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色标设计与识别是RoboCup视觉子系统的重点,直接关系到整个系统能否正常运行。本文介绍了足球机器人色标设计的要求,重点分析了视觉系统中色标设计要注意的问题,并提出了一些提高识别实时性和准确性的措施。 相似文献
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足球机器人比赛环境中,对系统的实时性要求很高,快速而有效的识别并跟踪目标系统,是能否取得比赛成功的关键一步．文中在传统的全局网格搜索和动态窗口搜索方法基础上提出了基于连通区域标记的动态窗口搜索算法．实验证明,该搜索方法能够快速而有效的跟踪机器人目标,具有较好的实时性． 相似文献
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《实验室研究与探索》2016,(12):65-68
提出了一种基于3D打印技术的桌面足球机器人比赛系统设计方案,该方案将桌面游戏与足球机器人比赛结合在一起,既有趣味性,又有挑战性。整个系统由足球机器人、足球机器人上位机控制系统、具有可拆卸围栏的桌面足球场地、无线手柄等部分组成,支持人机对战、双人对战等模式。其中足球机器人车体采用3D打印技术制作而成,具有质量轻、成本低的优点;足球机器人比赛场地围栏的可拆卸设计,也可将普通课桌快速改造成桌面足球机器人比赛场地,具有结构简单、可扩展性强的优点;视觉识别系统采用采用离线知识库与在线颜色识别相结合的识别方式,具有准确率高、实时性好的特点。实践表明,该比赛系统具有成本低、控制性能好、趣味性强的优点,能够有效激发学生的学习热情。 相似文献
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简要概括了YSU足球机器人系统的视觉结构框架,对视觉系统的关键技术进行了详细介绍,通过几何矫正,克服了成像系统本身存在的图像形变问题.为了提高足球机器人图像处理的速度与精度,在分析了RGB彩色空间模型的优缺点后,提出采用HSV彩色空间模型进行图像处理,并根据足球机器人比赛的实际情况对HSV彩色空间模型做了相应的改进.此外,提出了一种基于连续图像相关性的顺序网格和种子填充相结合的目标搜索方法. 相似文献
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机器视觉可以帮助机器识别物体并对物体进行作业.本文在工业机器人的设计基础上,增加一个机器视觉系统.系统由机器人、摄像机、图像采集卡、计算机及系统软件所构成.机器人凭着这个视觉系统,可以捕获目标物体的特征并且识别目标物体,然后对物体进行定位,最后控制工业机器人完成作业任务. 相似文献
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在足球机器人比赛中,视觉子系统是整个系统获取外部信息的唯一通道,能否由视觉系统快速准确的得到场上信息,是整个比赛的关键,它的性能直接关系到比赛的胜败.本文针对足球机器人比赛的需要,设计了足球机器人视觉系统,包括CCD摄像头、SAA7111A、AL422B、EPM7128及TMS320VC5402,并详细分析了系统的时序关系. 相似文献
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针对足球机器人比赛中对实时性要求比较高的特点,在机器人识别过程中,采用了一种在颜色采样基础上的YUV颜色空间模型完成彩色图象分割。实验表明,YUV颜色空间模型可以很好的克服光照不同对视觉系统的影响,从而达到目标的正确分割。 相似文献
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张苓 《实验室研究与探索》2009,28(3)
在高校实验室中构建足球机器人功能系统的实验平台,该平台能展现足球机器人系统的视觉、决策、通信和车体动作等功能.该平台既能应用于信息、自动化、计算机应用等专业实践教学,还有助于智能控制系统课题研发.该实验平台的设计,除典型结构外还有派生结构,以体现其多面性.对目前足球机器人实体上多被采用的视觉、决策和通信系统进行了结构创新,以实现其功能的强化和拓展. 相似文献
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杨小强 《武汉职业技术学院学报》2021,(1):112-115
对目标物体的准确识别和分类,是机器人在工业应用中进行抓取和分拣等任务的核心问题。提出了基于PLC和机器视觉的物体形状和颜色识别系统,该系统由PLC作为主控,利用机器视觉对物体形状和颜色进行分类,在识别目标特征后,送入MATLAB处理后将结果发送给PLC,PLC控制机器人的关节,进行目标选择和抓取,有效提高了定位精度和工作效率,降低了成本。 相似文献
