robocu小型組足球機器人的目標(biāo)識別研究

robocu小型組足球機器人的目標(biāo)識別研究

20世紀(jì)90年代，舉行了一場關(guān)于體育的機器人比賽。這是自動化和機器人領(lǐng)域最具前瞻性的研究之一。足球機器人系統(tǒng)是一個典型的多智能體系統(tǒng)和分布式人工智能系統(tǒng),涉及機器人學(xué)、計算機視覺和模式識別、多智能體系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域。而且它為人工智能理論研究及多種技術(shù)的集成應(yīng)用提供了良好的實驗平臺。足球機器人視覺系統(tǒng)的主要任務(wù)是通過對視頻采集設(shè)備所捕獲的圖像進(jìn)行處理,從而準(zhǔn)確地獲得比賽場地上各目標(biāo)物體的相應(yīng)位置和角度,以便為決策子系統(tǒng)提供初始狀態(tài)信息。識別精度的高低和速度的快慢是視覺系統(tǒng)的關(guān)鍵所在,直接關(guān)系到比賽的結(jié)果。2機器人創(chuàng)新色標(biāo)設(shè)計方案色標(biāo)的設(shè)計問題一直是足球機器人視覺系統(tǒng)所遇到的一個難題,好的色標(biāo)設(shè)計不僅能提高識別精度,還能改善系統(tǒng)的實時性和抗干擾性。在足球機器人比賽中,色標(biāo)的設(shè)計是多種多樣的,可以將每個色標(biāo)設(shè)計為不同的顏色,或者是不同的形狀,或者是不同的顏色與形狀的組合。例如,可以用兩個色標(biāo)中心連線的中點來計算小車的質(zhì)心,小車的運動方向是由隊標(biāo)指向隊員標(biāo)志的射線逆時針旋轉(zhuǎn)45°所指的方向,見圖1。由于比賽場地的光照等因素的影響,攝像頭所攝入的圖像難免會參雜一些噪聲,再加上比賽系統(tǒng)的實時性要求,不可能采用太多復(fù)雜的彩色圖像處理技術(shù)。為了使圖像識別算法盡量簡單、快速、準(zhǔn)確,提出一種新的機器人小車的色標(biāo)設(shè)計方案,將小車的主色標(biāo)和副色標(biāo)均設(shè)計成圓形。在足球機器人5VS5的比賽系統(tǒng)中,在每個機器人小車上都使用1個主色標(biāo)和3個副色標(biāo),并且每個色標(biāo)都可以取兩種顏色(粉色和綠色)中的一種,然后將其按照一定規(guī)則進(jìn)行分布,以此來區(qū)分本隊各個隊員的編號。如圖2所示,先把主色標(biāo)放在機器人小車頂部平面的正中心,再把3個副色標(biāo)放在以主色標(biāo)的重心為中心,在方形小車頂部平面的內(nèi)切圓的范圍內(nèi)(小車的物理形狀,可以避免距離相近的小車在色標(biāo)識別時發(fā)生粘連,也就是將一個小車的色標(biāo)錯誤地當(dāng)成另外一個小車的色標(biāo))按照一定順序排列。其中,副色標(biāo)1離主色標(biāo)最遠(yuǎn),副色標(biāo)2和副色標(biāo)3等距離的分布在主色標(biāo)左右。這樣,在本隊隊伍中,可以用3個副色標(biāo)的顏色組合來區(qū)分5個隊員(最多可以區(qū)分8個隊員)。在確定隊員編號時,以逆時針(副色標(biāo)1,副色標(biāo)2,副色標(biāo)3)順序排列。例如,可以把(綠、粉、粉)作為0號球員,(粉、綠、粉)作為1號球員,等等。其重心為主色標(biāo)(黃色圓形區(qū)域的中心),小車的前進(jìn)方向是以主色標(biāo)的重心為起點,以較遠(yuǎn)的副色標(biāo)1的重心為目標(biāo)的方向,依此類推可以識別本隊其它小車的位姿(坐標(biāo)位置和角度)。3游程長度編碼融合計算方法基于彩色圖像的視覺系統(tǒng)在進(jìn)行目標(biāo)識別時,很多人使用基于游程長度編碼的方法對圖像進(jìn)行掃描,例如上?！敖积垺弊闱驒C器人視覺系統(tǒng)應(yīng)用該掃描算法,球隊獲得了2002年中國機器人競賽中型全自主機器人組1VS1和2VS2項目比賽兩項冠軍。該方法需要三個階段的融合計算:第一階段是對所有目標(biāo)象素進(jìn)行游程長度編碼,用圖像象素值連續(xù)為1的個數(shù)來描述圖像;第二階段是從上至下縱向掃描游程,判斷處于同一通道的相鄰兩行的游程是否鄰接,以構(gòu)成游程的有向圖結(jié)構(gòu),每個游程就是圖的一個頂點。