全景视觉技术在自主足球机器人中的应用研究

"基于全向视觉自主足球机器人视觉系统的研究" 这篇硕士学位论文主要探讨了如何构建一个基于全向视觉的自主足球机器人视觉系统。作者项宗杰在控制理论与控制工程专业指导下，研究了如何利用全景摄像系统来获取机器人周围环境的全方位信息，以此解决机器人的实时自定位和目标识别问题。 论文中的创新性成果主要包括以下几点： 1. 自动标定方法：通过对比机器人运动过程中不同场景的图像，找到图像中的固定无信息区，从而自动标定全景图像。这种方法提高了系统对环境的理解和适应性。 2. 球场信息提取改善：结合机器人的自定位结果，调整RegionTracker算法的跟踪范围，确保覆盖整个球场并排除无关信息，增强了目标检测的准确性。 3. 全景视觉系统标定算法：将标定问题转化为模型匹配问题，通过识别白线点并采用误差下降算法，实现了视觉系统的高效标定，提高了定位精度。 4. 非特定颜色球的识别方法：运用解析几何，建立摄像系统成像的光路模型，以此识别非特定颜色的球，并能精确计算球心位置，提升了目标球的识别能力。 这些研究成果已被应用于上海大学的中型足球机器人系统中，并经过实验室试验和国际、国内RoboCup中型组机器人足球比赛的实战检验，取得了显著的成绩，包括机器人世界杯赛的第七名和中国公开赛的季军。 关键词：全景视觉系统、自主足球机器人、自定位、目标识别、自适应 这篇论文深入研究了自主足球机器人视觉系统的各个关键环节，为移动机器人领域，尤其是足球机器人的感知和导航提供了重要的理论和技术支持。通过这些方法，机器人能够更好地理解和应对复杂的比赛环境，提升比赛表现。