基于双目协调的小型全自主足球机器人导航
基于双目视觉的六足机器人环境地图构建及运动规划
contents •研究背景与意义•相关工作与研究现状•基于双目视觉的环境地图构建•六足机器人运动规划•系统集成与实验验证•结论与展望•参考文献目录01研究背景六足机器人是近年来机器人领域的研究热点，具有较好的地形适应性和稳定性，能够适应复杂的环境。
双目视觉是一种仿人视觉系统，可以获取三维空间信息，具有较高的精度和灵活性，适合用于六足机器人的环境感知和地图构建。
目前，基于双目视觉的六足机器人环境地图构建及运动规划方面的研究还比较少，需要进一步探讨和研究。
基于双目视觉的六足机器人环境地图构建及运动规划研究，具有重要的理论价值和实践意义。
从理论价值方面来说，该研究可以帮助我们深入理解六足机器人的运动学、动力学以及感知能力等方面的性能，推进机器人的智能化发展。
从实践意义方面来说，该研究可以提高六足机器人在军事、灾难救援、公共安全等领域的应用价值，为人类的生产和生活带来更多的便利和效益。
研究意义01双目视觉研究现状双目视觉系统构成双目视觉原理双目视觉应用领域六足机器人研究现状六足机器人运动性能六足机器人应用领域六足机器人结构特点1环境地图构建与运动规划研究现状23环境地图构建是机器人导航的关键问题之一，目前主要采用的方法包括栅格地图、特征地图等。
环境地图构建方法运动规划是实现机器人自主运动的关键技术之一，目前主要采用的方法包括基于规则的规划、基于搜索的规划等。
运动规划方法地图构建与运动规划是相互关联的，需要将两者结合起来，实现机器人的自主导航和环境感知。
地图构建与运动规划的结合01相机参数标定立体校正双目视觉系统标定与立体校正图像特征提取与匹配三维环境重建算法视差计算利用视差图和相机参数，通过三维重建算法，如多视图立体视觉或点云融合算法，将二维图像转化为三维环境模型。
三维重建环境地图构建01六足机器人运动学模型030201基于遗传算法的路径规划路径规划问题建模将路径规划问题转化为适合遗传算法求解的数学模型，包括状态空间、控制约束和目标函数等。
机器人足球足球机器人的路径规划方法
机器人足球足球机器人的路径规划方法在当今科技飞速发展的时代，机器人足球作为一个充满挑战和创新的领域，吸引了众多研究者的目光。
而在机器人足球比赛中，足球机器人的路径规划方法至关重要，它直接影响着机器人的表现和比赛的胜负。
路径规划，简单来说，就是为足球机器人找到一条从当前位置到目标位置的最优或可行路径。
这可不是一件容易的事情，因为比赛场上情况复杂多变，充满了各种不确定因素。
要理解足球机器人的路径规划，首先得考虑比赛场地的环境。
想象一下，一个标准的机器人足球场地，有边界、球门、其他机器人等各种障碍物。
足球机器人需要在不碰撞这些障碍物的前提下，快速准确地到达指定位置。
这就要求路径规划算法能够对场地环境进行精确的建模和分析。
一种常见的路径规划方法是基于栅格法。
把比赛场地划分成一个个小栅格，每个栅格代表一个可能的位置。
通过给不同的栅格赋予不同的属性，比如可通行、不可通行等，来构建场地的模型。
然后，利用搜索算法，比如 A算法，在这个栅格地图上寻找最优路径。
A算法通过综合考虑路径的长度和预估的代价，能够有效地找到一条较优的路径。
但这种方法的缺点是，当场地较大或者栅格划分较细时，计算量会非常大，可能导致实时性不好。
另一种方法是基于人工势场法。
把比赛场地想象成一个充满了力场的空间，目标位置对机器人产生吸引力，障碍物对机器人产生排斥力。
机器人在这些力的作用下运动，从而找到一条避开障碍物到达目标的路径。
这种方法的优点是计算简单，实时性好，但也存在容易陷入局部最优解的问题，就是机器人可能会被困在某个局部区域，找不到全局最优的路径。
