类人足球机器人场上目标识别算法

在比赛过程中类人足球机器人的视觉系统需要对足球、球门以及对阵双方机器人进行识别. 考虑到算法的快速性及有效性,采用基于颜色信息的算法对球及球门进行识别,通过球及球门的颜色阈值提取图片中球与球门可能的位置,再由球与球门的背景色或面积信息确定球与球门的正确位置. 对双方机器人的识别,首先提取机器人的特征,然后通过在线实时的监督学习方法训练一组级联分类器,通过训练好的分类器对双方机器人进行检测. 实验表明算法能够快速有效地识别场上目标,且算法具有较好的鲁棒性.     

半自主类人型机器人足球系统的优化设计

目前类人型足球机器人方面的研究还比较少,FIRA也把类人型机器人引入到足球领域不久,各个方面还不成熟,还有很大的发展空间。在这样的背景下,自主设计一个较好的类人型足球机器人系统,并且在实验和比赛中都证明了它的有效性。本文重点以视觉系统和决策系统为研究对象,针对视觉误差提出了一种新的校正方法,可以使误差率很小。针对决策系统,通过常见的决策程序设计框架的研究,提出了一个改进的程序设计框架,并且通过实验和比赛的检验,证明了该改进的程序设计框架的有效性,大大增强了机器人的比赛能力。     

基于实时ZMP检测的类人足球机器人步态规划

为了保证类人机器人行走的稳定性,合理的步态规划和误差补偿是最为关键的两个方面。针对研究新一代的类人足球机器人AFU2008,在步态规划方面,根据ZMP(零力矩点)稳定性原理,首先用参考轨迹法进行关节轨迹规划,然后由运动学逆解出的关节转角值对机器人舵机进行实际控制;在误差补偿方面,采用对ZMP影响较大的上体运动进行误差补偿,并针对传统的上体补偿方法的局限性,提出了允许上体高度作匀速运动的改进方法。最后通过仿真和实际实验表明:相对于传统补偿方法,新方法能够更加明显减小机器人的ZMP误差,提高机器人ZMP的稳定裕度,使得类人机器人可以稳定快速的行走。     

类人足球机器人决策系统的设计

类人机器人足球比赛是机器人足球比赛的最高赛事.类人足球机器人的决策系统是基于独立视觉的自主决策系统,很大程度上决定着比赛的胜败.介绍了自主研发的类人足球机器人决策系统的架构及实现方法,并在此基础上运用有限状态机理论,对单个机器人的自主进攻策略进行了详细分析和研究,真实环境中的实验及比赛结果证明了其有效性.该决策系统的设计及研究工作对基于自主决策的多智能体协作以及服务性机器人决策系统的研究都具有重要的价值.     

基于ARM的足球机器人控制系统的研究与设计

设计和实现了基于32位ARM7微处理器LPC2104的足球机器人控制系统。利用nRF2401与上位机通信,利用芯片L298驱动两个直流电机,使足球机器人的控制系统具有快速性、灵活性和准确性。在FIRA微型足球机器人上验证了该方案的可行性和有效性。     

足球机器人视觉图像的快速识别

FIRA MIROSOT机器人足球比赛中，视觉系统是比赛系统中获得环境信息的唯一途径。视觉系统的识别速度和精度对比赛的胜负有很大的影响。针对传统的视觉缺陷，在色标设计方案、彩色空间的转换、色彩的阈值判别和图像分割几个方面进行改进，明显地减少了计算量，提高了实时性。实验结果表明，比赛中该方案在运算速度和精确度2方面都具有很大的优越性。     

一种改进的类人足球机器人彩色目标识别算法

针对类人足球机器人视觉需求,提出一种结合区域生长和基于形状判别的阈值自适应更新的彩色目标识别算法。该算法在HSI空间基于S分量把图像分为高饱和区域和低饱和区域,在高饱和区域基于H分量采用区域生长算法识别目标;通过目标形状判别自适应更新阈值,并用新阈值更新区域生长中原来的阈值,以稳定准确地识别彩色目标。在类人足球机器人系统中的成功应用表明,该算法能在不同光照条件下稳定地识别出彩色目标,对光照环境有良好的适应性和鲁棒性,具有良好的识别效果。     

RoboCup 3D类人仿真比赛基础架构设计和控制系统

随着仿真机器人在国内国外迅速发展,对于仿真机器人的设计与提高也受到更多人的重视。提出了Robo Cup机器人足球仿真中的关键性部分——基础架构设计,同时介绍了仿真机器人的系统环境、代理环境等。为了提高机器人的工作效率,着重讨论了机器人对于足球的定位和控球问题。     

基于视觉的足球机器人系统

基于视觉的足球机器人系统融合了实时视觉信息处理,无线通讯、多机器人协作等多个领域的技术。提出了基于视觉的足球机器人系统的控制结构,设计并实现了足球机器人系统的视觉识别算法,以动作选择机构为核心建立了策略系统。     

足球机器人运动控制模块的设计

足球机器人运动控制模块的CPU、电机与减速器、测速装置、电机驱动芯片的选择与设计,讲述了PWM控制的相关设置。     

拟人机器人人脸识别系统研究

研究了人脸识别系统。基于拟人机器人人脸识别系统的工作流程,对人脸识别系统中人脸检测阶段所采用的Adaboost算法、人脸跟踪阶段采用的Camshift算法,以及人脸识别阶段所使用的PCA算法进行了探讨。采用了这些经典的算法后,该系统具有较高的识别率和系统性能。     

