机器人足球是一个新兴的交叉学科,涉及智能机器人系统、多智能体系统、实时图像处理与模式识别、路径规划、机器学习等多个领域,为人工智能和机器人学的发展提供了一个标准实验平台。中型组机器人足球比赛(Middle Size League)是机器人足球世界杯(RoboCup)中的一个重要项目,该项目中机器人完全自主,最具挑战性。中型组机器人主要通过视觉传感器对彩色目标进行识别和定位,进而完成路径规划、踢球、射门等任务。而物体的颜色在光照变化的情况下,容易形成较大差异的颜色外观,这严重影响了目标识别的有效性。因此光照问题成为足球机器人视觉中目标识别和定位中的瓶颈之一。本文对光照变化条件下中型组足球机器人目标识别与定位方法进行了研究,研究结果得到了较好的实验验证。本文主要进行了如下研究工作:(1)研究了光源、光照模型、颜色视觉理论和彩色摄像机成像模型,对彩色图像分割方法、目标识别算法和目标定位算法进行了总结,分析了中型组足球机器人目标识别定位的特点,综述了在光照变化条件下机器人彩色图像分割的处理方法、机器人目标识别和定位的关键算法,比较了各种算法的优点和不足,探讨了足球机器人目标识别和定位技术下一步研究的方向。(2)提出了一种机器人在线光照适应的光照处理方法。根据中型组比赛场地的结构特点,利用一个时间窗口内的多幅图片中的绿色像素的平均亮度分布表示光照,将光照按照明暗程度分类,并在每个光照条件下进行颜色标定。利用KL散度作为测度工具来度量各个光照分布之间的关系,利用一个双阈值策略实现光照的分类,来确定当前光照是属于已知的光照类别还是未知的光照条件,然后机器人利用对应光照下的颜色标定结果进行彩色图像的分割和目标的识别,或者在当前光照下重新进行颜色标定。实验结果证明了该方法的有效性。(3)提出了一种基于支持向量机和Gabor滤波器的足球机器人近似颜色目标识别方法。首先根据颜色特征和面积、长宽比等简单形状特征提取候选目标,然后将候选目标与Gabor滤波器作卷积来提取特征向量,将特征向量输入支持向量机进行分类,识别出实际的目标。实验表明该种方法具有较好的识别精度,且满足足球机器人的实时性要求。(4)对基于全景视觉的全自主足球机器人目标定位方法进行了研究,介绍了全自主机器人的视觉系统,提出了一种基于分段拉格朗日插值的快速目标定位方法。根据全景视觉的成像特点,本文采用了极坐标系来实现目标定位。通过标定得到全景视觉的拉格朗日插值定位公式,建立距离查找表,将像素半径与目标到机器人的实际场地半径对应起来,实现了目标的简单、快速与准确定位。实验结果证明了该方法的有效性。