亓晓彬[1]2008年在《集中式机器人足球系统的决策与无线通信研究》文中提出机器人足球比赛是近年来在国际上迅速开展起来的高技术对抗活动,是体育与高科技结合的产物。机器人足球比赛融入了机器人学、机电一体化技术、通讯与计算机技术、机器人视觉与传感融合技术、决策与对策、智能控制等多学科高新技术。它为机器人学、多智能体系统理论研究和技术应用提供了一个理想的实验平台。本文以集中式机器人足球比赛系统为研究对象,主要对决策和无线通信进行了研究和设计。全文主要研究内容包括:1.简单介绍了机器人足球比赛系统的起源、发展和国内、国际现状,同时给出了该系统研究的理论意义和实用价值。2.介绍了集中式机器人足球比赛系统的组成结构,包括视觉子系统、决策子系统、无线通信子系统、机器人小车子系统的工作原理和工作过程。3.首先介绍了决策子系统的层次结构。在协调层,设计了基于现场信息的双层模糊控制器,进行全场攻防势态的判定,并作了角色分配;在运动规划层,讨论了机器人的蔽障问题和常用的蔽障方法,设计了基于几何学的最短路径规划法;最后是动作层的设计,包括基本动作设计、复杂动作设计、守门员动作设计和定位球动作设计,其中在基本动作的设计中应用了误差的比例余弦控制法,控制机器人到达目标点。4.设计了基于PTR6000无线通信模块的机器人无线通信子系统,包括发射器和接收器的软硬件设计。介绍了PTR6000无线通信模块,并给出了基于BCH码检错、纠错的新的通信协议。实验表明本设计可有效提高足球机器人无线通信的可靠性和快速性。
李琛[2]2007年在《小型足球机器人视觉子系统的研究与设计》文中提出机器人足球比赛是近年来迅速发展起来的一项科技竞赛，是人工智能领域与机器人领域的基础研究课题，是一个极富挑战性的高技术密集的项目，同时又是多智能体技术的一个理想突破点。它涉及的主要领域有：精密机械、机器人技术、自动控制、感知与融合、通信、计算机视觉与图像处理、多智能体协调以及无线通讯等多个相关领域，是研究多智能体技术、智能控制技术及机器人视觉技术等的标准平台，对其进行研究有深远的理论意义和应用价值。本文以RoboCup小型组机器人足球比赛为研究平台，通过对视觉子系统性能要求和功能进行分析，提出了系统整体设计方案，将视觉子系统划分成图像采集、图像分割、摄像机标定和目标识别四个功能模块。在传统的视觉处理方法基础上，采用和改进现有的算法，提高了视觉子系统的性能。特别提出了运用改进的颜色匹配方法建立目标颜色匹配模板的视觉处理技术，提高了视觉子系统在不稳定光照条件下的识别率。本文研究的主要内容有以下几方面：(1)在图像分割模块中，提出运用改进的颜色匹配方法进行颜色判断，在光照不稳定的条件下取得了较好的图像分割效果。(2)在摄像机标定和畸变校正模块部分，采用了Tsai两步法的校正方法，取得较好的校正效果。(3)在目标识别模块中，不仅对机器人小车进行了位置、方向和编号的识别，还采用了卡尔曼滤波器对小球的位置进行预测，缩小了视觉子系统的搜索范围，提高了识别的效率；在对目标进行识别和数据融合的处理过程中，引入了评价函数的概念，根据评价函数值的大小来区分真假目标，能够提高识别的准确性。经实验测试和参加2007年RoboCup中国公开赛比赛验证，该系统很好的完成了视觉子系统的任务，取得了较好的实战效果。
何启承[3]2008年在《RoboCup中型组足球机器人视觉系统的研究》文中提出机器人足球是目前机器人控制、机器视觉、人工智能、多机器人协调等领域研究的一个热点,也是一个难点。中型组机器人足球比赛(Middle-Size League)是机器人足球世界杯(RoboCup)中的一个重要项目,为机器视觉的相关技术研究提供了一个标准测试环境。本文针对视觉系统在中型组机器人中的应用,设计并实现了一个由全景视觉和前向单目视觉组成的视觉系统,用来完成图像采集、目标识别和目标定位等功能。整个系统运行稳定,基本能够满足比赛的实时性和定位精度要求。全文主要研究内容包括:1.根据中型组足球机器人系统的需要,分析、设计并实现了一套视觉系统。