还有一种叫做动态窗口法的路径规划方法。
它考虑了机器人的运动学和动力学约束，通过在机器人的速度空间中进行采样和评估，找到一组在当前环境下可行且最优的速度，从而控制机器人的运动。
这种方法适用于机器人需要快速响应环境变化的情况，但对于复杂的环境建模可能不够精确。
为了提高路径规划的效果，还可以结合多种方法。
全自主足球机器人视觉系统的研制的开题报告
全自主足球机器人视觉系统的研制的开题报告一、项目背景足球机器人已经成为了现代机器人领域的一个热门话题，其具有极高的研究价值和应用前景。
传统的足球机器人主要依赖于遥控器进行控制，但这种方式的局限性较大，无法适应多变的场景和复杂的比赛规则。
因此，全自主足球机器人成为了足球机器人领域的一个研究热点。
全自主足球机器人必须具备强大的自主控制能力，并且需要配备精准的视觉系统，以便能够在比赛时精准地识别和跟踪足球以及其他机器人。
目前，关于全自主足球机器人视觉系统的研究仍存在一定的局限性，对其进行深入研究和探索，对于促进足球机器人领域的进步和发展具有重要意义。
因此，本项目旨在研制全自主足球机器人视觉系统。
二、项目研究内容本项目的研究内容主要包括以下方面：1. 足球机器人视觉传感器选型及配置：根据足球机器人的应用场景和环境特点，选择合适的视觉传感器，并进行优化配置。
2. 视觉模块设计与实现：根据足球机器人的功能需求和系统特点，设计和实现视觉模块，包括图像处理、特征提取、跟踪算法等。
3. 视觉系统集成与测试：将视觉模块集成到足球机器人系统中，并进行测试和优化。
三、项目研究意义本项目的研究意义主要表现在以下方面：1. 推动全自主足球机器人领域的发展，提高足球机器人的自主控制水平。
2. 提升足球机器人的行动能力和智能水平，丰富其在多种场景下应用的可能性。
3. 增进人们对机器人科技的认识和理解，推进智能机器人技术的普及和应用。
四、项目研究方法本项目的研究方法主要包括以下方面：1. 文献调研：收集、整理和分析相关文献资料，了解足球机器人视觉系统的运作原理和发展趋势。
2. 硬件选型和配置：根据足球机器人系统的需求和特点，选择合适的视觉传感器，并进行优化配置。
3. 开发软件程序：通过多种图像处理算法和机器学习算法，实现视觉模块中的各项功能。
4. 集成测试：将研发的视觉模块集成到足球机器人系统中，并进行测试和优化。
五、项目实验方案本项目的实验方案主要包括以下步骤：1. 完成文献调研，明确研究目标和方向。
双目立体视觉
低于1.0cm。
立体视觉的发展方向
就双目立体视觉技术的发展现状而言，要构造出类似于人眼的通用双目立体视觉系统， 还有很长的路要走，进一步的研究方向可归纳如下：
（1）如何建立更有效的双目立体视觉模型，为匹配提供更多的约束信息，降低立体匹
配的难度。 （2）探索新的适用于全面立体视觉的计算理论和匹配更有效的匹配准则和算法结构， 以解决存在灰度失真，几何畸变（透视，旋转，缩放等），噪声干扰，特殊结构（平坦 区域，重复相似结构等），及遮掩景物的匹配问题； （3）算法向并行化发展，提高速度，减少运算量，增强系统的实用性；
4．立体匹配：根据对所选特征的计算，建立特征之间的对应关系， 将同一个空间物理点在不同图像中的映像点对应起来。
立体匹配有三个基本的步骤组成：1)从立体图像对中的一幅图像
如左图上选择与实际物理结构相应的图像特征；2)在另一幅图像如右 图中确定出同一物理结构的对应图像特征；3)确定这两个特征之间的 相对位置，得到视差。其中的步骤2是实现匹配的关键。 5．深度确定 通过立体匹配得到视差图像之后，便可以确定深度图像，并恢复 场景3－D信息。
视觉技术的发展产生了极大的推动作用，在这一领域已形成了从图像的获取到最终的三
