【摘 要】
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机器人足球比赛系统是目前机器人控制、机器视觉、人工智能、多机器人协作等领域研究的一个热点,也是一个难点。RoboCup中型组机器人足球比赛为机器视觉的相关技术研究提供了
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机器人足球比赛系统是目前机器人控制、机器视觉、人工智能、多机器人协作等领域研究的一个热点,也是一个难点。RoboCup中型组机器人足球比赛为机器视觉的相关技术研究提供了一个标准的测试环境。对RoboCup中型组足球机器人视觉系统的研究,拓展了图像处理和识别技术的应用领域,丰富和发展了图像处理和识别技术的理论。在收集和分析国内外相关文献的基础上,本文主要研究了RoboCup中型组足球机器人的自定位方法和对球的识别。
本文主要研究工作包括:
1.机器人自定位方法。设计了基于粒子滤波和匹配优化的机器人自定位方法。该方法先选取代表当前机器人位姿的粒子为主粒子,并随机选取若干候选粒子。然后用匹配优化方法更新主粒子和若干候选粒子的位姿,并对粒子进行筛选,最后找到适合的粒子,其位姿作为机器人的预测位姿。实验结果证明了该方法的有效性。
2.中型组机器人足球比赛系统中球的识别。足球机器人的视觉系统主要由全向视觉,前向单目视觉和基于单片机的近距离视觉组成。对于全向视觉,本文采用区域生长算法识别球。实验证明了该算法的有效性；对于前向单目视觉,针对常用的基于区域生长的图像分割算法耗时长的特点,本文设计了基于放射扫描线的目标识别算法。实验证明该算法能较准确的对机器人附近的足球进行识别,并且耗时较少；对于基于单片机的近距离视觉提供的信息,本文将其和前向单目视觉的信息进行融合,实验证明了信息融合方法的有效性。
最后对全文进行了总结,说明了主要研究成果,同时指出本文的不足和有待进一步研究的问题。
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