關于仿人足球機器人來講，視覺功用是極其重要的。正在足球機器人的各類關鍵技術中，機械視覺是使用規模最廣，最為根本的技巧之一。移動機器人視覺的研討次要集合正在顏色模子樹立、方針辨認、定位和跟蹤等方面。仿人機器人視覺體系的辨認與定位算法也是現階段的研討熱點，方針的及時辨認與定位是足球機器人正在足球賽中正確踢球的條件。文章次要是針對現階段足球機器人正在視覺體系上所存在的問題停止了顏色模子樹立及方針定位算法的改善，參加了方針追蹤算法，確保方針辨認與定位的精確。正在ｉＫｉｄ足球機器人上停止實驗并調試，實驗成果存在較好的實時性跟準確性。
分揀機器人工作分解引言
正在RoboCup仿人足球機器人角逐中，視覺是其取得外界信息的次要道路，機器人經由過程攝像頭來收羅周圍環境的圖象信息，進而對情況停止認知，對方針停止辨認。正在機器人足球比賽中，球場中的信息包羅藍色跟黃色的球門、角球柱、橙色的球等，足球機器人須要對其所獲得到的信息停止辨認及斷定進而做出響應的決議計劃，是以仿人足球機器人辨認的準確性跟實時性關于角逐的成果來講是至關重要的。本次翻新名目研討次要是基于iKid機器人的視覺體系。
依據園地調試履歷發明機器人視覺模子及定位追蹤算法中存在以下缺乏：1）當周圍環境有略微變更或許情況中有與方針物體顏色相瀕臨的物體時，對方針辨認標定成果有很大的影響；2）由RGB到HSV的轉換影響體系的實時性；3）現階段足球機器人的定位是應用坐標之間的變更及三角形成像紀律算法，調試中發明這類定位算法正在精度上存在很大問題；4）當機器人距離方針物體較遠時，對方針定位沒有精確，定位偏差較大。
針對于以上問題，本次名目中，本文提出改善原有機器人的視覺模子、方針定位算法等，并參加追蹤算法，使iKid機器人視覺體系加倍精確高效。
１機器人系統結構
此名目研討的平臺是iKid仿人足球機器人。iKid機器人共有20個自由度，頭部有仰俯跟扭捏兩個自由度，腿部有6個自由度，手臂處離別有3個自由度。其頭部采取的是USB收集攝像頭LogitechC905，焦點板型號為Cortex-A8，所選用的舵機型號為韓國Robots公司的RX28跟RX64。
正在智能決議計劃體系硬件方面，iKid機器人采取Cortex-A8焦點板，其主處理器為SamsungS5PV210。另外，S5PV210外部集成了高性能圖形引擎，同時也包括了圖象硬解碼功用，可能流利運轉Android、Linux等操作系統。
智能分揀機器人的工作流程iKid仿人足球機器人的圖象采集器取舍的是收集攝像頭LogitechC905，它可能以30幀/秒的速率傳遞分辨率為640×480的緊縮圖象，攝像頭的收羅頻次可達人眼的頻次，且能正在以后比賽場地的坐標地位看到園地隨意率性地位的方針。攝像機借具有可變白平衡、可變增益等自動調節功用，可能使機器人正在分歧的光照環境下保持良好的圖象質量。該攝像頭撐持RGB跟YUYV格局的圖象，撐持多分辨率。
正在iKid機器人決議計劃方面，采取的是運動控制系統與智能決議計劃體系離散的分布式系統，經Wi-Fi傳遞的信息及攝像機收羅到的圖象信息處理后使機器人做出響應的決議計劃，節制舵機做出響應的運動，使機器人做出響應的運動。
分揀機器人有幾類快遞分揀機器人前景如何詳細體系簡圖如圖２所示。
病房智能藥品分揀機器人圖２iKid仿人足球機器人體系簡圖整體來說，iKid足球機器人的硬件平臺由其視覺體系、決議計劃體系及運動控制系統組成。
２色采模子的改善
２．１色采模子的拔取
彩色圖像的方法模子有多種，較為常用的是RGB模子、HSV模子跟YUV模子。RGB模子受光芒的影響較大，而正在角逐中，略微挪動一下比賽場地便能夠遭到影響，進而須要從頭標定。YUV模子中，Y項默示的是光照強度，也就是敞亮度，U跟V默示的是色度。此中亮度旌旗燈號Y
跟色度旌旗燈號U、V的信息是彼此自力的，關聯性小，同時降低黑色份量的分辨率也不會較著對圖象的質量形成影響。
YUV色采模子是從RGB模子經線性變換而失掉的，轉換公式以下：
此中，N為圖象分辨率，B為位數，r為幀速度。為了保障足球機器人正在賽場上能較快天停止圖象獲得跟處置懲罰，經由過程屢次實驗取舍將收羅到的圖象以RGB的緊縮格局經由過程圖象處理器的硬解碼功用轉換為YUYV格局圖象。每張圖片可能用8ms實現格局轉換。YUYV色采模子是抽樣格局，即為YUV4:2：2，保存Y像素，UV正在程度空間上每兩個像素采樣一次。
其次樹立像素表，像素表默示一個圖象的YUV與顏色表中的數據彼此映射的關聯。原始的YUV為三組8位數據，將三組數據并列樹立表的索引便可發明每組數據皆能被索引到，即經由過程某一處的像素點Y、U、V的值正在表中停止索引得出對應像素點的顏色標號。為了削減光照形成的影響，先讓足球機器人屢次停止園地圖象收羅，然后對所拍攝到像素點的Y、U、V的值停止統計，進而取舍閾值。
正在停止機器人顏色標定及樹立色采模子的進程中，剖析數據發明情況照明度的變更對U跟V值的漫衍影響極小，可認為U跟V值并沒有跟著光照前提的變更而變更，色采校訂表一般來說是沒有須要從頭天生的，僅當光芒產生較大變更時依然須要從頭標定。
正在機器人辨認的進程中，借參加了邊緣檢測方式，次要經由過程斷定方針球是不是為圓形及斷定球門的少跟下是不是知足必然的比例，另有限定機器人辨認較近地位的足球的才能，終極辨認并肯定方針物體，以保障辨認的準確性。
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