【摘 要】
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类人足球机器人是利用视觉来感知外部世界的。通过视觉，机器人可以去识别场景里的特征目标，建立起物理世界的模型，并以此进行决策来产生具体的行为控制。 Robocup类人组比赛
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类人足球机器人是利用视觉来感知外部世界的。通过视觉，机器人可以去识别场景里的特征目标，建立起物理世界的模型，并以此进行决策来产生具体的行为控制。 Robocup类人组比赛中，对球的快速、准确识别，是占据比赛主动权的关键。在不考虑场外干扰下，由于其环境具有结构化的颜色特征，识别球也就归结为颜色分类和聚类搜索的过程。本文基于降维的HSI颜色空间模型，提出了一种非线性支持向量机结合查找表的分类方法。通过仿真验证，此方法能有效、快速地进行球识别。 针对现有比赛规则中把定位柱个数由4个降至2个的现状，本文建立了基于二目标点的自定位模型。两个目标点在场地里的坐标是事先知道的，只要机器人能识别出这两个目标，通过所建立的自定位模型便能求解出机器人自己在场地的位姿。自定位模型中的关键部分是测距模型。根据摄像头参数的不同，本文采用了两种测距模型及算法，即摄像头参数为焦距的测距模型和摄像头参数为视野角的测距模型。通过实验验证，前一种测距模型及算法对控制实验误差方面比较有效，所得到的自定位结果也与预期要求基本符合。
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