维场景可视表面重构的完整体系，使得立体视觉已成为计算机视觉中一个非常重要的分 支。 经过几十年来的发展，立体视觉在机器人视觉、航空测绘、反求工程、军事运用、 医学成像和工业检测等领域中的运用越来越广
国外研究动态：
双目体视目前主要应用于四个领域：机器人导航、微操作系统的参数检测、三维测量和 虚拟现实。
体视觉技术的诞生。
随着研究的深入，研究的范围从边缘、角点等特征的提取，线条、平面、曲面等几 何要素的分析，直到对图像明暗、纹理、运动和成像几何等进行分析，并建立起各种数
自主式足球机器人决策系统的设计与实现的开题报告
自主式足球机器人决策系统的设计与实现的开题报告1. 研究背景足球机器人是一种智能化的机器人，可以用于实现足球比赛。
足球机器人通常需要集成计算机视觉、机器学习等多种技术，以实现自主决策、运动控制、目标追踪等功能。
目前，足球机器人在实际比赛中已经有了广泛的应用，但是其决策系统的设计和实现仍然存在一些问题和挑战。
本文旨在设计和实现一种自主式足球机器人决策系统，以提高足球机器人的智能化水平和比赛表现。
2. 研究内容本文的主要研究内容包括以下几个方面：（1）足球机器人自主决策算法的设计：针对足球比赛中的场景和规则，设计一种适合足球机器人使用的自主决策算法，包括对比赛场上其他机器人的位置、球的位置、比赛规则等信息进行分析和处理，以实现机器人的自主决策。
（2）足球机器人运动控制系统的设计：设计一种适合足球机器人使用的运动控制系统，可以实现机器人的运动控制和行为规划，以响应决策算法的指令。
（3）足球机器人数据处理和分析系统的设计：设计一种能够有效地处理和分析足球机器人传感器采集的数据的系统，包括对机器人自身状态、环境条件等数据进行处理和分析，以提高机器人的决策准确性和效率。
（4）足球机器人硬件和软件系统的整合：整合足球机器人硬件和软件系统，包括对足球机器人的传感器、运动控制、决策算法等进行整合和优化，以实现足球机器人的自主决策和运动控制。
3. 研究方法本文将采用以下研究方法：（1）文献综述法：通过调研和分析目前足球机器人领域的相关文献，了解和学习足球机器人的相关技术和方法，为足球机器人决策系统的设计和实现提供参考。
（2）实验研究法：通过实际的足球机器人实验，测试和优化决策系统的性能和表现，以实现足球机器人的自主决策和运动控制。
（3）模拟仿真法：通过使用计算机模拟仿真软件，模拟足球机器人的运动控制和决策过程，以进一步优化和测试决策系统的性能和表现。
4. 研究计划本文的研究计划如下：阶段一：文献综述和问题分析（1个月）主要任务：调研和分析足球机器人领域的相关文献，了解和学习足球机器人的相关技术和方法，分析和归纳当前足球机器人决策系统存在的问题和挑战。
机器人足球智能控制技术研究
机器人足球智能控制技术研究近年来，机器人技术日新月异，越来越多的人开始重视机器人的应用领域和未来发展前景。
其中，机器人足球智能控制技术的研究引起了广泛关注。
机器人足球是一个集电子工程、计算机科学、控制工程、机械工程等多学科的交叉领域。
它是以机器人为主体，通过计算机控制实现复杂的足球比赛仿真。
机器人足球场地和足球规则均按照真实足球比赛标准建造和设置。
在比赛中，不仅需要机器人具有良好的机械结构设计，还需要机器人掌握高超的运动技巧和智能控制技术。
机器人足球智能控制技术研究，旨在提高机器人的自主决策和动作执行能力，从而使机器人参与足球比赛更具实际意义和操作性。
机器人足球智能控制技术的研究包含以下几个方面：一、视觉感知技术机器人足球在比赛中需要识别和跟踪比赛场地、球员以及足球等多种信息。
因此，视觉感知技术是机器人足球智能控制技术研究的重要组成部分。
视觉感知技术主要包括图像采集、图像处理、目标识别和跟踪等方面。
