碍物信息。基于此,采用多激光近场传感器信息融合技术,定位探测的障碍物,从中得出障碍决策值,最终根据障碍决策值,制定激光近场探测传感器动态避障行为,完成动态避障。实验结果表明,通过对该传感器开展机器人静态避障测试、动态避障测试,验证了该传感器应用后的避障精准度高。     

基于大数据融合技术的机器人智能激光定位方法

为了提高机器人在运动场的智能激光定位能力,提出基于虚拟力学分解和解扰控制的运动场地机器人智能激光定位技术.主要以排球运动场地机器人作为定位目标,采用激光跟踪定位方法进行运动场地机器人的信息跟踪识别,提取机器人运动参数,采用大数据融合技术进行排球运动机器人的场地适应性控制,构建排球运动机器人的虚拟力学特征分析模型,采用自...     

激光传感器的机器人自动定位检测研究

为提升机器人自动定位检测与路线规划精度,提出了基于激光传感器的机器人自动定位检测方法.利用激光传感器采集机器人周边环境信息,通过加速度计与陀螺仪获取机器人运动方向上的加速度值与旋转角,采用里程计确定机器人运动速度与距离,采用机器人运动模型确定机器人运动速度,根据机器人运动速度同距离间的相关性,采用MCL定位算法,采用概...     

基于激光定位的机器人加工轨迹规划

随着机械化生产的逐渐实现,加工机器人的应用范围越来越广泛。在此背景下,为提高机器人加工精度,针对基于机器视觉、COMS工业相机以及CAM的三种机器人加工轨迹规划方法无法准确跟踪给定轨迹,导致规划轨迹与期望轨迹存在较大误差的问题,提出一种基于激光定位的机器人加工轨迹规划方法。该方法首先利用激光雷达方法测量机器人与待加工目标之间的相关信息,然后利用激光跟踪仪进行误差标定,最后将误差标定结果作为改进蚁群算法迭代条件,通过多次迭代生成机器人加工轨迹。实验测试结果表明:与基于机器视觉的规划方法、基于COMS工业相机的规划方法以及基于CAM的规划方法相比,基于激光定位的机器人加工轨迹规划方法应用下,规划轨迹与期望轨迹拟合优度提高0. 07、0. 05、0. 08,轨迹定位误差较小,基本达到预期目标。     

足球机器人路径规划研究

简述了机器人足球的发展历史，重点介绍了足球机器人路径规划的方法，对各种方法的优缺点进行了比较。     

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。     

2D仿真机器人足球中Agent定位设计

为了模拟真实情况,通常在2D仿真机器人足球的Serve埋人为地加入了一些随机噪声[1-2],使得球员获得的定位信息不够准确,甚至是随机的,从而导致球员会做出一些错误的决策。针对该问题,本文提出一种解决方法——半逆推量化公式法。从Server中的量化噪声公式入手,进行数学的分析与证明和仿真实验的验证,从而得出该有效的方法,并将它写入代码来提高球员的定位能力,以使得传球、截球、射门等能够更为精准。即球员获得的信息更为准确,那么球员做出的决策判断就更为合理。     

足球机器人底层自动控制系统硬件

介绍一款足球机器人底层自动控制系统的硬件。他由LPC2132微控制器、LM629运动控制芯片、L298恒压恒流桥式驱动芯片、BIM-433(418)-F无线收发模块等器件构成。该设计采用嵌入式芯片LPC2132满足系统高性能的要求。LM629实现了智能PID自适应控制,简化了软件设计,较好地解决了复杂运行算法的瓶颈问题。无线收发模块体积小,通信速率高,抑制杂波干扰强。该系统特点是:硬件系统结构简单、集成度好、运行可靠、动态品质优良、控制精度高。     

仿人足球机器人目标定位与追踪算法改进

对于仿人足球机器人来说,视觉功能是极其重要的。在足球机器人的各种关键技术中,机器视觉是应用范围最广,最为基本的技术之一。移动机器人视觉的研究主要集中在颜色模型建立、目标识别、定位以及跟踪等方面。仿人机器人视觉系统的识别与定位算法也是目前的研究热点,目标的实时识别与定位是足球机器人在足球赛中精确踢球的前提。文章主要是针对目前足球机器人在视觉系统上所存在的问题进行了颜色模型建立及目标定位算法的改进,加入了目标追踪算法,确保目标识别与定位的准确。在i Kid足球机器人上进行试验并调试,试验结果具有较好的实时性和准确性。     

六脚足球机器人的设计与实现

机器人是科学技术的综合应用,它集电子科学,材料科学,软件研制和精密机械于一体,更是人工智能的集中体现。目前足球机器人主要是双足机器人,而六脚足球机器人的研究能在一定程度促进多足机器人的技术发展。文中通过设计动作系统、避障系统和视觉识别系统,利用51单片机来实现六脚足球机器人的避障,足球识别和射门动作等功能。     

基于单目视觉的自主足球机器人自定位研究

本文介绍了一种在颜色场地信息已经由视觉识别的前提下,通过单目视觉测距,实现全自主足球机器人自定位的几何方法;对摄像机CCD像面的量化、镜头的非线性畸变和摄像机定标等可能的引起误差的因素进行了详细分析,并且对应地提出了解决办法.尤其是引入了偏最小二乘回归法对摄像机内部参数进行定标,避免由变量的相关性导致的定标误差;同时也更适于实际的比赛情况.实验结果表明它是可行的.     

基于大数据的机器人激光全局定位算法

为提升复杂环境下机器人激光全局定位效率,增强全局定位效果,提出基于大数据的机器人激光全局定位算法,通过TOF激光测距仪测量机器人与目标物间距离,采用大数据技术中的卡尔曼粒子滤波算法,递推预测机器人运动状态,并在递推过程中,引入TOF激光测距仪测量的距离值,改进机器人运动状态中的卡尔曼增益和滤波误差协方差,获取机器人状态预测值:卡尔曼增益和滤波误差协方差;依据两个状态预测值,采用基于卡尔曼滤波的自定位方法,通过运动模型和感知模型分别进行机器人的位姿概率分布预测以及更新,实现机器人激光全局定位。实验表明:采用此算法进行机器人全局定位时位置误差以及方位误差都较小,全局定位的均方根定位误差小于2.5 cm,可实现机器人高效、精准全局定位。     

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.