【摘 要】
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为了解决传统类人足球机器人场地线检测算法在光照不稳定时准确率低的问题,提出一种基于全卷积网络(FCN)改进的场地线检测模型,通过增加卷积层数、构建残差块、在上采样过程中融合更多特征图,提高了检测准确度。实验结果表明,改进模型能够克服光照因素干扰,对场地线进行准确检测,平均像素精度与平均交并比均提高了约5%。为提高机器人自定位精度,提出一种基于后方交会法的机器人自定位方法,通过3个特征点的像面坐标与
【机 构】
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北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院,北京100192
【出 处】
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北京信息科技大学学报(自然科学版)
论文部分内容阅读
为了解决传统类人足球机器人场地线检测算法在光照不稳定时准确率低的问题,提出一种基于全卷积网络(FCN)改进的场地线检测模型,通过增加卷积层数、构建残差块、在上采样过程中融合更多特征图,提高了检测准确度。实验结果表明,改进模型能够克服光照因素干扰,对场地线进行准确检测,平均像素精度与平均交并比均提高了约5%。为提高机器人自定位精度,提出一种基于后方交会法的机器人自定位方法,通过3个特征点的像面坐标与世界坐标,实现机器人自定位,实验结果表明该方法具有可行性,最大定位距离误差为17.5 mm。
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