在机器人足球比赛中，机器人通过摄像头采集比赛场地的图像信息，并且通过图像处理算法对图像进行优化和处理，从而减少因光线、阴影等因素的影响。
同时，机器人需要通过目标识别和跟踪技术准确地识别并跟踪足球、球员等目标。
视觉感知技术的发展可以大大提高机器人足球比赛的准确性和实时性。
二、路径规划技术路径规划技术是机器人足球智能控制技术的核心，它可以实现机器人自主选择和规划行动路径，以达到更好的比赛效果。
路径规划技术主要包括地图建立、路径搜索和动态路径规划等方面。
在机器人足球比赛中，机器人需要通过地图建立和路径搜索技术获得比赛场地和对手的信息，并为自己规划出最短路径。
此外，机器人还需要通过动态路径规划技术实现意外情况下的适应性和规避能力。
路径规划技术的发展可以提高机器人足球比赛的战术灵活性和应变能力。
三、智能控制技术智能控制技术是机器人足球智能控制技术的重要组成部分。
它可以实现机器人的自主选择、判断和决策。
智能控制技术主要包括反应式控制、基于规则的控制、人工智能等方面。
集控式微型足球机器人二
04
集控式微型足球机器人 的未来发展
技术创新
01
02
03
传感器技术
利用更先进的传感器技术， 提高机器人的感知能力， 使其能够更准确地判断球 场上的情况。
AI算法
研发更智能的AI算法，使 机器人能够自主决策、协 同作战，提高比赛的竞技 水平。
无线通信技术
利用5G等无线通信技术， 实现机器人之间的快速信 息传递，提高比赛的实时 性。
特点
体积小、速度快、灵活性强、可 编程控制，能够进行精准的移动 和操作，适应不同的比赛规则和 场地条件。
机器人的历史与发展
起源
集控式微型足球机器人最初起源 于微型足球比赛，由爱好者自主 设计和制作，后来逐渐发展成为
一个独立的机器人分支。
技术进步
随着微电子、控制和传感器技术的 发展，集控式微型足球机器人的性 能不断提升，功能也日益丰富。
实验操作
通过计算机控制集控式微型足球机器人进行足球比赛，记录比赛过 程和数据。
数据处理
对采集的数据进行分析和处理，包括进球、控球率、传球成功率等 指标。
实验结果与分析
实验结果
01
通过多场比赛的实验，得到了一系列关于集控式微型足球机器
人的数据和指标。
结果分析
02
对实验结果进行分析，包括机器人的表现、技术指标和比赛策
教育领域
在机器人教育和创客教育中，集控式 微型足球机器人可以作为教学工具和 课程资源，培养学生的编程、机械和 电子技术能力。
02
集控式微型足球机器人 介绍
机器人组成
01
02
03
04
传感器
用于检测足球和周围环境，提 供机器人的位置和姿态信息。
基于双目视觉的六足机器人环境地图构建及运动规划研究共3篇
基于双目视觉的六足机器人环境地图构建及运动规划研究共3篇基于双目视觉的六足机器人环境地图构建及运动规划研究1基于双目视觉的六足机器人环境地图构建及运动规划研究随着科技的发展，机器人技术被广泛应用于各个方面，其中六足机器人的移动机构使其具有很强的适应性和灵活性。
然而，六足机器人在环境感知和运动规划方面还存在一些挑战。
本文基于双目视觉技术，研究了六足机器人的环境地图构建和运动规划问题。
首先，我们需要构建一张环境地图，使机器人能够感知周围的环境信息，包括障碍物、墙体、门窗等。
传统的地图建立方法通常是使用激光雷达，但该方法不能捕捉到地形和环境的颜色信息。
因此，我们使用了双目视觉技术，通过两个摄像头获取场景图像，通过视差计算来重建场景的深度信息，最终得到三维点云。
然后，我们将点云转换为地图，并使用卡尔曼滤波算法对地图进行优化，得到一个准确性较高的环境地图。
接下来，我们需要解决六足机器人的运动规划问题。
由于机器人的移动机构复杂，传统的规划方法无法满足其需要。
因此，我们需要采用先进的算法来实现规划。
