机器人足球视觉系统研究与实现

在机器人足球比赛这项综合性的高技术对抗活动中,快速准确地识别足球和机器人是决策系统的基础.提出一套机器人足球视觉软件系统的设计实现方案.采用直接TUV颜色模型输出,目标阈值建立采用手动和自动方式.利用颜色标志设计的对称性,改进累加取平均算法和旋转搜索算法,采用改进跟踪搜索算法进行目标搜索,提出智能组合算法思想.实验测试系统达到30帧/s处理速度,目标搜索准确性达到95%以上.     

一种仿人足球机器人目标定位与追踪算法

基于仿人足球机器人嵌入式系统结构,对目标定位和跟踪算法进行改进,提出一种适用于嵌入式全自主型机器人的颜色识别算法.首先,改进通用的颜色识别过程方法,添加目标特征统计学习,使足球机器人能够脱离PC机进行自主的目标颜色特征阈值设定;其次,简化基于嵌入式单目视觉系统下的目标定位算法,并通过扩大首帧搜索区域或加入形状检测的方法...     

自主足球机器人视觉系统结构及关键技术

提出了自主足球机器人嵌入式多处理器体系结构以及视觉系统的构成框架.对单目视觉系统所涉及的关键技术进行了详细的分析和研究,其中包括图像分割、目标搜索算法、目标定位和机器人自定位技术.基于YUV颜色空间,对目标进行分割,并通过连通区合并来快速搜索目标,同时根据摄像机模型来确定目标的空间位置.实验表明分布式视觉体现结构能够实时准确地完成视觉处理任务.以上新算法可以快速鲁棒地搜索图像目标,并能较精确地确定目标的位置信息和机器人的自定位信息.     

CamShift算法在足球机器人系统中的应用与改进

现有的CamShift算法虽可实现指定目标的连续跟踪,但直接应用在足球机器人上存在需要手工指定搜索目标等问题;文章通过对CamShift算法的深入研究,提出在搜索过程中加入轮廓匹配、根据搜索返回值确定机器人的姿态和在搜索的迭代过程中加入目标运动区域预测等改进,在足球机器人上使用取得了很好的效果.     

机器人足球识别算法研究

在基于YUV色彩空间上采用混合方法进行颜色分类基础上，提出了一种基于种子填充的新目标机器人搜索算法——二分搜索法，从而明显减少了识别过程中的计算量。通过在F180机器人足球系统上的试验，证明此方法是有效的，可以在保证识别精度的前提下，快速识别机器人。     

基于足球机器人视觉子系统多目标搜索算法的改进

针对机器人足球比赛的需要,基于对多目标的实时跟踪搜索,提出一种在精度、稳定性、实用性等方面都符合要求的足球机器人视觉系统的目标搜索算法。     

TSR-1型微型足球机器人视觉系统的研究

为了提高足球机器人图像处理的速度与精度，在分析了RGB彩色空间模型的优缺点后，提出采用HSI彩色空间模型进行图像处理，并根据足球机器人比赛的实际情况对HSI彩色空间模型做了相应的改进。此外，在综合分析常用的目标搜索方法基础上，提出了一种基于连续图像相关性的顺序网格和种子填充相结合的目标搜索方法，通过在微型足球机器人视觉系统上的应用表明，基于改进的HSI彩色空间模型的新目标搜索方法使系统可靠性和实时性得到了相当大的提高。     

一种自适应搜索的足球机器人定位方法

基于目前结构环境下的机器人定位问题,将机器人定位的概率问题转换为有限空间范围内的极小值搜索问题,实现了一种新的基于机器自学习的搜索方法.为了保证定位的实时性与定位精度,提出了一个能自动调整搜索步长的自适应搜索算法,解决了RoboCup中型组足球机器人的自定位问题,并在实际环境中完成了算法有效性测试.     

足球机器人视觉子系统的改进

简要概括了YSU足球机器人系统的视觉结构框架,对视觉系统的关键技术进行了详细介绍,通过几何矫正,克服了成像系统本身存在的图像形变问题.为了提高足球机器人图像处理的速度与精度,在分析了RGB彩色空间模型的优缺点后,提出采用HSV彩色空间模型进行图像处理,并根据足球机器人比赛的实际情况对HSV彩色空间模型做了相应改进.此外提出了一种基于连续图像相关性的顺序网格和种子填充相结合的目标搜索方法.     

求解VRPBTW的变邻域搜索算法

以电子商务环境下物流配送为背景,建立了带有时间窗和回程载货约束的车辆路径问题优化模型,设计了改进的变邻域搜索求解算法.该算法采用改进的Braysy顺序插入法生成问题初始解,再根据变邻域搜索算法机制应用4种不同搜索范围的局域搜索算子对初始解进行改进.通过对多个算例的求解实验,并与采用一般流程的变邻域搜索算法进行比较,结果表明所提出的变邻域搜索算法的求解效果明显优于采用一般流程的变邻域搜索算法,是求解该类问题的有效算法.     

