足球機(jī)器人比賽系統(tǒng)的色標(biāo)設(shè)計(jì)與辨識(shí)

足球機(jī)器人比賽系統(tǒng)的色標(biāo)設(shè)計(jì)與辨識(shí)

1視覺系統(tǒng)的建立近年來，國際機(jī)器人足球比賽已開展了多項(xiàng)技術(shù)學(xué)術(shù)活動(dòng)。它是一個(gè)多學(xué)科的集合，包括計(jì)算機(jī)視覺、人工智能、機(jī)械工程、機(jī)械工程等學(xué)科。目前,國際上組織的賽事有兩個(gè),一是日本和美國發(fā)起的機(jī)器人世界杯賽RoboCup(Robotworldcup),另一個(gè)是韓國發(fā)起的微型機(jī)器人足球錦標(biāo)賽MiroSot(Micro-Robotworldcupsoccertournament)。在MiroSot足球機(jī)器人比賽系統(tǒng)中,視覺系統(tǒng)是極其重要的模塊。因此,構(gòu)建一個(gè)穩(wěn)健快速準(zhǔn)確的視覺系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中顯得尤為重要。機(jī)器人控制完全取決于俯視全場(chǎng)的信息得到,這些信息包括場(chǎng)地的大小及邊界,小球的位置,機(jī)器人的位置、編號(hào)以及方向角等,而這些信息主要是根據(jù)各種色標(biāo)的不同組合來區(qū)分的。色標(biāo)形狀的選取以及顏色組合成為了大場(chǎng)地比賽的一個(gè)瓶頸,目前已經(jīng)有不少文獻(xiàn)對(duì)此進(jìn)行了大量的研究。近兩年,一種新的色標(biāo)設(shè)計(jì)方案被提出,解決了足球機(jī)器人11vs11系統(tǒng)顏色選取的問題,用盡可能少的顏色來表示不同的機(jī)器人編號(hào)。利用合理的辨識(shí)算法,基本解決了大場(chǎng)地的顏色識(shí)別問題。但是在實(shí)際實(shí)驗(yàn)過程中,由于硬件的限制,場(chǎng)地比較大(440cm×280cm),外界環(huán)境對(duì)顏色采集的干擾,成了一個(gè)不可忽略的問題。因此,提出了一種“吊桶”優(yōu)化算法,可以解決絕大部分由不同環(huán)境影響下造成顏色辨識(shí)錯(cuò)誤的問題。2圖像采集和拍攝的并行處理方式實(shí)驗(yàn)平臺(tái)采用的是1394接口采集卡,帶寬為400Mbits/S,對(duì)于一個(gè)攝像機(jī)來說,采集頻率可達(dá)56幀/秒。如果用兩個(gè)攝像機(jī),這樣兩個(gè)攝像機(jī)就可以分別得到200Mbits/s的帶寬。在這里,還有一個(gè)要求就是兩個(gè)數(shù)字?jǐn)z像機(jī)的采集頻率要一致。采集頻率均可達(dá)到30幀/秒,這樣,對(duì)于圖像采集能保證在33ms左右。因?yàn)椴杉瘓D像需要一定的時(shí)間,等采集完圖像再進(jìn)行處理(串行方式),勢(shì)必會(huì)造成資源上的浪費(fèi)。因此采用并行處理方式,圖像處理的時(shí)間(每一個(gè)攝像機(jī)采集來的圖像進(jìn)行處理平均為9ms≤33ms)和采集圖像的時(shí)間并行執(zhí)行。由于對(duì)決策系統(tǒng)進(jìn)行了大量的優(yōu)化(大致執(zhí)行時(shí)間為3、4ms),因此,系統(tǒng)總的執(zhí)行時(shí)間可控制在36、37ms。整個(gè)系統(tǒng)基本能夠滿足實(shí)時(shí)性要求。在這樣的環(huán)境下開發(fā)11vs11足球機(jī)器人的比賽,具有一定的優(yōu)越性。由于攝像機(jī)分辨率的限制,不能像MiroSot3vs3或者5vs5那樣,利用一個(gè)攝像機(jī),就可以將整個(gè)場(chǎng)景拍攝下來。對(duì)于11vs11的場(chǎng)地為440cm×280cm,所以采用了兩個(gè)攝像機(jī)拍攝圖像,然后分別對(duì)各自的圖像進(jìn)行辨識(shí)處理。當(dāng)同一時(shí)刻的兩幅圖像辨識(shí)完后,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,然后再利用吊桶算法進(jìn)一步合理優(yōu)化。