“足球机器人”是人工智能与机器人领域的应用基础研究课题,它涵盖了人工智能、机器人、实时视觉、智能控制和无线电通讯等技术,受到越来越多的关注。特别是中型组足球机器人,要求各个机器人都是全自主的,在实时的对抗比赛中,对其硬件系统的行走机构、运动性能,及软件系统的鲁棒性、实时性和精确度等都提出了更高的要求。研制出全自主机器人并且参加比赛,这是一项很有挑战的课题。足球机器人系统主要由决策子系统、视觉子系统、运动控制子系统和无线通信子系统构成,视觉子系统作为足球机器人感知外界的最重要途径,其性能的好坏对机器人的整体性能有着重要影响。论文通过分析Robocup中型组足球机器人国内外研究现状并学习相关的机器人技术,在机器人硬件平台的构建和改进、机器人视觉系统的设计和实现、场地线的提取和分类等方面作了一定的工作和贡献。论文的具体工作说明如下:(1)作为主要参加人员,设计和实现了一套机器人硬件系统作为机器人研究的硬件平台,并重点完成了全向反射镜、反射镜支架和带球机构等硬件的改进工作。该硬件系统采用了国际流行的全向视觉系统及全向运动机构。全向视觉系统可采集到机器人周围360度方向的环境信息,提供了丰富、准确的视觉信息:全向运动机构可保障机器人在复杂的动态环境中自如、准确到达目标位置。通过多次实验,分析了硬件结构不合理的地方,并对其进行了改进。为满足分辨率不变的要求,重新选用了一款组合反射镜面;为完善视觉建模,改变了前向镜头高度和倾斜度:为减少视觉图像震荡,重新设计安装了反射镜面支撑装置;为增加带球可靠性,改进了带球机构。这为检验相关算法理论的优劣提供了一个更加良好的硬件平台。(2)基于本硬件平台,采用多线程的思想,设计和实现了一套全向视觉和前向视觉协作处理的视觉系统。该全向视觉系统选用受光照明影响较小的YUV颜色空间,增加了视觉识别算法的稳定性;采用基于颜色查找表技术的像素分类算法和游程长度编码技术,大大减少了计算量,提高了视觉系统的响应速度;利用前后两帧图像内容变化不大的特点,改进了球等目标的识别算法,提高了目标识别的速度和精度;使用多线程的编程思想,全向视觉和前向视觉各起一个线程,根据实际情况决定是否挂起或启动前向视觉线程,弥补了全向视觉系统在硬件加工和安装方面的缺陷,增强了视觉系统的鲁棒性。(3)对一种半径扫描提取场地线的方法进行了改进,并研究了利用场地线进行机器人自定位的问题。机器人自定位问题是视觉系统研究的重要问题,随着机器人足球比赛规则越来越接近现实世界,利用场地线进行的机器人自定位也变得举足轻重。论文在分析研究现有场地线提取算法的基础上,对一种半径扫描提取场地线的方法进行了改进和实现,并对场地线进行了特征定义和分类。综上所述,论文作者作为主要参加人员实现的机器人硬件系统,机器人视觉系统以及利用场地线进行机器人自定位的算法,可以很好地适应比赛,在两次国家级中型组足球机器人比赛和一次省级机器人比赛中取得了良好的成绩。