我们采用了深度强化学习框架进行规划，该框架能够学习到机器人的运动策略，通过多次实验和训练，实现了高效、稳定、自适应的运动规划。
最后，我们在实验室环境中对该方法进行了验证和评估。
实验结果表明，该方法能够有效地构建环境地图并实现高效、灵活、自适应的机器人运动规划。
未来，我们将进一步完善该方法，在复杂的现实环境中进行实验验证。
本文提出的基于双目视觉的六足机器人环境地图构建及运动规划方法，为机器人领域的研究提供了一种新的思路和方法，具有较大的应用前景和推广价值本文提出的基于双目视觉的六足机器人环境地图构建及运动规划方法，为解决机器人在环境中移动的问题提供了一种新颖、高效的解决思路。
采用该方法可以获得高精度的环境地图，有效地规划机器人的运动轨迹，提升机器人的移动效率和准确度。
该方法具有广泛的应用前景，在智能制造、工业自动化、军事领域等多个领域都有潜在的应用价值。
基于双目立体视觉的跨越式机器人自主导航研究
基于双目立体视觉的跨越式机器人自主导航研究概述随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，机器人技术也越来越成熟。
其中，基于双目立体视觉的跨越式机器人自主导航技术的研究，是当前研究的一个热点和难点。
本文将从以下几个方面展开讨论：1.跨越式机器人的基本原理；2.双目立体视觉技术的原理与应用；3. 跨越式机器人基于双目立体视觉的自主导航技术研究。
跨越式机器人的基本原理跨越式机器人是一种能够在复杂地形环境中行走、跳跃、攀爬等的机器人。
其主要原理是利用弹簧蓄能以及气压控制等机械原理，使机器人具有跳跃的能力。
其结构主要由弹簧、气缸、电机、轮子等组成。
机器人通过电机驱动轮子，行走一定的距离后，利用气压控制跳跃到下一处目标点，从而完成跨越式行动。
双目立体视觉技术的原理与应用双目立体视觉技术，是一种通过左右两个摄像头或眼睛采集同一目标不同视角的影像，进而实现对该目标在三维空间中定位和还原的技术。
其原理主要利用人眼的立体视觉原理，即人眼通过同一目标在左右眼睛中的视差，形成一个三维立体的视觉效果。
这种技术在机器人领域有着广泛的应用。
如在机器人的定位、导航、障碍物检测和避障等方面，都有着重要的作用。
跨越式机器人基于双目立体视觉的自主导航技术研究基于双目立体视觉的自主导航技术，是当前跨越式机器人研发的一个热点问题。
其主要目标是通过双目立体视觉技术，实现对机器人在跨越式行动中的姿态控制、目标检测、路径规划等方面的自主化控制。
在此过程中，机器人需要通过双目摄像头采集目标点的三维信息，并结合机器学习算法，实时识别和分析目标点的特征信息，进而生成有效的路径规划策略。
同时，机器人还需根据自身的实时状态信息，实时调整自己的姿态和行动方式，以保证跨越式行动的成功完成。
总结本文主要讨论了基于双目立体视觉的跨越式机器人自主导航技术的研究。
从跨越式机器人基本原理、双目立体视觉技术特点与应用、以及跨越式机器人基于双目立体视觉的自主导航技术三个方面进行了分析和阐述。
微型足球机器人位姿辨识与群智能路径规划技术
团队协作
多个微型足球机器人需协 同作战，通过相互配合实 现战术目标。
技术要求
对机器人的定位、控制、 通信等技术要求较高，需 保证比赛的公平性和观赏 性。
微型足球机器人的发展历程
技术起源
微型足球机器人的技术起 源于20世纪80年代，最初 主要用于教育和科研领域 。
技术发展
随着微电子、传感器、通 信等技术的不断发展，微 型足球机器人的性能得到 不断提升。
微型足球机器人位姿辨识与 群智能路径规划技术
汇报人： 2024-01-03
目录
• 微型足球机器人概述 • 位姿辨识技术 • 群智能路径规划技术 • 微型足球机器人位姿辨识与群
