RoboCup中型组机器人定位与足球检测研究

论文摘要

随着计算机视觉技术的快速发展和应用,基于视觉的机器人定位和足球检测技术成为RoboCup中型组机器人领域的研究热点。充分利用图像中所包含的特征信息,实时、准确地对目标检测、定位和轨迹预测,对后续机器人的功能开发具有重要的理论意义和实践价值。因此,本文在现有的实验条件下对这一热点问题进行了深入的分析和研究。为RoboCup中型组机器人提供了一套精度高、实时性好的检测定位方法。本文的研究成果总结如下：(1)本文提出了利用场地白线进行几何地图匹配的定位方法。首先通过全方位的视觉距离标定来克服硬件加工误差和安装误差给机器人定位精度带来的影响；然后用Hough变换来检测场地白线信息,并通过几何地图匹配的方法来确定白线的属性,实现机器人自定位；最后通过坐标变换来确定足球的位姿状态。(2)本文通过分析全景球径向畸变的原因,构造了全景球的径向畸变校正算法；并对获取的图像进行噪声处理,以减少边缘检测中不必要的干扰；然后通过比较和分析现有几种边缘检测算子对图像边缘的处理结果,找到了最适合本研究内容的Sobel边缘检测算子；最后对检测到的边缘进行形态学处理,从而保证检测边缘更加可靠、有效。(3)本文在对不同光照条件下各个颜色分量值的变化规律进行实验分析的基础上,提出了通过图像的总体亮度来调整各颜色分量阈值范围的方法,从而克服了比赛场地环境光照的不均匀变化对颜色特征提取稳定性的影响。(4)由于基于单一颜色特征的足球检测很容易受到外界干扰,因此本文提出利用颜色和边缘特征信息相结合的足球检测方法。在颜色检测失败时,通过足球的外接矩形和边缘特征来排除干扰,提高足球检测的可靠性。最后通过对足球的运动信息进行几何推理和数学计算,预测出足球的运动轨迹,提高足球检测的实时性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究的目的和意义
• 1.2 相关技术的研究现状
• 1.2.1 全方位视觉的研究现状
• 1.2.2 机器人视觉定位技术的研究现状
• 1.2.3 运动目标检测技术研究现状
• 1.3 论文的研究内容和结构安排
• 第二章 RoboCup中型组机器人定位与足球检测的关键技术
• 2.1 引言
• 2.2 RoboCup中型组机器人视觉子系统组成及功能
• 2.2.1 视觉子系统的组成
• 2.2.2 视觉子系统的功能
• 2.3 RoboCup中型组机器人定位与足球检测的关键技术
• 2.3.1 视觉距离标定
• 2.3.2 颜色模型选择
• 2.3.3 视觉定位
• 2.3.4 足球检测
• 2.3.5 足球轨迹预测
• 2.4 本章小结
• 第三章 机器人视觉定位
• 3.1 引言
• 3.2 视觉距离标定
• 3.3 颜色模型选择与转换
• 3.3.1 颜色模型选择
• 3.3.2 颜色模型之间的相互转换
• 3.4 机器人自定位
• 3.4.1 基于Hough变换白线检测
• 3.4.2 基于白线的自定位
• 3.5 目标定位
• 3.6 实验与分析
• 3.7 本章小结
• 第四章 足球边缘检测
• 4.1 引言
• 4.2 全景球的畸变校正
• 4.2.1 成像原理及成像畸变分析
• 4.2.2 水平场景球的畸变校正算法
• 4.3 图像噪声处理
• 4.3.1 矢量中值滤波
• 4.4 边缘特征提取
• 4.4.1 常用边缘检测算子概述
• 4.4.2 常用边缘检测算子比较分析
• 4.4.3 形态学处理
• 4.4.4 边缘特征提取
• 4.5 本章小结
• 第五章 基于颜色和边缘特征的足球检测
• 5.1 引言
• 5.2 基于颜色特征模板匹配的足球检测
• 5.2.1 足球面积模板的建立
• 5.2.2 基于HIS颜色模型的颜色特征提取
• 5.2.3 基于颜色特征的足球检测
• 5.3 基于边缘特征的足球检测
• 5.4 足球运动的轨迹预测
• 5.5 本章小结
• 总结与展望
• 参考文献
• 攻读学位期间取得的研究成果
• 致谢