基于视觉的机器人快速目标获取及距离测定方法的研究与实现

摘要

本文以ROBOCUP四腿机器人足球赛为背景,以Sony四腿机器人AIBO(ERS-7)为实验对象,研究并实现了四腿机器人足球比赛系统的视觉模块、守门员的行为控制和机器人之间的通信.ROBOCUP四腿机器人足球赛中,机器人的视野范围非常窄.快速、准确地处理视觉图像,提高系统的实时性是比赛的关键.本文介绍了一种基于视觉的机器人快速目标获取及距离测定方法.利用Intel公司提供的开源计算机视觉库OPENCV(Open Computer Vision)实现了一种基于YUV色彩空间的离线阈值标定算法,用于学习训练目标对象的颜色阈值,提高离线标定速度与精度.根据离线获取的阈值,在线进行视觉图像的色彩分割;采样一种基于树型结构的路径压缩合并算法来寻找分割后图像中的目标区域,获取目标对象.在目标对象识别的基础上,根据摄像头成像模型,进行两维到三维的逆变换,测定目标对象与机器人之间的距离.实验证明,该方法能准确、快速地进行目标对象的识别,实时性强.

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第一章绪论

1.1引言

1.2国内外研究现状及趋势

1.2.1 Sony四腿机器人足球赛

1.2.2国内外机器视觉的研究现状

1.3本课题的研究意义及目的

1.4本文工作

第二章基于视觉的机器人快速目标获取及距离测定方法

2.1引言

2.2目标识别

2.2.1色彩分割

2.2.2图像预处理

2.2.3区域寻找与合并

2.2.4区域属性计算

2.2.5目标识别

2.3距离测定

2.3.1图像平面到摄像头坐标系的逆变换

2.3.2摄像头在机器人坐标系中位姿的计算

2.4实验结果

2.5本章小结

第三章四腿机器人足球比赛系统视觉模块的软件实现

3.1 OPEN-R简介

3.2四腿机器人比赛系统的总体结构

3.3视觉模块的实现

3.3.1模块之间的通信

3.3.2低层视觉

3.3.3高层视觉

3.4守门员行为控制的实现

3.4.1守门员的行为控制描述

3.4.2守门员的行为控制实现

3.4.3守门员行为控制小结

3.5本章小结

第四章四腿机器人足球比赛系统的通信机制

4.1 OPEN-R系统的无线通信机制

4.2通信模块的实现

4.3本章小结

第五章总结

5.1主要工作

5.2系统不足与改进

致谢

参考文献

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