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文章介绍了足球机器人视觉系统的工作原理,根据足球机器人比赛的实际要求,利用小波变换进行图像处理,采用一种自适应RGB阚值的实时彩色图像分割方法,并且应用一种动态窗口扫描法和局部区域生长相结合的搜索方法对视觉系统进行设计。实验结果表明该设计方案可以有效地提高视觉系统的实时性、精确性和鲁棒性。 相似文献
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为解决小型足球机器人视觉子系统图像分割的实时性和光照适应性问题,将BP神经网络技术应用到图像分割中.在图像分割技术和BP神经网络的理论分析基础上,建立了两者之间的关系,并建立了相应的BP神经网络模型.图像像素离散化并将其H、Cb、Cr分量值作为神经网络的输入,将目标像素点分类类别作为神经网络的输出.通过改进神经网络学习... 相似文献
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服务机器人视觉系统模块化研究综述 总被引:1,自引:0,他引:1
对于服务机器人,其所处的环境通常都是未知的、非结构化的,视觉以其信息量大成为最重要的机器人感知方式。图像采集、处理系统各式各样,研发存在大量低水平的简单重复工作。将从机器人的模块化为切入点,综述了视觉系统作为机器人的强大的功能构件,其发展过程中的常用系统形式和相应的特点。最后展望和分析了服务机器人视觉模块化的发展趋势。 相似文献
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基于区域投影的微型足球机器人系统识别 总被引:9,自引:0,他引:9
针对足球机器人这一多机器人系统中机器人小车和球的视觉识别 ,开发了一种基于区域投影的识别方法。首先对于由 CCD镜头所捕获的图像进行宏观位置跟踪 ,即自上而下、自左至右地进行网格搜索 ,获取目标物体 (机器人小车和小球 )内一点 ;然后从该点出发 ,利用区域投影 ,对目标物体精确定位 ,得到小球和各机器人的中心位置及各机器人的方位。运行结果表明 ,本方法具有较高的识别精度 ,能够很好地识别处理多个机器人粘连在一起的情况 ,同时识别速度较快 ,对于大小为 80 0 pixels6 0 0 pixels(包括六个机器人小车 )的图像 ,采用 PII35 0 PC识别速度达到每帧仅用时 1.2 m s。 相似文献
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基于自主视觉足球机器人路径规划的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据自主视觉的足球机器人路径规划的特点,对其在未知动态环境下的路径规划进行了研究,对足球机器人全局定位的信息融合方法、在信息不完全或不确定的情况下对移动机器人的局部路径规划方法进行了探讨,提出了一种利用不确定的位置信息对机器人和目标进行全局定位的位置规划方法。实验证明该方法使机器人的路径规划具有更大的灵活性、快速性,使机器人控制系统具有更好的鲁棒性。 相似文献
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针对Robocup小型组机器人足球视觉系统中的图像校准环节的关键技术进行分析研究,利用改进的摄像机标定算法建立相应的数学模型,采用简洁的方法进行求解,并通过投影校准的计算提高校准精度,最终使该视觉系统保证了比赛中实时性和准确性的要求. 相似文献
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