【摘 要】
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足球机器人有自身的运动灵活、高效自主的优点之外,完成任务能力也很强大,随着信息技术的飞速发展,成为了研究热点。足球机器人的研究包括许多领域,包括机器学习、机器人技术
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足球机器人有自身的运动灵活、高效自主的优点之外,完成任务能力也很强大,随着信息技术的飞速发展,成为了研究热点。足球机器人的研究包括许多领域,包括机器学习、机器人技术、人工智能、传感技术、计算机视觉技术、多代理系统、图像识别。机器人的视觉系统和运动规划是足球机器人的两大研究领域,本学位论文是基于RS-O型足球机器人,在机器人目标识别和运动控制方面进行了以下方面的研究和改进：(1)将RS-O型足球机器自带的摄像头作为视觉,足球机器人视觉系统采用对机器视觉系统较为合适的HSI颜色空间。在图像的预处理过程中,进行图像去噪采用的是中值滤波去噪方法,与传统方法相比,这种方法更能提高图像的信噪比,保留原始图像中的关于边缘和纹理的信息。(2)在进行目标特征提取与匹配的过程中,本文采用的是基于尺度不变特征变换的SIFT算子,并且对传统的SIFT算子在生成描述子的过程进行了优化,以提高其速度。针对传统的SIFT点匹配算法效率较低,匹配速度慢等问题,提出并实现了基于区域增长的SIFT点匹配法。这种算法可以在匹配可靠性基本保持不变的前提下,显著的提高匹配速度。(3)在足球机器人的运动规划方面,设计了一种新的全向轮,其运动平稳性和摩擦力特性优于现有全向轮；在全向移动平台运动控制方面,本文推导了全向移动平台的模型,包括运动学模型,动力学模型,及基于动力学模型的控制模型。根据实际需要将模型进行合理简化,对单电机轴进行了转速、电流双闭环控制仿真实验,最后进行了速度交叉耦合实验。研究结果证明：该移动平台具有灵活的运动方式,能快速确定自身位置、根据位置调整自身姿态实现在平面的自由运动。实验证明,通过把上述方法应用在RS-O型足球机器人上,对机器人性能有了明显的提高,并且通过机器人的足球实验得到了进一步的验证。
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