全局视觉足球机器人的动态目标识别方法改进.docx

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1、全局视觉足球机器人的动态目标识别方法改进张智群（福建信息职业技术学院，福建福州，350003）摘 要要：在全全局视觉觉小型足足球机器器人比赛赛中，为为保证控控制的实实时性和和准确性性，要求求机器人人的视觉觉系统能能够快速速处理图图像信息息，并对对目标进进行准确确的识别别和跟踪踪，但由于受外界环环境的干干扰和视视觉系统统自身的的原因，全局视视觉足球球机器人人经常出出现目标标丢失或或识别错错误等现现象。本本文通过过分析影影响目标标识别效效果的各各种因素素，提出出了相应应的改进进方法，并以RROBOOCUPP小型组组足球机机器人系系统为平平台设计计了目标标识别方方案。关键词：全局视视觉；足足球机器器

2、人；图图像处理理；动态态目标识识别；改改进0、引言言视觉是机机器人足足球比赛赛的关键键环节，所谓全全局视觉觉，就是是指机器器人的视视觉全部部来自悬悬挂在比比赛场地地上方的的摄像机机，单个个机器人人没有独独立的视视觉感知知能力。目前的的ROBBOCUUP和FIRRA的小小型组比比赛都采采用全局局视觉方方式，如如图1所所示，摄摄像机通通过扫描描整个场场地获得得包含每每个运动动目标（机器人人和球）的瞬时时位置、运动方向向等信息息的图像像，再把把图像传传送给场场外的主主控计算算机进行行处理。主控机机上的决决策程序序通过分分析图像像中的信信息，图图1全局视视觉机器器人足球球比赛将决策转转换成控控制命令令

3、传送到到机器人人身上，控制机机器人完完成比赛赛任务。比赛过程程中，机机器人和和球都是是处于高高速运动动的目标标。为保保证控制制的实时时性，图图像处理理和目标标识别必必须在短短时间内内完成，这就要要求视觉觉系统能能够快速速处理图图像信息息，并对对目标进进行准确确的识别别和跟踪踪。由于于外界环环境的干干扰和视视觉系统统自身的的原因，实际比比赛过程程中全局局视觉足足球机器器人经常常出现丢丢失目标标或识别别错误等等现象，严重影影响了比比赛策略略的执行行和机器器人技术术的正常常发挥。因此，分析影影响识别别效果的的不利因因素并通通过技术术手段加加以克服服对提高高视觉系系统的整整体性能能具有十十分重要要的意

4、义义。1、影响响识别效效果的因因素图1示出出了足球球机器人人视觉系系统的工工作流程程。场地地上方的的CCDD摄像机机获取整整个球场场的实时时模拟彩彩色图像像信号，通过同同轴电缆缆将图像像传输到到安装在在主机内内PCII插槽上上的视频频采集卡卡，采集集卡将模模拟彩色色图像转转换为数数字彩色色图像并并存入主主机内存存。图像像处理软软件从内内存中读读入图像像数据，通过搜搜索和扫扫描， 计计算出机机器人和和球的位位置坐标标及方向向。视觉觉系统将将 图1视觉系系统工作作流程各个机器器人和球球的图像像数据传传递给决决策系统统，完成成一次图图像采集集、传输输和处理理循环。在足球机机器人视视觉系统统中，影影响

5、识别别效果的的因素主主要有以以下几个个方面：1.1图图像的径径向畸变变（桶形形失真）由于摄像像机的光光学系统统有一定定的非线线性，加加之镜头头视角与与摄像机机的高度度不匹配配，摄取取的图像像会产生生几何失失真，这这种失真真从中间间到边缘缘逐渐增增大，称称为桶形形失真，也叫做做径向畸畸变。如如图3所示。这种非非线性失失真必然然影响视视觉辨识识的精度度，因此此要加以以矫正。图2图像像的径向向畸变 图3 机器器人高度度产生的的定位畸畸变及矫矫正1.2机机器人的的投影畸畸变 足球机器器人的颜颜色标志志位于机机器人顶顶部，由由于机器器人本身身有一定定的高度度，摄像像机存在在光学视视角，位位于场地地中心附

6、附近的目目标，采采集所得得到的位位置坐标标与实际际差别不不大；而而距离场场地中心心较远的的目标，所采集集的位置置坐标与与实际位位置坐标标差别就就比较大大，如图图4所示。这这种畸变变称为定定位畸变变，也叫叫做投影影畸变，需要采采取适当当的方法法进行矫矫正。1.3 色标方方案设计计色标是指指标示在在机器人人顶部表表明机器器人身份份特征的的颜色标标志及其其组合方方式。不不同的色色标方案案在识别别过程中中会产生生截然不不同的效效果。如如果色块块之间距距离太近近，会产产生不同同程度的的色标重重叠和渗渗色现象象，造成成图像分分割困难难；如果果不同色色块的颜颜色差别别太小，则会使使不同机器器人之间间区分困困

