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文檔簡介
1、RoboCup作為目前在國際上最具影響力的兩大世界性的機器人足球賽之一,主要涉及人工智能、機器人學、視覺與傳感器、通訊、精密機械等領域的前沿研究和技術集成,是一種高水平、高技術的比賽。隨著科技水平的不斷發(fā)展,世界各國對機器人的研究也越來越重視。對于中型組足球機器人來說,其研究包含了諸多方面,比如硬件設計、視覺設計、運動控制、路徑規(guī)劃、攻防策略以及配合等。其中,視覺系統(tǒng)作為機器人的眼睛,是機器人能否順利完成任務的基礎。對足球機器人視覺識別
2、的研究,能夠拓展機器視覺的應用領域,豐富和發(fā)展機器視覺與圖像處理的理論知識。
中型組足球機器人主要通過全向視覺系統(tǒng)來完成對圖像的采集以及目標的識別,在收集和分析國內(nèi)外相關文獻的基礎上,本文主要針對球場中球和標示線的魯棒性識別做了研究。本文主要做了以下研究:
(1)標示線的識別
圖像預處理部分,對圖像平滑的常用方法中值濾波、均值濾波以及高斯濾波進行分析、選擇,然后在圖像邊緣檢測中,選擇與高斯濾波配合使用的La
3、placian算子,接著對傳統(tǒng)Hough變換進行改進,先對圖像中相鄰的像素點進行檢測,將相近的像素點進行聚類,形成一些相連的像素點的集合,然后用隨機Hough變換進行檢測,從而精確識別出圖像中相應的線段。
(2)球的識別
由于比賽環(huán)境高度顏色編碼化,本文主要從顏色入手對球進行識別。首先通過對常用顏色模型進行比較,選取出比較符合人類視覺特性的HSV顏色模型,然后對傳統(tǒng)BP算法的缺陷進行分析,提出一種改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡算
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