论文介绍了该系统的主要架构,全景视觉和前向单目视觉的组成及工作流程,然后对系统的硬件实现及装配进行了说明,并对参数进行了选择。2.本文讨论了全景视觉的图像识别算法,在YUV颜色空间上进行颜色的分类,利用游程长度编码进行图像的分割,提取区域的属性,得出球门、立柱等标志物体的位置,并对可能出现的干扰进行处理。针对机器人自定位、确定双方机器人和球的位置问题,本文利用两个特征点进行定位和利用多个特征点定位的方法。3.针对全景视觉近端图像信息丢失的缺陷,本文研究了前向单目视觉的图像识别算法,有效改善了全景视觉的不足。该算法通过图像预处理、图像分割、图像识别等处理,能较准确的对机器人附近的物体进行识别与定位,且具有较好的实时性,实验和实际比赛证明,该算法是可行有效的。论文最后对全文进行了总结,说明研究的创新点以及主要研究成果,同时指出自己的不足和有待进一步研究的问题。
安方方[4]2014年在《RoboCup小型足球机器人通信与决策系统的设计与实现》文中研究指明伴随着科学技术的不断发展，机器人得以广泛应用，足球机器人也得到了快速地发展。机器人足球赛是一个融合了多学科的高技术对抗活动，它的研究涉及多个领域，包括自动控制、人工智能，无线通信以及计算机科学等等。本论文以RoboCup小型足球机器人为研究对象，根据比赛要求对机器人比赛系统中的无线通信子系统和决策子系统进行研究，论文的主要研究工作和成果如下：（1）设计了机器人足球比赛的无线通信方式及协议，设计了一套基于NRF2401A单片射频收发芯片的无线通信子系统，给出了无线收发装置的硬件电路图和软件设计流程图，实际测试结果表明，该系统不仅能满足机器人足球比赛的通信要求，而且系统稳定性较高，抗干扰能力较强。（2）通过分析足球机器人的协调控制策略，给出了合理的赛场区域划分方式以及角色分配与转换的条件，针对足球机器人比赛具体的攻防策略进行了设计并给出了详细的程序流程图。（3）针对足球机器人比赛系统存在的延时问题，建立小型足球机器人系统的数学模型，通过在策略设计中加入扩展卡尔曼滤波算法可提前几个周期预测出足球的运动状态，足球机器人根据预测数据提前跑位就可有效解决系统延时问题。（4）在仿真平台上对攻防比赛策略进行仿真实验，实验结果表明了该策略的可行性和实用性；利用MATLAB对足球的位置进行了预测仿真实验，实验结果证明了采用扩展卡尔曼滤波算法可以准确预测足球的位置，精准的预测值为我方机器人有目标地运动提供了保障。
张祺[5]2003年在《基于视觉的机器人足球比赛系统研究》文中研究指明多智能体系统(MAS)是当前人工智能研究的热点问题，是分布式人工智能(DAI)中的重要分支。MAS理论主要研究由多个智能体组成的群体，在复杂的动态环境下如何组织、协调、合作，共同完成复杂任务的问题。 机器人足球比赛系统是典型的多智能体协作系统，是研究多智能体协作问题的标准平台。国际机器人足球联合会(FIRA)微型组机器人足球比赛(MiroSot)是目前开展得最为广泛的机器人足球比赛之一，参加这项比赛的机器人足球系统包括视觉、决策、无线通信和足球机器人等4个子系统。它涉及了计算机视觉、图像工程、多智能体理论、机器人运动控制、无线通讯、微机电系统、电气传动等研究领域，是上述领域的集成。 本论文主要研究MiroSot系统中的视觉子系统和决策子系统。视觉子系统对彩色图像目标进行实时识别和跟踪，实现机器人的视觉传感功能。由于彩色图像的信息量大，它比黑白图像目标的识别和跟踪问题具有更大的挑战性。决策子系统则主要解决比赛中机器人间的协作和机器人运动控制的问题，是多智能体协作理论研究和应用的核心。本课题得到了国家863计划项目“足球机器人的研制”(512-9935-08)、“小型组机器人足球关键技术研究”(2001AA422270)和广东省科技攻关项目“多智能体系统实验平台、仿真系统及应用”(2KM00502G)的资助。 本论文对以下研究内容进行了理论和技术的研究与探讨： (1)MiroSot系统的体系结构和工作原理。研究了MiroSot的4个子系统的功能、结构和硬件设计。 (2)彩色图像识别。