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仿人足球机器人视觉和决策系统的研究与设计
作 者: 刘颖
导 师: 赵姝颖
学 校: 东北大学
专 业: 模式识别与智能系统
关键词: Nao 运动图像 颜色表 区域分割 区域构建与识别 射门算法 路径规划
分类号: TP242
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
下 载: 4次
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内容摘要
足球机器人的研究在近几年得到了迅速发展,使得这个多学科交叉的课题受到越来越多的关注。本文的研究对象是RoboCup标准组足球机器人,整个比赛系统包括视觉系统、决策系统、通信系统等系统,本文着重对机器人的视觉和决策系统进行了研究与设计。视觉系统需具有实时性、准确性和鲁棒性。本文中采用COMS摄像机作为图像采集设备。在视觉系统中,定义了机器人与图像的坐标关系;标定了摄像头的内部参数;构建了基于k-d tree的颜色查找表,使图像分割效果更好;针对COMS摄像头的运动图像畸变,研究了其校正方法,提出了针对Nao机器人的运动图像校正方法;为了减少图像处理量,降低干扰源,计算了视觉水平线。结合系统的视觉任务要求,采用网格与变步长的方法来分割图像,建立分割线,利用分割线之间的关系不断对其进行迭代,重建各个目标的区域。按照目标物的不同要求对重建的区域进行分类识别,获得了足球比赛场景的信息,实现了对足球场地上各个目标物的快速识别,相对于其他的方法具有较好效果。另外,针对不同光照的足球比赛场景的识别,给出了一种基于YUV颜色特征的二维空间阈值的方法,该方法对不同光照条件具有较好的适应性。决策系统是足球比赛中的一个关键部分,它须满足有效性和实时性。因此对决策系统的模型和算法提出了很高的要求。本文在明确了决策系统的任务后,采用自动状态机对机器人的行为进行管理,在视觉感知的基础上对足球机器人的射门算法进行了详细讨论,提出了一种快速的射门算法,该算法具有较好的快速性和较高的准确率;结合射门算法对机器人的路径进行了规划,给出了足球机器人在有障碍的情况下的最优运动路径,最后讨论了足球比赛中多个机器人之间的动态角色分配问题。最后,本文对该系统的缺陷和不足进行了讨论,对未来的发展和前景提出了设想。
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全文目录
摘要 5-6 Abstract 6-11 第1章 绪论 11-19 1.1 RoboCup比赛的研究背景及意义 11-12 1.1.1 研究背景 11 1.1.2 研究的现实意义 11-12 1.2 RoboCup比赛的国内外发展现状及趋势 12-15 1.2.1 国外发展现状 12-13 1.2.2 国内发展现状 13-14 1.2.3 发展趋势 14-15 1.3 RoboCup标准组简介 15-17 1.3.1 标准组比赛概况 15 1.3.2 RoboCup标准组比赛场地及要求 15-17 1.4 RoboCup标准组比赛关键技术 17-18 1.5 本文组织结构 18-19 第2章 仿人足球机器人系统设计 19-25 2.1 Nao机器人体系结构 19-22 2.1.1 NAOqi的功能 19 2.1.2 NAOqi的体系结构 19-22 2.2 足球比赛系统的结构构成 22-24 2.2.1 视觉系统的构成 23-24 2.2.2 决策系统 24 2.2.3 动作控制系统 24 2.2.4 通信系统 24 2.3 本章小结 24-25 第3章 视觉系统预处理方法研究 25-43 3.1 坐标系的构建 25-26 3.1.1 世界坐标系的构建 25 3.1.2 机器人坐标系的构建 25 3.1.3 摄像头坐标与图像坐标系的构建 25-26 3.2 Nao机器人摄像机标定 26-32 3.2.1 摄像机成像模型及坐标转换研究 26 3.2.2 线性摄像机模型及坐标系平面研究 26-29 3.2.3 非线性摄像机模型 29-30 3.2.4 传统摄像机标定常用方法研究 30-31 3.2.5 摄像机标定实验结果 31-32 3.3 仿人机器人单目测距系统 32-34 3.3.1 Nao机器人视觉传感器分析 33 3.3.2 单孔成像原理 33-34 3.4 基于k-d tree的颜色查找表研究 34-37 3.4.1 摄像头图像压缩 34-35 3.4.2 构建基于k-d tree的颜色表 35-37 3.5 运动图像校正研究 37-40 3.5.1 旋转快门造成图像失真 37 3.5.2 计算补偿所需参数 37-38 3.5.3 补偿图像的失真 38-40 3.5.4 实验结果与分析 40 3.6 视觉有效区域划分 40-42 3.7 本章小结 42-43 第4章 视觉系统场景识别方法研究 43-71 4.1 图像的分割与区域重建 43-46 4.1.1 图像分割方法概述 43 4.1.2 图像分割方法与颜色空间的比较 43-46 4.2 基于YUV颜色特征的二维阈值法研究 46-50 4.2.1 改进的二维直方图法 48-49 4.2.2 改进的二维直方图法与查表法实验对比与分析 49-50 4.3 基于分割图像的信息提取与区域重建方法研究 50-55 4.3.1 基于二维直方图自学习颜色表的构建 50-51 4.3.2 信息的提取与区域识别 51-54 4.3.3 球场边界识别 54-55 4.4 基于最小二乘法的足球识别 55-63 4.4.1 基于Hough变换的足球检测方法 55-56 4.4.2 基于几何特征方法 56-57 4.4.3 最小二乘拟合方法 57-60 4.4.4 实验对比与方法改进 60-63 4.5 球门与场地线的识别 63-69 4.5.1 球门的识别 64-65 4.5.2 场地线的识别 65-68 4.5.3 基于主动搜索的直线检测 68-69 4.6 本章小结 69-71 第5章 基于视觉感知的足球机器人决策系统研究 71-87 5.1 有限状态机的建立 71-74 5.2 分类射门算法研究 74-80 5.2.1 找球策略 74-75 5.2.2 接近球策略 75-76 5.2.3 寻门策略 76 5.2.4 射门前角度调整策略 76-79 5.2.5 分类判定条件设计 79-80 5.2.6 实验及结果 80 5.3 基于A*全局路径规划路算法研究 80-83 5.3.1 基本A*算法特点 80-81 5.3.2 A*算法流程 81-82 5.3.3 A*算法在足球机器人比赛中的应用 82-83 5.3.4 实验结果与分析 83 5.4 基于竞标方法的动态角色分配研究 83-86 5.4.1 角色分配原则 84 5.4.2 竞标函数 84-85 5.4.3 实验与分析 85-86 5.5 本章小结 86-87 第6章 总结与展望 87-89 6.1 总结 87 6.2 展望 87-89 参考文献 89-93 致谢 93-95 攻读硕士期间获奖情况及发表论文 95
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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