霍夫空间下足球机器人协作目标定位算法提升48%

本文介绍了一种针对嵌入式仿人足球机器人的多机器人协作目标定位算法，该算法在霍夫空间中进行优化设计。首先，机器人通过实验场地中的标志物采用三角几何定位技术进行自我定位，这涉及到了多连杆机器人模型的简化处理，将图像坐标系转换至世界坐标系，从而实现精确的机器人位置确定。这种定位技术对于保证机器人在复杂环境中的导航至关重要。 多机器人之间的通信是通过ZigBee无线传感器网络来实现的，这样可以有效地共享彼此的位置信息。在霍夫空间中，这些定位的坐标点经过处理后，通过最小二乘法进行线性拟合，以获取最优化的参数。这种方法有助于减少误差并提高定位精度。 接着，文章引入了改进后的粒子滤波技术，它是一种有效的状态估计算法，用于对目标小球进行跟踪。粒子滤波结合了多机器人协作的优势，通过融合来自不同机器人的信息，提高了目标跟踪的鲁棒性和准确性。 最后，作者在具有21个自由度的仿人足球机器人平台上进行了实际的仿真和实验验证。实验结果显示，相比于传统的定位方法，这种霍夫空间中的多机器人协作定位算法在精度上提升了约48%，而且在保持实时性的前提下，目标跟踪性能得到了显著提升。这对于提升仿人足球机器人在动态比赛或任务中的表现有着重要的应用价值。 这项研究提供了一种新颖且高效的多机器人协作目标定位策略，它结合了霍夫变换、无线通信和粒子滤波等技术，有望在自动化、机器人技术和人工智能等领域得到更广泛的应用。