讨论了颜色特性、颜色模型及彩色图像分割的基本原理和方法，分析MiroSot视觉子系统中实时彩色图像识别的特点和要求，提出一种结合RGB和HSI模型的自适应RGB阈值的实时彩色图像分割方法，实现了彩色图像识别的实时性、准确性、适应性及智能化。 (3)多目标视觉跟踪。为提高多目标视觉跟踪的准确度和环境适应能力，提出一种基于动作视觉协调的多目标视觉跟踪方法，通过视觉验证目标动作与 广东工业大学工学博1－学位论义 指令的一致性，保持目标在视觉盲区的连续跟踪，并能纠正目标跟踪错误。（4）图像校正。在 Mirosot视觉子系统牛，对比赛场地边界图像的非线性失真 较为敏感。在分析视觉畸变产生原因的基础上，提出一种简单的图像畸变 位置校正方法，忧化视觉子系统的定位精度。（5）多智能体协作。依据软件智能体的概念，针对常见集中式决策子系统的缺 点，给出基于软件多智能体协作的决策子系统分布式方案，并描述了它的 结构和工作原理。同时对其中的软件智能体、协作机制等问题进行了研究， 该协作系统能够动态、灵活地组织协作关系。此外，还研究了决策子系统 在单台计算机上的实现方法：同步模块和多线程方法。（6）足球机器人动态避碰和运动控制。分析了常用避碰方法的不足，提出了基 于改进人工势场法的足球机器人动态避碰方法；根据机器人两轮差动模 型，结合其运动轨迹的规律，给出了足球机器人运动控制方法。 本研究在上述理论和技术的基础上，建立了完整的Mirosot视觉子系统和诀策于系统，开发了l套MirOSOt机器人足球比赛系统软件（兼容3对3和 5对5比赛），2套Simurosot仿真比赛软件（5对5，11对门）。
胡丽花[6]2011年在《基于视觉的类人足球机器人目标定位算法设计》文中指出最近十几年来,机器人技术蓬勃发展,迅速运用到各个领域中,极大地促进了社会生产力的发展,并为人们的生活提供了方便。视觉系统是机器人最重要的感知系统,其任务是通过自身携带的视觉传感器采集环境信息,并对采集到的信息进行实时处理,最终实现目标定位和机器人自定位。基于视觉的移动机器人具有感知环境、定位导航、自主移动等功能,操作简单,功能强大,应用前景广阔,是机器人领域的研究热点。本文以RoboCup足球机器人比赛为背景,研究了类人足球机器人的视觉系统,包括图像获取、图像预处理、图像分割、特征提取、图像识别、目标定位等内容,研究结果对工业检测、生物医学、智能导航等领域的机器人应用具有现实意义。在综述国内外研究现状的基础上,通过对移动机器人特性的分析,重点对图像分割等内容开展研究并取得如下结果:(1)图像获取与预处理。系统采用单目CMOS彩色相机获取图像,并对图像进行颜色模型转换。根据RoboCup类人足球机器人比赛的特点,通过理论分析和实验比较,最后选择了HSI颜色模型。(2)图像分割。图像分割是本文的重点研究内容,结合直方图阈值算法和K均值聚类算法,提出了一种自适应快速聚类分割方法,改进了扫描线种子填充算法,实现颜色聚类的同时获取了感兴趣色块的描述信息,仿真结果表明:与传统的固定阈值法、K-均值聚类算法相比,该方法在实时性、稳定性等方面有较强的优势。(3)图像识别。建立了分类模型,对图像分割所得到的色块信息进行过滤与定性,最终将球场要素(球,球门,色柱等)映射到某个色块,实现了图像识别,实验结果表明算法的识别精度高,具有良好的抗干扰能力。(4)目标定位。利用基于线性模型的摄像机标定方法,求解摄像机的内部参数;结合摄像机针孔成像原理和机器人的物理模型,提出了一种基于单目视觉的几何定位方法,并融合运动传感器数据实现对目标的实时跟踪。在实验室硬件平台上编制了系统的软件模块,并对理论研究进行实验验证,取得了满意的效果。