智能路径规划技术的结合应用 • 技术挑战与未来展望 • 相关文献与参考资料
01
微型足球机器人概述
微型足球机器人的定义与特点
• 可靠性高：多种传感器融合可以降低单一传感器失效对位 姿辨识的影响。
位姿辨识技术的优缺点分析
成本较高
需要多种传感器和高级算法支持，导 致硬件和软件开发成本较高。
需要不断校准和维护
由于传感器漂移和环境变化等因素， 需要定期校准和维护位姿辨识系统。
对环境要求较高
在某些复杂或动态环境中，传感器可 能受到干扰或失效，影响位姿辨识的 准确性。
优点
能够处理复杂环境和不确定性因素，具有较强的鲁棒性和适应性；能够实现多机 器人协同路径规划，提高整体性能。
缺点
计算复杂度高，需要较长的计算时间和较大的存储空间；对于特定问题可能需要 针对具体情况进行算法调整和优化。
04
微型足球机器人位姿辨识与群 智能路径规划技术的结合应用
结合应用的意义与价值
提高足球机器人整体性能
全自主机器人足球系统的视觉和全局地图构建的开题报告
全自主机器人足球系统的视觉和全局地图构建的开题报告一、研究背景和意义随着科技的不断进步，机器人技术的应用越来越广泛。
其中，机器人足球系统作为一种集合了机械、电子、计算机等多学科的高科技系统，其研究意义和应用前景越来越受到人们的关注。
全自主机器人足球系统是指机器人足球队在没有人类干预的情况下，完成整个比赛过程中的决策、行动、战术部署等。
其中，视觉和全局地图构建是实现全自主机器人足球系统的重要技术手段。
因此，本篇开题报告旨在探究如何实现全自主机器人足球系统的视觉和全局地图构建技术。
二、研究内容和方法本文将基于现有研究成果，结合实际场景需求，探究全自主机器人足球系统的视觉和全局地图构建技术。
主要研究内容包括：1. 机器人足球系统视觉模块设计。
通过研究视觉模块，提取比赛场地中足球、足球场边线、球门等元素信息，进一步应用在机器人足球系统的控制模块中。
2. 机器人足球系统全局地图构建。
采集比赛场地 3D 点云信息，并在此基础上构建机器人足球系统的全局地图。
3. 实现机器人足球系统的自主决策。
将机器人足球系统的视觉模块和全局地图构建技术应用于实际比赛中，实现机器人足球系统的自主决策。
本研究将采用实验室实验、仿真模拟和实际比赛三种研究方法，逐步探究实现全自主机器人足球系统的视觉和全局地图构建技术。
三、预期成果和意义本研究的预期成果包括：1. 实现全自主机器人足球系统的视觉和全局地图构建技术，并验证其有效性；2. 拓展机器人足球系统的自主决策能力，提高其比赛表现水平；3. 推动机器人技术在运动领域的广泛应用，促进机器人足球系统的发展和普及。
通过以上预期成果，本研究将为机器人足球系统的发展和运用提供借鉴和参考，同时也将拓展和提升机器人技术在其他领域的应用。
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图 5 单目测距原理图 Fig . 5 Diagram of measuring with one CCD
2
全 自主足球机器 人结构及双目 系统 ( Structure autonomous soccer robot and it s two CCD vision system)
2. 1
全自主足球机器人总体结构 该机器人的外观图如图 1 所示, 机器人外型 呈
圆柱形, 高度 35cm( 不包括天线 ) , 柱截面平均直 径 19. 5cm, 重量 7. 5 kg, 其中电池 1. 2kg. 图 2 为其总体 系统结构图.
图4
全自主足球机器人视觉系统接口 Fig. 4 Interface of two CCD
轴指向机器人正前方, ORX R 轴指向机器人右侧 . 如 图 5 所示.