具體的算法流程如圖1所示。3圖像匹配算法對(duì)于11vs11場(chǎng)地的機(jī)器人足球比賽,由于場(chǎng)地過大,受硬件限制,采用了利用兩個(gè)攝像機(jī)攝取圖像并進(jìn)行圖像處理,然后再進(jìn)行數(shù)據(jù)融合,提供盡可能精確的數(shù)據(jù)傳遞給決策系統(tǒng)。由于11vs11制比賽所需顏色比較多,故采用當(dāng)前比較流行的色標(biāo)設(shè)計(jì)方案(如圖2)。對(duì)于機(jī)器人的辨識(shí)處理方法,可利用全局搜索隊(duì)標(biāo),然后再根據(jù)動(dòng)態(tài)窗口法查找隊(duì)員標(biāo)進(jìn)行匹配,具體的實(shí)現(xiàn)如下:介紹如下:T為隊(duì)標(biāo),D為方向色標(biāo),A、B為隊(duì)員色標(biāo)組合,這樣11vs11,僅需要6種顏色就可以區(qū)分不同的隊(duì)員。建立一個(gè)隊(duì)員色標(biāo)的顏色庫組合{(C0,C0),(C0,C1),(C0,C2),(C0,C3),(C1,C0),(C1,C1),(C1,C2),(C1,C3),(C2,C0),(C2,C1),(C2,C2)},其中,C0、C1、C2、C3分別代表不同的顏色。AB顏色組合可以選取組合庫中的任何一個(gè)來代表不同隊(duì)員,另外還需要兩種顏色ColorT,ColorD分別代表方向色和對(duì)標(biāo)色。這樣的匹配可以大大減少顏色的選取。匹配算法簡(jiǎn)單描述如下:(1)利用全局搜索隊(duì)標(biāo)色。對(duì)于每一個(gè)隊(duì)標(biāo)色根據(jù)補(bǔ)償逼近辨識(shí)算法求出機(jī)器人的大致方向。(2)對(duì)每一個(gè)隊(duì)標(biāo)進(jìn)行動(dòng)態(tài)窗口搜索,確定小車的具體方向和顏色AB的顏色組合。(3)對(duì)搜索結(jié)果進(jìn)行隊(duì)員號(hào)匹配。實(shí)驗(yàn)表明,這樣的色標(biāo)設(shè)計(jì)和辨識(shí),能夠滿足大場(chǎng)地視覺的基本要求,但是硬件和場(chǎng)地的尺寸限制,顏色的干擾比MiroSot3vs3和5vs5要嚴(yán)重很多,出錯(cuò)的概率比較大,不能忽略。出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)必須根據(jù)歷史信息對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行校正。4吊桶算法的實(shí)現(xiàn)由于場(chǎng)地比較大,顏色的采集受干擾的可能性較大。而且根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果,可以得出結(jié)論:在這樣的大場(chǎng)地下進(jìn)行辨識(shí),存在比較嚴(yán)重的偏差。辨識(shí)結(jié)果存在的問題如下:(1)機(jī)器人號(hào)碼重復(fù),即不同的機(jī)器人被識(shí)別為同一個(gè)號(hào)碼。(2)機(jī)器人沒有匹配上自己的號(hào)碼。如:查找到了隊(duì)標(biāo),但是由于當(dāng)時(shí)的光線干擾根據(jù)隊(duì)標(biāo)搜索后沒有匹配上自己的隊(duì)員號(hào)。(3)隊(duì)員號(hào)匹配錯(cuò)誤。例如,機(jī)器人號(hào)本來在正常情況下,應(yīng)該被識(shí)別為1號(hào),但由于外在因素干擾被識(shí)別為2號(hào)。這些誤差的存在,需要進(jìn)行圖像識(shí)別后的后續(xù)處理,因此提出一種“吊桶”優(yōu)化算法,根據(jù)最小二乘法準(zhǔn)則作為評(píng)判指標(biāo),得到最優(yōu)結(jié)果作為最終的結(jié)果傳給機(jī)器人足球策略系統(tǒng)。