刘颖[7]2012年在《仿人足球机器人视觉和决策系统的研究与设计》文中研究指明足球机器人的研究在近几年得到了迅速发展,使得这个多学科交叉的课题受到越来越多的关注。本文的研究对象是RoboCup标准组足球机器人,整个比赛系统包括视觉系统、决策系统、通信系统等系统,本文着重对机器人的视觉和决策系统进行了研究与设计。视觉系统需具有实时性、准确性和鲁棒性。本文中采用COMS摄像机作为图像采集设备。在视觉系统中,定义了机器人与图像的坐标关系；标定了摄像头的内部参数；构建了基于k-d tree的颜色查找表,使图像分割效果更好；针对COMS摄像头的运动图像畸变,研究了其校正方法,提出了针对Nao机器人的运动图像校正方法；为了减少图像处理量,降低干扰源,计算了视觉水平线。结合系统的视觉任务要求,采用网格与变步长的方法来分割图像,建立分割线,利用分割线之间的关系不断对其进行迭代,重建各个目标的区域。按照目标物的不同要求对重建的区域进行分类识别,获得了足球比赛场景的信息,实现了对足球场地上各个目标物的快速识别,相对于其他的方法具有较好效果。另外,针对不同光照的足球比赛场景的识别,给出了一种基于YUV颜色特征的二维空间阈值的方法,该方法对不同光照条件具有较好的适应性。决策系统是足球比赛中的一个关键部分,它须满足有效性和实时性。因此对决策系统的模型和算法提出了很高的要求。本文在明确了决策系统的任务后,采用自动状态机对机器人的行为进行管理,在视觉感知的基础上对足球机器人的射门算法进行了详细讨论,提出了一种快速的射门算法,该算法具有较好的快速性和较高的准确率；结合射门算法对机器人的路径进行了规划,给出了足球机器人在有障碍的情况下的最优运动路径,最后讨论了足球比赛中多个机器人之间的动态角色分配问题。最后,本文对该系统的缺陷和不足进行了讨论,对未来的发展和前景提出了设想。
王强[8]2005年在《机器人足球决策系统研究与实现》文中提出机器人足球是一个新兴的交叉学科,涉及机器人学、人工智能以及人工生命、智能控制等多个领域。目前,国际上对机器人足球的研究得了迅速的发展。随着机器人在诸多领域的愈来愈广泛的应用,如何提高在动态环境中多机器人的协作能力,成为急需研究和解决的问题。因此,将多机器人作为一个整体,从系统的角度研究多机器人系统的整体行为和组织结构,已成为人工智能和机器人领域的研究热点。而机器人足球系统是一个典型的并且非常具有挑战性的多智能体系统,它是由多个机器人构成一个球队,在复杂的环境条件下,与另一个机器人球队进行对抗比赛,机器人球队,既能防守对方的进攻,又能组织力量向对方攻球,是通过合作与协调完成进攻与防守的协同作业系统。在存在对手的动态环境中,足球机器人要通过相互配合协作,表现出团队行为或完成特定目标。环境的动态性及对手不可预测的干扰,对于系统实时决策和机器人运动控制有着更高的要求。因此机器人足球系统作为一种多机器人协作自治系统,被许多研究者作为多智能体系统的一个理想研究平台,其目的是研究对未来社会有深远意义的多机器人在复杂动态环境和多重制约下,完成多任务和多目标所需的实时推理和规划技术。从控制的角度,机器人足球系统可分为4个子系统,即视觉子系统、决策子系统、无线通讯子系统以及机器人小车子系统。其中,决策子系统可看作系统控制器,机器人车体子系统可看作执行机构或控制对象,视觉子系统可看作系统的检测环节,而无线通讯子系统则为决策子系统和机器人车体子系统中间的信息桥梁。在机器人足球的四个子系统中,决策
杨亮[9]2005年在《机器人足球比赛系统中视觉子系统的研究与设计》文中进行了进一步梳理视觉系统是人类最重要的感觉器官,人类所获得的大部分外界信息都来自视觉。随着人类对自然世界的不断探索,人们总希望能够通过某种数字化机器来实现人类视觉的功能,自动地获取外部世界的信息。机器人足球比赛系统中的视觉子系统正是一个基于彩色图像处理的有较高实时性要求的系统,因此,它可以作为以上领域一个非常理想的研究对象。 机器人足球比赛系统是典型的多智能体系统。国际机器人足球联合会(FIRA)微型组机器人足球比赛(Mirosot)是目前开展得最为广泛的机器人足球比赛之一,参加这项比赛的机器人足球系统包括视觉、决策、无线通信和足球机器人等4个子系统。它涉及了计算机视觉、图像工程、多智能体理论、机器人运动控制、无线通信、微机电系统、电气传动等研究领域,是上述领域的集成。 本论文主要研究Mirosot系统中的视觉子系统。视觉子系统对彩色图像目标进行实时识别和跟踪,实现机器人的视觉传感功能。由于彩色图像的信息量大,它比黑白图像目标的识别和跟踪问题具有更大的挑战性。