7、难，造造成识别别失败。事实上上，不同同的色标标方案对对应不同同的目标标识别算算法，识识别过程程是方案案和算法法共同作作用的结结果。因因此，需需要合理理设计色色标方案案，尽量量降低识识别算法法的复杂杂度，保保证目标标的可靠靠识别。2、改善善识别效效果的办办法2.1径径向畸变变矫正光学镜头头几何畸畸变的数数学模型型如下： （1）式中，、为畸变变以前的的原始坐坐标；、为畸变变后的坐坐标。图图像采集集卡所采采集到的的图像是是畸变以以后的图图像，所所以获得得的是、，要求求的是、。式(1)的的参数、可由一一些先验验点(例例如门区区和四角角等)的的对应关关系通过过求平均均值的方方法得到到。式（1）的的方程组

8、组采用牛牛顿迭代代的方法法求解，结果如如下： （22）实验结果果表明，将上述述方法加加入程序序中，可可以有效效矫正镜镜头引起起的径向向畸变，矫正之之前边角角附近的的坐标偏偏差多达达10个个像素，矫正后后可降低低到13个。2.2定定位偏差差矫正如图4所所示，OO点为场场地中心心，B点为机机器人实实际位置置，A点为摄摄像机摄摄取图像像上机器器人的位位置；为为摄像机机高度，为机器器人高度度，为机机器人实实际位置置坐标，为机器器人的图图像坐标标。现要要将A点矫正正回B点，根根据相似似三角形形原理，于是是有 （33）从而求得得机器人人实际位位置坐标标 （4）实际场地地上机器器人位置置坐标由由X坐标和和Y

9、坐标组组成，应应分别进进行矫正正处理。2.3优优化色标标设计方方案，提提高识别别准确率率图5是RROBOOCUPP小型组组5个机机器人的的一种色色标设计计方案，色标中中较大的的是队伍伍标志，较小的的是号码码标志，两种色色标的颜颜色不同同。机器器人的正正方向为为从下向向上。图4 机机器人色色标设计计方案该方案的的特点是是使用的的颜色较较少、色色标之间间距离较较远，避避免了互互相渗色色和混淆淆。机器器人的中中心通过过两个以以上色标标的位置置坐标计计算得到到，提高高了准确确度，机机器人的的方向角角通过简简单的向向量运算算得出，算法容容易实现现。色标搜索索一般采采用移动动网格法法进行，但这种种方法的的

10、扫描结结果可靠靠性差，定位精精确度低低。本文文借用小小波分析析中多分分辨率分分析的思思想，采采用先大大尺寸搜搜索后小小范围扫扫描定位位的方法法搜索目目标色块块。下面面以球为为例来说说明搜索索目标的的具体步步骤：（1）先先以较大大的尺度度对场地地进行扫扫描，找找出满足足球颜色色阈值范范围的像像素点。如图66所示，阴影影部分为为目标区区域，虚虚线为搜搜索路径径。图5大尺尺寸搜索索示意图图 图图6小范围围逐行逐逐列搜索索（2）对对上述像像素点进进行聚类类，连成成许多连连通块。找到其其中最大大的连通通块，计计算出它它的最小外接矩矩形（MMER）及MEER的中中心点。（3）以以该点为为中心，扩大一一定的

11、区区域进行行逐行逐逐列扫描描，该区区域略大大于步骤骤（2）中的MER。如图77所示。（4）对对扫描得得到的像像素点重重复步骤骤（2），得到到的最大大连通块块即为球球的区域域，求出出其形心就是球球的位置置坐标。假设在数数字图像像中球场场占据了了行列的像像素点，而球被被包含在在一个行行列的矩矩形内。若进行行逐行逐逐列扫描描，则扫扫描的总总的像素素点数为为（5）若改用上上面所说说的方法法进行扫扫描，则则扫描的的总像素素点数为为（6）两者之间间的比值值为：（7）显然对于于球来说说，式（7）右边边的后一一项可以以忽略。可见，用后一一种方法法进行扫扫描，使使计算量量减少了了大约33/4。队标的识识别方法法