基于颜色空间映射的自适应足球机器人视觉系统

为了解决足球机器人比赛中视觉信息检测问题,给出基于嵌入式多处理器体系结构的视觉系统框架,并研究了一种自适应阈值目标分割方法。该方法将视觉系统采集的图像从YCbCr颜色空间转换为一维颜色映射图像,并提出基于竞争学习的空间映射方法。同时使用小波变换方法来平滑颜色映射空间直方图和降低阈值搜索维数。然后使用基于映射图像直方图动态搜索阈值的方法来分割图像。最后,通过实验表明研究的视觉系统的有效性,能够实时准确地完成视觉处理任务。     

足球机器人的视觉系统的研制

足球机器人的视觉系统是足球机器人必不可少的组成部分。机器人仅依赖于其视觉系统获得比赛场上的信息。讨论了一种经济的小型的CMUcam视觉模块,把此视觉模块安装在智能机器人平台—能力风暴智能机器人上,使每一个机器人都有独立的视觉,从而使机器人成为全自主式的足球机器人。     

基于DSPs的足球机器人控制系统的设计

设计从增强足球机器人软硬件性能角度出发,采用TI公司最新推出的针对数字电机控制的数字信号处理器(DSPs)-TMS320LF2407A作为足球机器人的CPU,实现对电动机的高效控制.相对于传统的微控制器(MCU),DSPs将高性能的DSP内核和丰富的微控制器外设功能集于单片之中,简化了外围设备,提高了系统的稳定性和集成度,成为传统的微控制器及其昂贵的多片外设的理想替代.     

基于ARM及机器视觉的智能药品运送机器人系统设计与研究

针对目前新冠疫情下人力资源紧缺，医疗人员工作风险高，医疗配送服务系统自动化的需求。设计出了一种基于嵌入式的医疗智能送药机器人系统。工作人员可在初始药房位置给定机器人应配送的门牌号房间，药品货物装载自动检测后，机器人将完成包括送药病房门牌号识别、路径规划、停车卸货等一系列配送任务。该系统以STM32F407IGT6高性能ARM芯片为控制核心，搭载具有KPU神经网络运算器的K210嵌入式平台进行门牌号识别，通过OPENMV4Plus开源硬件进行机器视觉寻迹，能够在复杂的医疗环境下准确无误的完成自身的配送药物任务。通过系统的实验测试，该机器人运行高效稳定，具有一定的推广价值。     

基于Kinect的仿人机器人控制系统

为实现对具有16个自由度仿人机器人的姿态控制,采用Kinect传感器对人体姿态的坐标数据进行采集,根据坐标信息利用Processing软件开发基于SimpleOpenNI库的上位机软件,建立人体关节模型,并利用空间向量法对仿人机器人的步态规划以及重心控制算法分析,解析各关节的转动角度,经由无线WiFi模块向仿人机器人发送指令以控制舵机的运动,最终实现对机器人的控制,搭建了基于Kinect传感器的测试平台.测试结果表明:仿人机器人上肢在运动范围内无死角,通过对重心的控制,下肢可实现简单的步行,符合预期效果.     

Robo-Erectus: a low-cost autonomous humanoid soccer robot

An exoskeleton robot can replace the wearer's motion function by operating the human's body. The purpose of this study is to propose a power assist method of walking, standing up and going up stairs based on autonomous motion of the exoskeleton robot suit, HAL (Hybrid assistive Limb), and verify the effectiveness of this method by experiment. In order to realize power assist of tasks (walking, standing up and going up stairs) autonomically, we used the Phase Sequence control which generates a task by transiting some simple basic motions called Phases. A task was divided into some Phases on the basis of the task performed by a normal person. The joint moving modes were categorized into active, passive and free modes according to the characteristic of the muscle force conditions. The autonomous motions which HAL generates in each Phase were designed corresponding to one of the categorized modes. The power assist experiments were performed by using the autonomous motion with a focus on the active mode. The experimental results showed that the wearer's muscle activation levels in each Phase were significantly reduced. With this, we confirmed the effectiveness of the proposed assist method.     

Policy gradient learning for a humanoid soccer robot

In humanoid robotic soccer, many factors, both at low-level (e.g., vision and motion control) and at high-level (e.g., behaviors and game strategies), determine the quality of the robot performance. In particular, the speed of individual robots, the precision of the trajectory, and the stability of the walking gaits, have a high impact on the success of a team. Consequently, humanoid soccer robots require fine tuning, especially for the basic behaviors. In recent years, machine learning techniques have been used to find optimal parameter sets for various humanoid robot behaviors. However, a drawback of learning techniques is time consumption: a practical learning method for robotic applications must be effective with a small amount of data. In this article, we compare two learning methods for humanoid walking gaits based on the Policy Gradient algorithm. We demonstrate that an extension of the classic Policy Gradient algorithm that takes into account parameter relevance allows for better solutions when only a few experiments are available. The results of our experimental work show the effectiveness of the policy gradient learning method, as well as its higher convergence rate, when the relevance of parameters is taken into account during learning.     

基于彩色图像分割的机器人的目标识别

以全自主型足球机器人的视觉系统为研究对象,介绍了一种基于彩色图像分割处理的目标识别方法.根据足球机器人系统中视觉系统的实际应用环境,分析对比了不同颜色空间的优缺点,采用HSV颜色空间作为视觉系统的工作空间,减弱了光照变化对视觉系统带来的影响.针对足球机器人系统中对视觉系统实时性的具体要求,提出了一种通过量化HSV颜色空间获得直方图阈值,再通过阈值进行彩色图像分割方法.这种方法大大减少了视觉系统的工作量,提高了系统的实时性.