基于RoboCup標準足球機器人的目標識別方法研究.pdf

1、隨著人類科技水平的提高，智能機器人技術得到空前的發(fā)展。RoboCup（機器人足球世界杯）作為機器人領域一項國際性的大型比賽，為在世界各地的眾多從事機器人技術研究的科研人員提供了一個廣闊的交流平臺，推動著機器人技術的進步。在RoboCup中，視覺是機器人感知環(huán)境信息的重要來源，在整個系統(tǒng)中起著至關重要的作用。本文以RoboCup足球賽為背景，圍繞比賽環(huán)境下足球機器人的視覺系統(tǒng)展開研究。
　　本文分析了NAO機器人的圖像獲取方式，選取

2、最快捷的方式進行圖像采集;針對特殊的比賽環(huán)境，選擇HSV顏色空間模型，在濾除場外背景之后，實現對目標圖像的快速分割，再對分割后的圖像進行降噪處理;場地線是球場中的重要標識物，提出了一種基于掃描線種子生成的快速場線識別算法，并在此基礎上，實現了對場線交叉點、球門柱等場地中特殊標識物的快速精確地檢測識別。其次，機器人還應能獲取觀測物體的深度信息，為機器人運動、定位提供支持。NAO機器人只具有單目視覺功能，為此，首先分析了目前幾種常用的單目測

3、距模型，然后，以地平面約束模型為基礎，推導出了適用于NAO機器人的單目視覺測距模型;對攝像頭進行標定實驗，獲取其內外參數，并基于該測距模型進行單目測距實驗，實驗結果證明了該模型的有效性和準確性。在足球比賽中，對球員的識別是進行路線規(guī)劃、傳球等上層策略的基礎。本文提出將類Haar特征和級聯(lián)Adaboost算法應用到對NAO的識別中，并利用顏色直方圖匹配對候選目標區(qū)域進行二次識別，在排除誤檢區(qū)域的同時，也進行敵我識別。實驗結果表明，本方法能