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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
引 用: 0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。

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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