小型足球机器人视觉子系统的研究与设计

论文摘要

机器人足球比赛是近年来迅速发展起来的一项科技竞赛，是人工智能领域与机器人领域的基础研究课题，是一个极富挑战性的高技术密集的项目，同时又是多智能体技术的一个理想突破点。它涉及的主要领域有：精密机械、机器人技术、自动控制、感知与融合、通信、计算机视觉与图像处理、多智能体协调以及无线通讯等多个相关领域，是研究多智能体技术、智能控制技术及机器人视觉技术等的标准平台，对其进行研究有深远的理论意义和应用价值。本文以RoboCup小型组机器人足球比赛为研究平台，通过对视觉子系统性能要求和功能进行分析，提出了系统整体设计方案，将视觉子系统划分成图像采集、图像分割、摄像机标定和目标识别四个功能模块。在传统的视觉处理方法基础上，采用和改进现有的算法，提高了视觉子系统的性能。特别提出了运用改进的颜色匹配方法建立目标颜色匹配模板的视觉处理技术，提高了视觉子系统在不稳定光照条件下的识别率。本文研究的主要内容有以下几方面：(1)在图像分割模块中，提出运用改进的颜色匹配方法进行颜色判断，在光照不稳定的条件下取得了较好的图像分割效果。(2)在摄像机标定和畸变校正模块部分，采用了Tsai两步法的校正方法，取得较好的校正效果。(3)在目标识别模块中，不仅对机器人小车进行了位置、方向和编号的识别，还采用了卡尔曼滤波器对小球的位置进行预测，缩小了视觉子系统的搜索范围，提高了识别的效率；在对目标进行识别和数据融合的处理过程中，引入了评价函数的概念，根据评价函数值的大小来区分真假目标，能够提高识别的准确性。经实验测试和参加2007年RoboCup中国公开赛比赛验证，该系统很好的完成了视觉子系统的任务，取得了较好的实战效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 机器人足球比赛
• 1.1.1 机器人足球比赛的起源和研究意义
• 1.1.2 机器人足球比赛的种类
• 1.1.3 RoboCup小型组机器人足球比赛
• 1.2 机器视觉
• 1.2.1 机器视觉的起源和发展历程
• 1.2.2 机器视觉涉及的领域和研究内容
• 1.3 本文研究内容和结构
• 1.4 本章小结
• 2 RoboCup小型足球机器人视觉子系统总体设计分析
• 2.1 小型足球机器人视觉子系统概述
• 2.1.1 视觉子系统的主要任务
• 2.1.2 视觉子系统的性能指标
• 2.2 视觉子系统的总体设计
• 2.2.1 处理流程
• 2.2.2 功能模块
• 2.3 图像采集模块硬件设备的选取
• 2.3.1 图像采集设备选取分析
• 2.3.2 DUT Fantasia小型组视觉子系统硬件设备
• 2.4 本章小结
• 3 图像分割
• 3.1 颜色模型的选取
• 3.1.1 常见的颜色模型
• 3.1.2 三种颜色模型的对比
• 3.1.3 选择YUV颜色模型
• 3.2 彩色图像分割
• 3.2.1 图像分割的定义
• 3.2.2 图像分割的方法
• 3.2.3 彩色图像分割方法
• 3.3 基于改进的颜色匹配方法的图像分割
• 3.3.1 目标颜色匹配模板
• 3.3.2 建立目标颜色匹配模板及颜色判断
• 3.3.3 将比赛场地进行分区
• 3.3.4 区域分割与合并
• 3.4 实验结果与分析
• 3.4.1 实验环境和性能指标
• 3.4.2 实验结论
• 3.5 本章小结
• 4 摄像机标定和畸变校正
• 4.1 摄像机标定的作用和分类
• 4.1.1 摄像机标定的作用
• 4.1.2 摄像机标定的分类
• 4.1.3 摄像机标定的成像模型
• 4.2 摄像机镜头畸变
• 4.2.1 切向畸变
• 4.2.2 径向畸变
• 4.3 经典的摄像机标定方法
• 4.3.1 利用透视变换矩阵的摄像机标定技术
• 4.3.2 直接线性变换方法（DLT）
• 4.4 基于Tsai的畸变矫正
• 4.4.1 基于Tsai的畸变矫正方法
• 4.4.2 基于Tsai的图像畸变矫正的实现
• 4.5 本章小结
• 5 目标识别
• 5.1 色标设计
• 5.1.1 色标设计依据
• 5.1.2 蝶形色标
• 5.2 小球的识别
• 5.2.1 色标和小球重心的识别
• 5.2.2 小球位置预测
• 5.3 机器人小车的识别
• 5.3.1 对方机器人的识别
• 5.3.2 己方机器人的识别
• 5.4 目标识别与数据融合
• 5.4.1 目标识别
• 5.4.2 数据融合
• 5.5 实验结果
• 5.6 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
• 致谢