通过实际测试, 该机器人系统对于分辨率为 160 120 的 24 位彩色图象 , 通过 USB 摄象机采集的图 象最大采样速率为 25fps, 而通过图象采集模块采集 图象的速率为 30fps, 其接入的是视频摄象机的输出 信号 . 视频摄像方式对动态图象的采集效果要明显 好于 USB 接口摄像方式. 根据这一特点, 考虑性能价 格比, 将 USB 接口摄象机安装在机器人的下部与本 体固定 , 定义为下目 , 观测机器人正前方环境目标 . 视频摄象机安装在机器人顶部 , 定义为上目 , 某一时 刻其与机器人正前方的偏差角为 , 顺时针方向 偏 差为负, 逆时 针为 正, 其变 化 范围 是 - 165 !< < 165!, 转动轴心与机器人圆柱形结构轴心同轴 . 摄象 机水平方向视野角大于 60 !, 所以在机器人本体不动 的情况下 , 通过转动上面的摄象机可以扫视水平方 向 360!的视场 . 摄象机的视野场除了与摄象机的视 角有关外, 还与其安装高度 h 及摄象机光轴与水平 线的夹角 ( 定义为倾斜角 ) 有关 . 对于小型全自主足 球机器人视觉系统, 确定如下安装规则, 以使其最大 限度地适合比赛 . 规则 1: 对于 下目的安 装高度 H d 及其 倾斜 角 d , 将机器人放在比赛场地内一角 , 调整下面的摄象 机的 H d 及
3
, 该机器人是典型的单目视觉系统. 而
多机器人比赛中往往需要同时关注两个或更多的目 标, 实现机器人定位及沿曲线路径跟踪和避障等复 杂动作 . 基于单目视觉系统的机器人实现这些功能 是很困难的 . 由于高度的约束, 给 FIRA 的机器人安 装象文献[ 2] 中提到的注视和全方位两部摄象机是 很难实现的 . 因此, 提出了基于注视和扫描结构的双
收稿日期 : 2003- 04- 14
506
机
器
人
2003 年 11 月
目视觉系统, 通过双目协调实现全自主足球机器人 的导航功能. 该系统的两个摄象机是异构的 , 一台固 定在机器人本体内前视, 另一台安装在机器人上方 可以在水平方向转动. 该导航系统结构具有如下特 点: ( 1) 上面摄象机的转动功能使得机器人在静止 和运动状态可以对运动和静止目标进行跟踪 ; ( 2) 两部摄象机安 装高度不同, 对相同目标 定 位精度不同, 通过数据融合可以实现目标的精确定 位. 这不仅可以提高路径规划的有效性, 而且通过定 位球门使及时获得全局坐标成为可能; ( 3) 至少可以同时锁定两个目标, 可以满足带球避 障及以球门为路标的实时全局定位等行为要求. 根据 FIRA 关于全自主足球比赛 RoboSot 项目的 规则 , 设计开发了用于参赛的机器人系统 , 并参加了 2002 年的 FIRA 世界杯锦标赛进行实战考验, 获得了 该项目冠军. 本文在介绍双目导航系统结构之后, 首 先分析了利用其中的单目实现足球机器人导航 , 完 成射门、 避障、 带球避障射门等功能的原理及算法 , 然后介绍了双目协调实现导航的原理和算法及实验 结果 . 在结论中对双目协调实现全自主足球机器人 导航的实用性进行了介绍 .
摘
要 : 对所开发的小型全自主足球机器人只依靠双目异 构视觉 进行导航 问题进 行了研 究 . 建 立了双 视觉测
量目标相对和全局坐标的模型 , 给出了上目和下目的基本导航方法 . 然后重点分析了基于双目协调的足球机器人导 航数据融合方法和双目协调机理 . 在所开发的全自主足球机器人上进行的实验及在 FIRA 的世界杯赛上机器人的成 功表现 , 证明了双目协调导航的有效性和实用性 . 关键词 : 双目协调 ; 全自主足球机器人 ; 导航 ; 数据融 合 中图分类号 : TP24 文献标识码 : B
单 目 测 距 模 型 ( Distance measurement model of single CCD)
与机器人本体固定的单目测距模型
在平的地面环境 , 当单摄象机的成像高度及其 光轴与地面的夹角可测时 , 可以确定地面上的目标 与摄象机的距离. 对于安装在机器人上的摄象机则 可以测出机器人与目标的距离 . 具体方法如下 : 设本系统的世界坐标系 X g YgZ g 的原点 Og 在比 赛场地的本方球门线的中点 , X gOg Yg 平面与场地共 面, Og Yg 轴指向对方球门线中点 , OgX g 轴指向本方 球门右侧. 机器人坐标系为 X RYRZR , 其原点 OR 落在 机器人正前方地面上. OR ZR 轴垂直地面向上, OR YR
Hale Waihona Puke 1引言( Introduction)
全自主机器人足球比赛与半自主及仿真机器人
长
宽不 大 于 50
50cm2 , 高 度 在 30 至 80cm 之