并根據(jù)頂點的地址形成有向鄰接表;第三階段是再一次從上至下掃描游程,按照鄰接表使所有相連的頂點指向與它們相連的第一個頂點,完成區(qū)域融合。盡管基于游程長度編碼的掃描算法有過很多成功的例子,但它需要進(jìn)行三次融合計算,其計算量很大。考慮到識別方法的簡單性和易行性,根據(jù)黃晶等提到的順序網(wǎng)格搜索的思想,將移動網(wǎng)格技術(shù)與動態(tài)窗口技術(shù)相結(jié)合,實現(xiàn)圖像的快速掃描。3.1多次不重復(fù)的復(fù)合掃描CCD圖像采集卡將比賽場景采集到計算機中,對于分辨率為640*480的圖像,在搜索目標(biāo)物體時,若逐行逐個象素掃描圖像,則要耗費相當(dāng)長的時間,這樣很難滿足系統(tǒng)的實時性要求?？紤]到比賽場地上雙方的機器人小車大部分時間是比較分散的,采用移動網(wǎng)格的掃描策略,對整幅圖像進(jìn)行多次不重復(fù)的快速掃描。首先,以一定的步長(在本系統(tǒng)中,網(wǎng)格的步長設(shè)定為30個象素,大約是機器人小車色標(biāo)圓的4倍直徑)做跳躍式前進(jìn),只搜索圖像中的部分象素點,這些點構(gòu)成了篩子狀的網(wǎng)格結(jié)構(gòu),掃描點就是網(wǎng)格的結(jié)點,這樣使之先成為一個“粗糙”的篩子。由于篩子比較“粗糙”,一次性掃描很難找到所有目標(biāo),需要以一定的移動間距在水平和垂直方向上不斷平移篩子。為使網(wǎng)格“疏而不漏”,移動間距的長度定義非常重要。由于小車上的圓形色標(biāo)塊比小球稍微小一些,針對本系統(tǒng)中采用的圓形色標(biāo),移動間距應(yīng)略小于色標(biāo)圓的內(nèi)接正方形的邊長(本系統(tǒng)中移動間距取5個象素),以保證每個色標(biāo)至少應(yīng)被掃描到一點,如圖3所示。這樣便形成了網(wǎng)格式的雙跨度掃描,即先以較大步長在整幅圖像中迅速完成一遍掃描,再以一定的移動間距平移篩子,保證了掃描的“疏而不漏”。這種掃描策略雖然對圖像進(jìn)行多次掃描,卻沒有造成象素區(qū)域的重復(fù)掃描。3.2動態(tài)窗口的建立當(dāng)CCD圖像采集卡采樣頻率足夠高,且圖像的特征識別周期足夠短時,由于小車運動的最高速度是有限的,而且圖像采集卡采樣比賽場景的相鄰兩幀的時間間隔也是一定的,所以每相鄰兩幀的圖像中物體運動的范圍是有限的。因此,可以采用動態(tài)窗口技術(shù)進(jìn)一步縮小掃描區(qū)域。該技術(shù)的基本思想是在每次獲取一幀圖像之后,以本次掃描得到的物體重心為中心,以物體在前后二幀圖像時間間隔內(nèi)所能運動的最大距離為掃描區(qū)域,即形成一個動態(tài)窗口,如圖4所示。假設(shè)V為物體運動的最高速度,Δt為采樣平均間隔,R為物體半徑。則該物體下一時刻的搜索范圍是以當(dāng)前重心位置為中心,邊長為L的矩形區(qū)域,則L≥2×(V×Δt+R)L≥2×(V×Δt+R)在本系統(tǒng)中,機器人小車最大的行進(jìn)速度為2m/s,即每毫秒約0.4個象素,CCD圖像采集卡的采樣間隔為30ms,小車半徑為18個象素,則動態(tài)掃描區(qū)域的邊長LL=2×(0.4×30+18)=60pixelsL=2×(0.4×30+18)=60pixels對于在上一幀圖像中已經(jīng)鎖定的目標(biāo),在當(dāng)前掃描過程中就不必在一幅圖像中從頭到尾掃描整個圖像,只需要鎖定局部區(qū)域(邊長為60個象素的矩形區(qū)域)即可,進(jìn)一步減少了掃描時間。4游程編碼時間結(jié)合本系統(tǒng)的色標(biāo)設(shè)計方案,將移動網(wǎng)格技術(shù)與動態(tài)窗口技術(shù)相結(jié)合,可以快速的尋找到目標(biāo)物體的切入點。這種方式很好的滿足了圖像掃描的實時性要求,可以節(jié)省更多的時間作一些其它處理,如提高系統(tǒng)識別精度等。識別場地上的比賽雙方各5名隊員和小球一共11個目標(biāo),采用游程編碼的方