本课题得到了国家863计划项目“足球机器人的研制”(512-9935-08)、“小型组机器人足球关键技术研究”(2001AA422270)和广东省科技攻关项目“多智能体系统实验平台、仿真系统及应用”(2KM00502G)的资助。 本论文的研究内容包括:(1)介绍了MiroSot的4个子系统的功能、结构,给出了视觉子系统的软硬件设计方案;(2)讨论了颜色感知和图像分割的基本原理和方法,分析足球机器人视觉系统的特点和要求,给出了彩色图像的基本处理原则和方法;(3)分析了影响机器人色标及小球成像的因素,介绍了一种基于RGB阈值的彩色图像分割方法(4)分析了机器人足球比赛的特点,给出了一种基于小波变换的快速目标识别方法。 机器人足球比赛所涉及的相关技术具有广泛的应用前景,为人工智能及机器人学的研究者提供了交流的机会,加速了相关技术的发展,具有很好的科技普及作用。
阮力[10]2008年在《移动机器人系统改进与机器人足球比赛策略研究》文中进行了进一步梳理本文研究自主移动机器人AMR(Autonomous Mobile Robot)是应用人工智能技术,在复杂环境下进行自主推理、规划和控制,并完成特定的机器人足球比赛之任务。通常认为,自主型移动机器人是具有高度的自规划、自组织、自适应能力,适合于在复杂的环境中工作的一种智能机器人,具有模型不确定性、系统的高度非线性和控制的复杂性,其策略与控制问题是人工智能的标准问题。而机器人足球,是在动态不确定环境下对人工智能的考验,也是以体育竞赛为载体的高科技对抗,同时又是一个有趣且复杂的人工智能的新兴研究领域。机器人足球比赛分为电脑仿真比赛、小型机器人足球赛、中型机器人足球赛和四腿机器人足球赛四大类。目前,双腿机器人足球赛在技术上还难以实现,因此,中型机器人足球赛代表了现阶段足球机器人研究的发展水平。而且,中型组机器人足球比赛已经进入到全自主型智能移动机器人的发展阶段,并可作为其研究和教学的基本平台。文章首先简述了机器人足球比赛的相关问题,介绍了到目前为止国内外足球机器人比赛研究的概况,中型足球机器人比赛的要求和机器人的组成结构,并阐述了研究的主要内容。其次,对于在中型足球机器人平台中占有重要地位的视觉系统进行了分类诠释。第叁,对当前中型足球机器人比赛中的常用策略进行了介绍和分析,随后对进攻策略提出了自己的改进思路和方案,即有条件的选择斜向射门,并根据硬件平台的具体情况设定了改进方案中斜向射门的角度。第四,根据改进的踢球策略设计了踢球装置及其控制电路,其工作原理是利用串口通讯由策略选择射门方案后给控制电路发送指令,从而控制机器人“踢球”。第五,调试设计的控制电路,修改设计中不合理或有缺陷的部分,并通过仿真器对编写的单片机控制程序进行调试,使之能按预想方案实现控制动作。最后,对全文进行了总结,并对未来机器人足球的发展进行了展望。文中提出的策略改进和有关设计成果,可为足球机器人的自主开发与设计,进一步进行策略与控制的研究提供参考。
参考文献：
[1]. 集中式机器人足球系统的决策与无线通信研究[D]. 亓晓彬. 广东工业大学. 2008
[2]. 小型足球机器人视觉子系统的研究与设计[D]. 李琛. 大连理工大学. 2007
[3]. RoboCup中型组足球机器人视觉系统的研究[D]. 何启承. 广东工业大学. 2008
[4]. RoboCup小型足球机器人通信与决策系统的设计与实现[D]. 安方方. 长安大学. 2014
[5]. 基于视觉的机器人足球比赛系统研究[D]. 张祺. 广东工业大学. 2003
[6]. 基于视觉的类人足球机器人目标定位算法设计[D]. 胡丽花. 浙江理工大学. 2011
[7]. 仿人足球机器人视觉和决策系统的研究与设计[D]. 刘颖. 东北大学. 2012
[8]. 机器人足球决策系统研究与实现[D]. 王强. 四川大学. 2005
[9]. 机器人足球比赛系统中视觉子系统的研究与设计[D]. 杨亮. 广东工业大学. 2005
[10]. 移动机器人系统改进与机器人足球比赛策略研究[D]. 阮力. 北方工业大学. 2008