【摘 要】
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机器人足球是一个典型的交叉学科,应用领域广泛,如:信号处理、多智能体控制、路径规划、无线通讯、模式识别等,同时也是一门集计算机视觉、机器人学、电子学、智能控制、图像处理
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机器人足球是一个典型的交叉学科,应用领域广泛,如:信号处理、多智能体控制、路径规划、无线通讯、模式识别等,同时也是一门集计算机视觉、机器人学、电子学、智能控制、图像处理为一体的多学科技术。它是一个极富挑战性的高技术密集型研究平台。视觉子系统是半自主足球机器人系统中的一个重要组成部分,足球机器人比赛时依靠视觉系统对彩色图像进行识别。由于比赛场地是一个标准的颜色结构化环境,本文主要采用颜色特征对目标进行识别,但是当光线发生变化时,物体表面的颜色就会发生改变,从而影响目标的识别率,因此光照问题成为半自主足球机器人目标识别中的瓶颈之一。本文介绍了半自主足球机器人系统,以及该系统中涉及的关键技术,分析了光照变化对足球机器人视觉系统的影响,并且对光源、光照模型、颜色视觉理论和彩色图像光照处理方法开展研究,最终确定以常用的双色性反射模型为研究重点,在双色反射模型的基础上,结合传统的经典颜色模型,研究了各种对光照变化不敏感的颜色模型和分量,最后提出了对光照变化不敏感的11个颜色特征分量,即{r,g,b,H,S,y,u,v,C1,C2,C3}。本文将粒子群算法用于进行光照变化不敏感的颜色模型选择,其中通过半自主足球机器人的颜色样本作为输入的数据,利用类内散布矩阵和类间散布矩阵建立粒子适应度函数,适应度值越大,所选取颜色模型的分类能力就越强,颜色模型的序列号作为编码参数,运用惯性权值递减策略进行粒子的更新,并且把颜色分量之间的相关性作为约束条件,经过不断的寻优过程最终提出适合半自主机器人足球比赛的rSC2颜色模型。论文最后介绍了半自主足球机器人平台,通过这个平台可以采集不同光照强度下的图片,为了更好地进行颜色模型对比,根据前人的方法提出了一个uSb颜色模型,利用不同的颜色模型在同一光照强度的图片中进行目标识别,通过目标的识别结果图和识别率可以发现,本文基于粒子群算法所提出的rSC2颜色模型具有更好的光照不变性。
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