全自主機(jī)器人足球系統(tǒng)的視覺和全局地圖構(gòu)建.pdf

1、在較長的時間里，人們主要集中于對單個機(jī)器人的研究。隨著時代的發(fā)展，對機(jī)器人的要求越來越高，以至于單個機(jī)器人難以滿足新的需求。因此，一些學(xué)者提出采用多個功能相對簡單和獨立的機(jī)器人組成一個多機(jī)器人系統(tǒng)（Multi-robot Systems，MRS），以完成較復(fù)雜的任務(wù)，滿足新的需求。 全自主機(jī)器人足球系統(tǒng)是典型的多機(jī)器人系統(tǒng)，每個機(jī)器人由獨立的視覺子系統(tǒng)、無線通信子系統(tǒng)、決策子系統(tǒng)和運動控制子系統(tǒng)組成，并且通過無線通信交換信息實現(xiàn)

2、多機(jī)器人之間的協(xié)作。它試圖通過提供一個標(biāo)準(zhǔn)的、易于評價的比賽平臺，促進(jìn)多機(jī)器人系統(tǒng)、分布式人工智能及機(jī)器人學(xué)等領(lǐng)域的研究與發(fā)展。因此，全自主機(jī)器人足球系統(tǒng)的研發(fā)極具挑戰(zhàn)性，具有很高的理論研究價值和實際應(yīng)用價值。機(jī)器人足球是目前機(jī)器人控制、機(jī)器視覺、人工智能、多機(jī)器人協(xié)調(diào)等領(lǐng)域研究的一個熱點，也是一個難點。 本文主要研究全自主機(jī)器人足球系統(tǒng)的視覺及基于多傳感器信息融合的機(jī)器人的定位和地圖構(gòu)建。主要研究內(nèi)容如下： （1）根據(jù)

3、中型組機(jī)器人足球比賽的需要，設(shè)計并實現(xiàn)了一套由全向視覺、前向單目視覺和嵌入式視覺構(gòu)成的混合視覺系統(tǒng)。全向視覺由于信息量大、實時性好而被廣泛應(yīng)用在機(jī)器人足球比賽中，但缺點是無法獲得機(jī)器人的近端信息，前向單目視覺和嵌入式視覺就是為了解決該問題而加入的。前向單目視覺主要用于識別位于機(jī)器人正面不遠(yuǎn)處的目標(biāo)，且可給出目標(biāo)精確的位置信息，同時全向視覺和前向單目視覺的處理都是在機(jī)器人上位機(jī)上進(jìn)行的。為了解決機(jī)器人非前向近端信息缺失的問題，在不增加上位

4、機(jī)負(fù)擔(dān)的情況下，本文通過下位機(jī)的嵌入式視覺識別機(jī)器人周邊非前向近端的動態(tài)目標(biāo)或障礙物，較好地解決了機(jī)器人360度范圍內(nèi)近端信息的獲取問題。實驗結(jié)果表明，該視覺系統(tǒng)較好地實現(xiàn)了對機(jī)器人遠(yuǎn)端、近端目標(biāo)的識別。 （2）提出了一種對光照具有較好魯棒性的彩色圖像分割方法，該方法首先用區(qū)域生長法對彩色圖像進(jìn)行初始分割，然后將分割后的區(qū)域用MST（最小支撐樹）加以連通，最后通過由目標(biāo)函數(shù)確定的最優(yōu)閾值實現(xiàn)圖像的分割。由于充分利用了圖像像素的空

5、間分布信息和全局信息，圖像分割效果好，具有較好的魯棒性和抗干擾能力。 （3）研究了一種基于多傳感器信息融合的移動機(jī)器人自定位方法。首先給出了適應(yīng)于移動機(jī)器人的多傳感器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，然后對全向輪運動模型、全向視覺成像模型和電子羅盤使用模型進(jìn)行了分析。最后通過融合多個傳感器的信息，用Monte Carlo（MCL）粒子濾波的方法實現(xiàn)了融合定位。實驗結(jié)果表明，定位結(jié)果準(zhǔn)確、可靠。 （4）在H.324M和3G-324M的基礎(chǔ)上，研究

6、了一種改進(jìn)的使得多機(jī)器人系統(tǒng)能夠加速會話建立、開始多媒體通訊的方法。并從理論與實驗兩個方面將該方法與3G-324M中推薦的方法進(jìn)行了比較。實驗結(jié)果表明，相對于3G-324M推薦的會話建立方法，本文的方法使得多機(jī)器人系統(tǒng)的多媒體通訊會話建立時間節(jié)約了50％。 （5）研究和討論了如何通過多機(jī)器人的協(xié)作，實現(xiàn)全局地圖的構(gòu)建。在單個機(jī)器人通過自身攜帶的多傳感器進(jìn)行局部地圖構(gòu)建的基礎(chǔ)上，研究了前向單目視覺傳感器的建模方法，在此觀測模型的基