最小二乘法公式如下:∑i=011(dist(PreRi,CurRi)+k×difangle(Preθi,Curθi)2∑i=011(dist(ΡreRi,CurRi)+k×difangle(Ρreθi,Curθi)2其中,(PreRi為前一個(gè)機(jī)器人的位置,CurRi為當(dāng)前匹配的位置,(Preθi為前一個(gè)機(jī)器人的角度,Curθi為當(dāng)前機(jī)器人的角度,k為權(quán)值。算法描述如下:對(duì)于每一個(gè)色標(biāo)塊,利用上節(jié)中的匹配算法,插入匹配的結(jié)果號(hào)碼,并且將上周期滿足與當(dāng)前色標(biāo)塊位姿之差小于某一閾值的合理值也一并插入。計(jì)算公式為:dist=dif(CurRi,PreRj)+k×dif(Curθi,Preθj)其中,(CurRi為當(dāng)前隊(duì)標(biāo)塊的位置,(PreRj為上一周期的某一機(jī)器人位置,Curθi為當(dāng)前色標(biāo)的角度,(Preθj為前一周期某一機(jī)器人的角度。k為機(jī)器人小車的半徑。判斷條件為dist是否小于Dist。Dist為閾值,閾值可根據(jù)小車單位時(shí)間內(nèi)的最大距離來選取。例如,小車速度為2.5m/s,系統(tǒng)運(yùn)行周期為36ms,那么,閾值的選取可選為:k×2.5m/s×36ms(k值大致為1)。(2)對(duì)于插入桶內(nèi)的數(shù)據(jù),利用最小二乘法進(jìn)行擇優(yōu)選取。舉例說明算法的流程,假設(shè)機(jī)器人一共11個(gè),經(jīng)過圖像采集辨識(shí),將兩組數(shù)據(jù)組合在一起,匹配結(jié)果如下:(3,5,10,7,8,8,9,0,2,1,6)。這樣,場(chǎng)上出現(xiàn)了兩個(gè)8號(hào)隊(duì)員,所以必須經(jīng)過再處理。把找到的11個(gè)隊(duì)標(biāo)色塊,將其標(biāo)上號(hào)(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)。利用上周期的結(jié)果,根據(jù)距離、角度偏差小于某一個(gè)預(yù)值,即滿足“吊桶”條件,可以插入桶內(nèi)。具體實(shí)現(xiàn)如圖3所示。當(dāng)建立了以上的吊桶結(jié)構(gòu)后,就可以從每一個(gè)結(jié)構(gòu)中選出一個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行組合。例如從上面的結(jié)果可以得出(3,5,10,7,8,4,9,0,2,1,6),(2,5,10,7,8,4,9,0,3,1,6)兩種組合,(注意:對(duì)于每種組合如果出現(xiàn)了重復(fù)的號(hào)碼,則排除)再根據(jù)最小二乘法原則進(jìn)行計(jì)算求出最優(yōu)組合作為最終結(jié)果保留下來。當(dāng)經(jīng)過吊桶算法處理后,可能會(huì)出現(xiàn)的情況是沒有得到一組合理的組合(例如出現(xiàn)了所有的組合中都有重復(fù)的號(hào)碼)作為最終的結(jié)果。根據(jù)實(shí)際情況,將采集辨識(shí)匹配結(jié)果的每一組數(shù)據(jù),利用上周期的結(jié)果比較dist是否小于Dist,是則認(rèn)為該值是正確的;不是則認(rèn)為該值是錯(cuò)誤的,該機(jī)器人新的位姿還是歷史信息(即上一幀的位姿)。如果系統(tǒng)存在連續(xù)出現(xiàn)辨識(shí)錯(cuò)誤的問題,比如,機(jī)器人跑到場(chǎng)地邊界,由于場(chǎng)地畸變或者光線干擾,在這一小范圍內(nèi),受外界影響幾乎是一樣的,此時(shí),如果得到了錯(cuò)誤的結(jié)果,那么下周期將根據(jù)錯(cuò)誤的歷史結(jié)果來進(jìn)行“吊桶”優(yōu)化,這樣的錯(cuò)誤將持續(xù)到機(jī)器人跑出這個(gè)范圍之外。所以在算法中要設(shè)計(jì)一個(gè)定時(shí)器,進(jìn)行刷新。5vs3、pvs5的辨識(shí)正確率該優(yōu)化算法可以引用到MiroSot半自主機(jī)器人足球比賽視覺系統(tǒng)中。它可以糾正外界突發(fā)的干