足球机器人视觉系统的目标识别策略

根据RoboCup小型组足球机器人的比赛规则,提出了一种新的机器人小车的色标设计方案,方案中采用了一种切实可行、准确、高效的目标识别策略,在目标识别过程中,将移动网格技术与动态窗口技术相结合,在小型组足球机器人视觉系统中取得了较为理想的效果,与采用游程编码相比识别目标的平均时间少9ms以上.     

一种基于特征检测的机器人足球检测识别方法

针对足球机器人目标识别的实际特点,以智能足球机器人为研究对象,提出了一种基于足球颜色、面积匹配模板和边缘特征相结合的足球检测方法。此方法首先利用颜色特征信息对图像中颜色相似度进行计算来完成足球的颜色识别。然后,通过分析计算足球在全景摄像头中处于不同位置所成的图像像素尺寸与场地中所处位置距离之间关系,建立了足球识别的面积匹配模板,根据该模板可以计算出在图像中处于不同距离的足球轮廓面积。在此基础上,结合足球边缘特征进一步完成对足球的识别。实验表明该方法能够有效地提高足球识别的效率和准确性,并具有较好的实时性;同时对其他目标物的识别也具有一定的借鉴意义。     

机器人足球识别算法研究

在基于YUV色彩空间上采用混合方法进行颜色分类基础上，提出了一种基于种子填充的新目标机器人搜索算法——二分搜索法，从而明显减少了识别过程中的计算量。通过在F180机器人足球系统上的试验，证明此方法是有效的，可以在保证识别精度的前提下，快速识别机器人。     

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.     

对抗环境下足球机器人路径规划

在RoboCup中型组足球机器人比赛环境下,实现机器人实时、有效的路径规划是赢得比赛的重要前提.充分考虑到足球机器人比赛中实时性和对抗性的特点,采用具有实时性优势的人工势场法,并综合考虑障碍物、目标点以及机器人之间相对位置和相对速度的关系,提出一种相对威胁系数的概念.该系数能够反映比赛中双方机器人实际对抗的强弱程度.将相对威胁系数应用到传统的人工势场中,形成一种新的改进型人工势场法,较好地解决了对抗环境下机器人路径规划中一些实时性、有效性的问题.仿真实验验证了所提出算法在足球机器人比赛系统中具有可行性.将该算法应用于交龙足球机器人上,在实际比赛中取得了较好的成绩.     

基于权值模板匹配算法的全自主足球机器人目标识别

提出了一种基于权值模板匹配的全自主足球机器人目标识别方法.首先通过动态窗口、权值变换、图像索引和动态模板等方法提高了目标的识别率,降低了识别时间;然后在足球机器人视觉系统中进行了仿真实验和实地测试.实验结果表明,在原图像含有30%白噪声情况下,其识别率仍能达到99.7%,且识别时间不超过30 ms,这种方法既在一定程度上降低了噪声干扰的影响,又提高了目标识别的速度和准确性,从而提高了系统的实时性和鲁棒性.     

机器人足球视觉系统研究与实现

在机器人足球比赛这项综合性的高技术对抗活动中,快速准确地识别足球和机器人是决策系统的基础.提出一套机器人足球视觉软件系统的设计实现方案.采用直接TUV颜色模型输出,目标阈值建立采用手动和自动方式.利用颜色标志设计的对称性,改进累加取平均算法和旋转搜索算法,采用改进跟踪搜索算法进行目标搜索,提出智能组合算法思想.实验测试系统达到30帧/s处理速度,目标搜索准确性达到95%以上.     

仿人足球机器人的非预定义足球检测算法

为适应人类赛场环境,仿人足球机器人需能够识别未预先定义足球,此时足球不再具有固定的与场地鲜明对比的颜色,因而不能通过传统的单色块识别策略解决。该文将足球颜色划分为专有色和共有色两类,采用两轮颜色标记方法生成颜色查找表;在图像像素级联通分割获得色块的基础上,提出基于图连接关系的宏像素聚类算法,从而得到若干足球识别候选对象;再利用模糊逻辑方法中的隶属度函数从候选对象中获得最佳足球识别结果。实验表明在不具备高性能计算硬件平台的情况下,算法能够在存在大量干扰,远近距离大幅度变化的条件下准确识别出非预先定义的足球,避免与边线、机器人等对象的混淆,且达到每秒15帧的计算速率。该算法能够在严格受限的计算能力下达到高效的足球识别能力,从而为参赛机器人提供了一种崭新策略。     

一种仿人足球机器人目标定位与追踪算法

基于仿人足球机器人嵌入式系统结构,对目标定位和跟踪算法进行改进,提出一种适用于嵌入式全自主型机器人的颜色识别算法.首先,改进通用的颜色识别过程方法,添加目标特征统计学习,使足球机器人能够脱离PC机进行自主的目标颜色特征阈值设定;其次,简化基于嵌入式单目视觉系统下的目标定位算法,并通过扩大首帧搜索区域或加入形状检测的方法...     

机器人足球视觉系统研究与实现

在机器人足球比赛这项综合性的高技术对抗活动中,快速准确地识别足球和机器人是决策系统的基础.提出一套机器人足球视觉软件系统的设计实现方案.采用直接TUV颜色模型输出,目标阈值建立采用手动和自动方式.利用颜色标志设计的对称性,改进累加取平均算法和旋转搜索算法,采用改进跟踪搜索算法进行目标搜索,提出智能组合算法思想.实验测试系统达到30帧/s处理速度,目标搜索准确性达到95%以上.