全向视觉下的中型足球机器人自定位技术

"本文介绍了一种针对RoboCup中型自主足球机器人自定位的新方法，该方法结合电子罗盘和全向视觉传感器信息，利用航向角度和白线特征进行实时定位。" 在RoboCup中型自主足球机器人的比赛中，自定位是至关重要的，因为它决定了机器人如何有效地进行决策和规划，以完成比赛任务。随着比赛场地的扩大和传统定位标记的取消，如里程计、激光测距仪和声纳等主动型传感器，以及基于陆标的定位方法已经不再适用。当前，视觉传感器，特别是基于白线的视觉信息，成为了主要的定位手段。 传统的视觉定位方法，如Abdul Bais等人所采用的，依赖于单目视觉和多帧图像的特征匹配，这种方法在实时性和广泛适用性上存在局限。Bo Liu等人利用全向视觉获取白线特征点进行匹配，但由于比赛场地的对称性，会产生多个可能的位姿，需要额外信息来确定正确位置。Ronghua Luo等人的方法依赖于全场的定位标记区，但对全向视觉的观测范围需求过高，且实时性不足。 Marques和刘斐提出的全向视觉定位方法也需要识别所有或大部分白线，同样增加了对观测范围的要求。针对这些挑战，文章提出了一种新的自定位方法，它结合多种传感器信息，仅依赖于局部白线信息就能实现机器人自定位，同时满足了实时性的要求。 该方法首先通过电子罗盘获取机器人的航向角度，然后利用全向视觉传感器获取的白线初始信息，将其转化为半全局的白线信息。接着，通过对白线实垂交类型、辅助白线距离和角度的分析，结合定位区域优先度算法，确定机器人最可能所在的定位区域。最后，通过分析定位区域内两条实垂交白线的交点关系，精确计算出机器人在场地中的位置，完成自定位过程。 此方法的一个关键优点是它减少了对全向视觉传感器观测范围的依赖，适用于扩大后的比赛场地，且能够在现有的技术条件下实现。实际场地的实验结果验证了该方法的有效性和实用性，为中型自主足球机器人的自定位提供了一种更适应实际比赛条件的解决方案。 这篇论文研究了一种新颖的中型自主足球机器人自定位策略，它通过创新的信息融合和处理方法，克服了现有视觉定位方法的局限性，提高了定位的准确性和实时性，对于推动机器人足球竞赛技术的发展具有重要意义。