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仿人足球机器人的环境感知与避障策略研究与实现

作　者: 王晓涛
导　师: 赵姝颖
学　校: 东北大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: Nao机器人 单目测距 目标修复 足球跟踪 避障策略
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 9次
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内容摘要


足球机器人比赛为研究者提供了进行相关技术研究的标准平台,是一个具有标志性和挑战性的学术课题,加之趣味性和参与性,得到了全球众多学者和机器人爱好者的广泛关注,是近些年来的研究热点。在动态比赛环境下,对足球比赛环境的感知和避免机器人之间的相互碰撞将影响到比赛的结果。因此,进行机器人的环境感知与避障策略的研究具有重要的理论意义和应用价值。本文在查阅了大量相关文献和分析研究相关技术的基础上,进行了机器人环境感知和避障策略的研究。在机器人环境感知方面,第一,采用基于种子点自动选取的区域生长目标分割算法对球场目标(足球和球门)进行分割,确定球场目标并分析验证目标分割算法的准确性和有效性。第二,构建了测距模型,研究了遮挡目标的修复算法,有效完成了遮挡目标的修复,能够更准确的获得足球和机器人之间的距离信息。根据角度偏差进行机器人位置的调整,为实现机器人射门获得比分尤为重要。第三,研究了基于环境感知的足球跟踪算法以及UKF算法对运动目标非线性运动跟踪的有效性,并进行了相关的实验,验证跟踪算法的有效性。在机器人避障策略方面,本文设计了基于传感器信息融合的避障策略,结合机器人的超声波信息,根据设定的控制逻辑规则,实现仿人足球机器人的自主避障行为,通过实验验证了该方法的有效性。实验结果表明,本文的目标分割算法能够有效地实现对目标的分割,利用测距模型获得目标的距离信息,提高了机器人的环境感知能力。结合设计的传感器信息融合的避障策略,有效降低了机器人之间的碰撞。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-11
第1章 绪论  11-19
  1.1 课题研究的背景及意义  11-13
  1.2 RoboCup SPL比赛  13-14
  1.3 足球机器人的系统组成  14-15
  1.4 机器人足球相关领域的研究现状  15-18
  1.5 本文主要研究内容  18-19
第2章 基于种子点自动选取的目标分割算法研究  19-31
  2.1 颜色模型选取  19-21
  2.2 颜色表的创建  21-22
  2.3 球场目标分割算法研究与实现  22-27
    2.3.1 常用的目标分割方法  22-25
    2.3.2 图像扫描方式的选择  25
    2.3.3 基于颜色表的目标分割  25-26
    2.3.4 基于种子点自动选取的目标分割  26-27
  2.4 实验结果与分析  27-29
  2.5 本章小结  29-31
第3章 仿人足球机器人的测距模型研究  31-51
  3.1 基于OpenCV的摄像机标定  31-37
    3.1.1 摄像机模型  31-33
    3.1.2 摄像机标定方法  33-34
    3.1.3 Nao摄像机的标定  34-37
  3.2 基于Nao的单目测距模型的构建  37-39
  3.3 遮挡目标修复算法的研究  39-43
    3.3.1 遮挡目标修复现状及原理  39-40
    3.3.2 遮挡目标凸点的计算  40-42
    3.3.3 遮挡目标修复拟合算法的实现  42-43
  3.4 基于角度偏差的机器人位置调整  43-44
  3.5 实验结果与分析  44-49
    3.5.1 凸点计算及拟合实验结果与分析  44-47
    3.5.2 角度偏差的计算结果与分析  47-49
  3.6 本章小结  49-51
第4章 基于环境感知的足球跟踪算法研究  51-63
  4.1 球场目标跟踪方法分析  51-52
  4.2 基于Kalman滤波的足球跟踪算法的研究与实现  52-57
    4.2.1 Kalman滤波器的原理与过程  52-54
    4.2.2 Kalman滤波器参数的设定  54-55
    4.2.3 基于Kalman滤波跟踪的实验结果与分析  55-57
  4.3 基于UKF的动态跟踪算法的研究  57-62
    4.3.1 UKF滤波器  58-59
    4.3.2 绝对坐标与机器人相对坐标  59-60
    4.3.3 UKF目标跟踪仿真实验结果与分析  60-62
  4.4 本章小结  62-63
第5章 基于传感器信息融合的避障策略研究  63-79
  5.1 机器人避障方法及策略的研究  63-67
    5.1.1 机器人避障方法的研究  63-64
    5.1.2 机器人避障策略的研究  64-67
  5.2 障碍物的检测  67-70
    5.2.1 基于视觉的障碍物的检测  67-68
    5.2.2 基于超声波的障碍物的检测  68-70
  5.3 基于超声波传感器信息的避障策略研究与实现  70-78
    5.3.1 信息融合层级的研究  70-71
    5.3.2 传感器信息融合的数学模型的研究  71-72
    5.3.3 控制逻辑规则的设计  72-74
    5.3.4 静态障碍物避障实现结果与分析  74-77
    5.3.5 动态障碍物避障实验结果与分析  77-78
  5.4 本章小结  78-79
第6章 总结与展望  79-81
  6.1 总结  79-80
  6.2 展望  80-81
参考文献  81-85
致谢  85-87
硕士期间获奖情况及发表论文  87

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 机器人技术 > 机器人
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