智能体机器人足球比赛模拟系统

【目的】实体机器人足球比赛系统成本高、技术难度大,而智能体(Agent)机器人模拟足球比赛系统可以为实体机器人足球比赛系统的设计提供参考。【方法】根据实体机器人的特点,用智能体模拟实体机器人,将机器人足球比赛的控制算法建立在智能体上,对智能体设置运动速度、射门速度、能量、避碰等能力及意图,再利用网络技术,建立一个多种影响参数的足球机器人比赛模拟系统。【结果】该系统能有效按研究者设定的参数(条件)进行比赛,比赛结果与实际基本相符。【结论】智能体足球机器人比赛模拟系统不仅可以作为实体机器人足球比赛的模拟平台,还可以作为实体机器人足球比赛策略和相关参数的研究平台。     

A Research Platform of Multi-agent System Robot Soccer Game

A soccer robot system (HIT-1) was built to participate in MIROSOT-China99 held in Harbin Institute of Technology. Robot soccer game is a very complex robot application that incorporates real-time vision system, robot control, wireless communication and control of multiple robots. In the paper, we present the design and the hardware architecture and software architecture of our distributed multiple robot system.     

A Research Platform of Multi-agent System Robot Soccer Game

A soccer robot system (HIT-1) was built to participate in MIROSOT-China99 held in Harbin Institute of Technology. Robot soccer game is a very complex robot application that incorporates real-time vision system, robot control, wireless communication and control of multiple robots. In the paper, we present the design and the hardware architecture and software architecture of our distributed multiple robot system.     

足球机器人控制系统的设计与实现

足球机器人小车是机器人足球比赛的执行机构,介绍了一种基于DSP的足球机器人控制系统的实现方案。描述了系统组成各个模块的硬件实现,并给出了相应的软件设计方案。实验证明,该系统不仅简化了系统的外围设备,降低了系统的损耗,而且提高了机器人的稳定性和实时性,获得了更好的控制效果。     

类人足球机器人彩色目标识别与头部视觉跟踪

为了在机器人足球比赛中能够快速准确地跟踪运动目标,提出了一种颜色识别与头部视觉跟踪相结合的方法.利用HSV色彩空间颜色阈值的判别和种子点区域生长的填充算法识别物体,计算物体质心并判断其位置,然后通过舵机控制机器人头部的转动跟踪目标.实验结果表明,该方法具有较高的跟踪速度与准确性.     

机器人足球决策软件系统研究与实现

在机器人足球比赛中，决策系统根据视觉系统提供的机器人位姿和足球位置信息，进行快速准确的决策，是取得胜利的关键。介绍了一套机器人足球决幕软件系统的设计实现方案，采用六步推理模型，基于敷组对称和按需首次计算的视觉信息预处理方法；提出基于角色的改进多参考点运动轨迹规划方法。通过实际比赛验证，达到了机器人足球比赛要求，比赛效果较好。     

多智能足球机器人系统的关键技术

以NEWNEU参加机器人足球世界杯赛(FIRARWC99)的基于视觉型微型足球机器人系统MIROSOT为背景,详细介绍了机器人足球的关键应用技术·采用模糊神经网络和自学习专家系统的分层智能控制系统是当前机器人足球系统的研究方向·具有人工智能的自主型步行足球机器人是足球机器人的长远发展目标·     

基于颜色信息足球机器人视觉跟踪算法

机器人足球比赛是一项非常复杂的高技术对抗活动,其中快速准确地识别小球和机器人小车是决策及控制的基础,在足球机器人视觉跟踪中,颜色信息是最主要的识别分别依据由于ＨＳＶ模型更接近人眼对颜色的感知,在不同光照条件下,色调参数Ｈ数值较稳定,比较适合用识别处理更接近人眼对颜色的感知,在不同光照条件下,色调参数Ｈ数值较稳定,比较适合用做识别处理的基础。因此使用色调Ｈ和亮度Ｖ作为识别颜色的参数,同时为了提高识别速度,作了一些改进,并提出了一种闹尔夫球和机器人小车的快速识别算法,试验快速准确,证明了该算法的可靠性和有效性。     

基于隐马尔可夫模型的机器人足球赛场态势评估

针对机器人足球赛场态势评估问题,提出一种基于隐马尔可夫模型（HMM）的机器人足球赛场态势评估模型。通过对赛场信息进行提取和量化,抽象出7个相关态势因素,作为HMM模型的输入数据,通过采用改进的Bauw-Welch算法优化HMM的参数,从而获得赛场态势评估结果。实验结果表明,所提出的方法能较好地满足赛场实时性和准确性的要求,可以为球场上对应策略的变更提供及时、可靠的依据。