【摘 要】
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本文以ROBOCUP四腿机器人足球赛为背景,以Sony四腿机器人AIBO(ERS-7)为实验对象,研究并实现了四腿机器人足球比赛系统的视觉模块、守门员的行为控制和机器人之间的通信.ROBOC
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本文以ROBOCUP四腿机器人足球赛为背景,以Sony四腿机器人AIBO(ERS-7)为实验对象,研究并实现了四腿机器人足球比赛系统的视觉模块、守门员的行为控制和机器人之间的通信.ROBOCUP四腿机器人足球赛中,机器人的视野范围非常窄.快速、准确地处理视觉图像,提高系统的实时性是比赛的关键.本文介绍了一种基于视觉的机器人快速目标获取及距离测定方法.利用Intel公司提供的开源计算机视觉库OPENCV(Open Computer Vision)实现了一种基于YUV色彩空间的离线阈值标定算法,用于学习训练目标对象的颜色阈值,提高离线标定速度与精度.根据离线获取的阈值,在线进行视觉图像的色彩分割;采样一种基于树型结构的路径压缩合并算法来寻找分割后图像中的目标区域,获取目标对象.在目标对象识别的基础上,根据摄像头成像模型,进行两维到三维的逆变换,测定目标对象与机器人之间的距离.实验证明,该方法能准确、快速地进行目标对象的识别,实时性强.
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