间[ 1, 2] . 相比之下, FIRA 在外型尺寸上对机器人的体 系结构设计提出了更高的要求 . RoboCup 参赛队凭借 机器人尺寸的优势, 给机器人安装了全局视觉、 激光 测距和红外测距等装置 , 取得了很好的环境感知效 果[ 3] . FIRA 系列中的韩国科学技术学院 ( KAIST ) 开 发的全自主足球机器人系统采用单目视觉 , 其摄象 机可以随着机器人上部份的本体在水平方向做无角 度约束旋转
图2 Fig. 2 全自主足球机器人系统结构框图
System framework of autonomous soccer robot
其由无线通信系统、 双目异构视觉系统、 超声波 测量系统、 主机系统、 电机及其驱动控制系统、 电源 系统及本体平台七部分组成 . 无线通讯系统采用无 线网络结构 , 机器人之间及机器人与主调度器之间 可以采用基于 Intranet 网络的方式通讯 , 通讯速率为 11Mbps. 超声波测量系统拥有八对探头用于探测机 器人水平八个方向的目标 , 测量范围 7~ 120cm, 最高 测量精度 0. 5cm. 根据机器人足球比赛特点, 视觉系 统采用双目异构结构, 分别安装在机器人的顶部和 中下部 , 其结构特点及工作方式在下文中详细介绍 . 主机系统采用嵌入式主机板 , 相当于 PIII 级的 CPU, 主频 500MHz, 内 存 128Mb, 配 有 EIDE 接口、 双 USB 接口、 CRT 及 LCD 接口、 KB( MOUSE) 接口、 标准 PRT 接口、 RS232 接口等 . 电 机及其 驱动控 制系 统通过 ISA 扩展总线与主机系统相连, 可以控制四个电机并 对电机编码器的数值检测 . 四个电机中有两个以差 动方式驱动机器人本体平台, 一个驱动上部摄象机 , 一个驱动踢球器. 电源系统将电池或外部提供的直 流电源转换成系统各部分所需各等级电压 , 电池可 连续对主机供电 4 小时 , 对电机供电时间视机器人 活动情况而定. 2. 2 环境感知及其双目异构视觉系统的结构 环境感知部分是自主机器人的重要环 节[ 6] . 本 系统的环境感知部分由视觉系统和超声波测量系统 组成, 用于检测系统的外参数 . 其内参数主要是双轮 驱动电机和上摄象机伺服电机编码器的反馈值 . 本 文只对双视觉系统环境感知及协调问题进行探讨 . 根据全自主足 球机器人比赛中 需要快速 准确确定 球、 门及机器 人位姿的特 点, 设 计了一种 双视觉系 统. 该系统具有两部结构型号可以完全不同的摄象 机, 通过 USB 接口或专门的图象采集接口模块与主 机相连 . 如图 3 和图 4 所示.
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足球比赛项目 的主要区别在 于机器人环 境感知 部 分. 即全自主足球机器人难以做到在每一个环境感 知周期内准确测出比赛场内所有参赛机器人和球的 位姿信息. 所以 , 快速、 准确而且全面地感知周围环 境是全自主机器人研究的主要课题之一 . 基于视觉 系统对环境进行感知是主要手段之一 . 视觉系统在 机器人足球比赛中不仅识别场地内的球、 球门、 其它 机器人及场地标识, 而且对识别的目标及机器人自 身进行定位分析 . FIRA 系列的全自主足球机器人比 赛项目 ( RoboSot) 与 RoboCup 的中型组项目比赛项目 ( Middle Size League) 是相对应的. 二者的区别之一在 于机器人的外型尺寸约束 . 其中 FIRA 要求的外型尺 寸不大于 20 20 40cm , RoboCup 则要求机器人的
Abstract: Navigation based on two different structured CCD cameras mounted on small size autonomous soccer robot is present ed. Models to get the local and global coordinates are given and navigation methods of each CCD are discussed. Then the approach of data fusion and coordination based on the two CCD system to implement navigation of soccer robot are analyzed in detail. The validation and practicability of navigation based on coordination of two CCD system are proved by the experiment on the accom plished robot and FIRA world Cup competition. Keywords: coordinate of two CCDs; autonomous soccer robot; navigation; data fusion