RoboCup四腿组比赛中若干视觉问题的研究

论文摘要

智能机器人足球赛——RoboCup 比赛始于1997 年,其中的四腿组比赛作为目前世界上水平最高的有腿机器人足球赛,由于综合了机器视觉、人工智能、多机器人协作等多种问题,逐渐成为研究热点,吸引着越来越多的大学和科研机构投身其中。本文对RoboCup 四腿组比赛中视觉方面的几个问题进行了研究。由于程序结构的重要性,本文首先介绍清华大学四腿组比赛程序的结构,详细说明各个模块的功能和相互关系。并重点分析了视觉模块及其子模块,提出视觉模块中几个重要的问题,作为后续章节的研究重点。对于颜色处理,目前普遍采用的颜色查找表方法在固定光照下准确有效,但是当光照条件改变时适应性较差。而四腿组比赛的发展趋势是逐渐采用自然光照明,因此有必要研究一种改进算法,使机器狗能够适应不同的光照条件。文中提出了利用直方图阈值化的分割算法,两种算法对不同光照条件下相同图像的处理结果对比证明了新算法的优越性。比赛中最重要的对象就是球,目前各队程序对近距离情况下球的位置估计效果都不理想,本文算法通过对圆形拟合,即使在图中的球不完整的情况下也能取得很好的结果。虽然该算法复杂度较高,但是新型号机器狗的运算能力有了大幅提升,使得算法能够得到应用。最后,由于比赛将逐渐取消场地周围的标志柱,机器狗需要新的标志性物体辅助定位。我们选择场地中的标志线作为参考对象,先通过颜色的变化从图像中提取出属于标志线上的点,然后通过这些点将图中的标志线的类型和参数估算出来,实验结果证明本算法实用可靠。

论文目录

• 第一章 引言
• 1.1 课题背景
• 1.1.1 概述
• 1.1.2 ROBOCUP 及四腿组比赛简介
• 1.1.3 AIBO 简介
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 颜色处理
• 1.2.2 物体的识别
• 1.3 本文的工作及各部分安排
• 第二章 清华大学四腿组程序视觉部分分析
• 2.1 ERS-210A 机器人介绍
• 2.2 OPEN-R 介绍
• 2.2.1 OPEN-R 程序的特点
• 2.2.2 OPEN-R 程序的配置文件
• 2.3 清华大学四腿组程序结构
• 2.3.1 视觉部分
• 2.3.2 动作部分
• 2.3.3 通讯部分
• 2.4 视觉模块分析
• 2.4.1 消息流通
• 2.4.2 图像处理子模块分析
• 2.5 本章小结
• 第三章 颜色处理
• 3.1 颜色查找表文件的生成
• 3.2 彩色图像分割
• 3.2.1 彩色图像分割概述
• 3.2.2 方法比较
• 3.3 算法描述及分析
• 3.4 实验结果与分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 球的检测
• 4.1 课题背景
• 4.1.1 基于Hough 变换的方法
• 4.1.2 基于几何特征的方法
• 4.1.3 程序中采用的算法
• 4.2 理论基础
• 4.3 算法描述
• 4.3.1 两步法
• 4.3.2 改进两步法
• 4.4 实验结果
• 4.4.1 HT 方法与两步法的比较
• 4.4.2 程序中算法与改进两步法的比较
• 4.5 本章小结
• 第五章 标志线识别
• 5.1 问题的提出
• 5.2 研究现状
• 5.3 问题分析及算法描述
• 5.3.1 问题分析
• 5.3.2 算法描述
• 5.4 实验结果与分析
• 5.4.1 实验结果
• 5.4.2 结果分析
• 5.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢及声明
• 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文