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《赤峰学院学报(自然科学版)》2020,(6)
由于视觉分析存在误差,在高水平足球运动员人群中,传统足球运动员犯规动作特征提取方法存在犯规动作特征提取准确率低等问题.为此,提出基于机器视觉的足球运动员犯规动作特征提取方法.利用机器视觉系统获取足球运动员动作图像,基于阈值识别算法识别足球运动员犯规动作,以识别犯规动作图像为前提,采用Harris 3D算子建立犯规动作序列势函数,以犯规动作序列势函数为依据,通过AdaBoost算法筛选足球运动员犯规动作特征数据,以此为训练样本实现足球运动员犯规动作特征提取.仿真结果表明,所提方法在高水平足球运动员范围内犯规动作识别准确率较高,有效降低了识别的误差. 相似文献
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针对RoboMaster竞技赛规则,设计一款具有自主识别与定位视觉系统的移动机器人,用于识别敌方机器人特定目标,从而实现精确定位与打击。系统采用基于C++语言的OpenCV相关算法,运算平台搭建多线程任务并发执行框架来提高系统运算效率,对识别目标的视觉元素、颜色特征及目标形态进行循环二值化阈值滤波算法,获得目标的精确特征参数;使用PnP目标解算方法对特征信息定位的准确性和实时性进行优化,定位数据经串口通信发送给STM32控制系统处理。这些措施有效地提高了比赛中对敌方机器人的特定目标识别定位的精确性与实时性。实验结果表明,采用综合二值化滤波算法的定位技术有效提高了匹配精度,满足了移动机器人快速识别与定位的需求。 相似文献
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视觉系统是全自主机器人的重要组成部分,而如何精确高效地处理视觉信息是视觉系统的关键问题.介绍了一种基于彩色图像的目标识别与定位及避障方法,对全自主机器人感知环节进行了研究.通过分析摄像头采集的图像,并借助碰撞传感器、红外传感器等方法确定目标.所提出的算法已在国内及国际比赛中应用,收到很好的效果. 相似文献
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针对智能停车库中的泊车机器人视觉系统研究需求,提出一种基于双目视觉的泊车机器人障碍物识别系统。通过双目摄像头进行图像采集,利用张正友棋盘标定法进行双目相机标定;采用Bouguet进行立体校正,将高斯滤波与拉普拉斯算子相结合进行图像预处理;采用YOLO卷积神经网络对目标障碍物进行快速识别;利用区域匹配算法进行立体匹配并生成目标障碍物视差图;通过成像点和目标障碍物的立体几何关系计算得到目标障碍物的深度信息。实验结果表明,该系统具有良好的实时性和较高精度,障碍物识别时间平均为0.0901s,在2 600mm具有最佳测距精度,可为泊车机器人自动泊车提供保障。 相似文献
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李绍民 《实验室研究与探索》2004,23(11):25-27
为加强综合性、设计性实验，培养学生动手能力和创新能力，设计了足球机器人综合实验系统，本系统包括视觉子系统、决策子系统、无线通信子系统及机器人子系统。给出了具体实现方案。提高了学生的综合能力，但决策软件还有待在实验中完善。 相似文献
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实现了一个为类人型机器人设计的目标学习和识别系统,机器人可以利用该系统仅通过和非专业用户简单的互动来发现并记住目标.当目标展示时,系统利用连续帧间的运动信息提取目标特征并基于视觉单词包方法实现机器学习.在目标模型的学习与测试阶段,不仅直接使用了局部特征描述子,还使用了局部特征的并发性以提升特征的可鉴别性.同时,针对目标视觉特征的纹理程度,还采用了一种混合的采样策略.该混合策略使用了更小的计算资源开销并在一个12类常见目标构成的集合上取得了良好的识别效果. 相似文献
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彭金华 《江西电力职业技术学院学报》2006,19(2):41-42,62
提出了一种采用稀疏RAM的N-tuple神经网络(SN-tuple)的方法,用在足球机器人比赛时,根据图像快速识别队员。通过大量实验证明,该方法有效地解决了传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题,对机器人队员和足球位置的识别稳定可靠。 相似文献