12、和球的的识别很很相似，也可以以用多分分辨率的的扫描方方法进行行快速定定位。但但由于机机器人的的速度是是受控制制的，而而且有一一定范围围，所以以只要知知道前一一帧图像像中队标的位位置，下下一帧搜搜索的范范围就会会大大减减少，所所以不需需要对整整个场地地进行扫扫描，只只需对以以前一帧帧上队标标为中心心的一定定区域进进行扫描描即可。队标位置置确定后后，根据据号码标标之间、队标与与号码标标之间的的固定关关系，在在队标周周围搜索索属于本本机器人人的号码码标。当两个或或两个以以上机器器人挤在在一起以以致无法法正确区区分机器器人编号号时，需需要在程程序中增增加一级级相应的的判断过过程，也也可以用用上一帧帧的

13、搜索索结果数数据作为为当前值值进行处处理。我们的实实验编程程环境为为Vissuall C+.NNET，主控计计算机的的配置为为Inttel奔奔腾IVV主板，主频11.8GG，内存存2566M。3、结论论颜色模型型和目标标识别方方案的选选择和设设计是视视觉系统统设计和和研究的的主要内内容，动动态目标标识别算算法的优优化是提提高系统统识别效效率的根根本途径径。本文文针对影影响动态态目标识识别的不不同因素素，提出出了相应应的改进进方案，并通过过实验验验证了方方案的可可行性。实践证证明，选选取适当当的颜色色空间模模型，采采取合理理的色标标设计方方案和目目标识别别方法，不仅能能够提高高足球机机器人视视觉

14、系统统识别的的准确率率，而且且能够节节省系统统资源，提高系系统的整整体工作作效率。参考文献献1 杜啸晓晓，夏为为任，周周晓，施施鹏飞.机器人人足球系系统中多多移动目目标的检检测、识识别AA.长长沙：中中南工业业大学学学报中国国20000年机机器人学学大会论论文专辑辑，20000，31：4877-4889.2 钟玉琢琢，乔秉秉新，李李树青.机器人人视觉技技术MM.北北京：国国防工业业出版社社，19994.3 K.RR.Caastllemaan. 朱志刚刚，林学学訚，石石定机，等译. 数字字图像处处理MM.北北京：电电子工业业出版社社，19998.4 张艳珍珍，欧宗宗瑛，薛薛斌党.一种基基于斜率率

15、的摄像像机畸变变校正方方法JJ.小小型微型型计算机机系统，20002，223（55）：6625-62775 S.SShahh，J.K.AAggaarwaal. “A SSimpple Callibrratiion Proocedduree foor FFishh-Eyye(HHishh-Diistoortiion)Lenns CCameera ”Prooc,IIEEEE Innt.CConff onn Roobotticss annd AAutoomattionn,19994.pp 34222-334277.6 “Aboout FIRRA CCup”EBB/OLL.hhttpp:/t/fiir

16、accup/oveerviiew.htmml7 “Smaall Sizze RRoboot LLeaggue”EBB/OLL.hhttpp:/smaall-sizze.iinfoormaatikk.unni-bbremmen.de/ 作者简介介：张智智群，（19669-），男，汉族，吉林林前郭人人，福建建信息职职业技术术学院电电子工程程系助教教，硕士士，研究究方向：智能信信息识别别与处理理。IMPRROVEEMENNT OOF DDYNAAMICC OBBJECCT RRECOOGNIITIOON OOFGLOBBAL VISSIONN SOOCCEER RROBOOTZHANNG ZZhi-

17、qunn(Fujjiann Poolyttechhnicc off Innforrmattionn Teechnnoloogy, Fuuzhoou, 3500033)Absttracct:IIn gglobbal vissionn smmalll siize robbot socccerr gaamess, tto aassuure thee reeal-timme aand preecissionn coontrrol, itt iss neecesssarry ffor thee viisioon ssysttem to proocesss iimagge iinfoormaatioon

18、sspeeedilly aand reccognnizee annd ttracck oobjeectss exxacttly. Foor tthe reaasonns oof eexteernaal eenviironnmennt aand sysstemms llimiitattionn, obbjecct-mmisssingg orr miisreecoggnittionn offtenn haappeen dduriing thee gaamess. IIn tthiss paaperr, vvariiouss faactoors whiich afffectt thhe oobjee

19、ct reccognnitiion aree annalyyzedd annd tthe sollutiionss arre ppressentted. Baasedd onn thhe fflatt off ROOBOCCUP smaall-sizze lleaggue socccerr roobott syysteem, an objjectt reecoggnittionn scchemme iis ddesiigneed .Keywwordds:SSocccer Robbot Immagee Prroceessiing Dyynammic Objjectt Reecoggnittionn IImprroveemennt