足球機(jī)器人視覺位姿檢測的色標(biāo)設(shè)計(jì)

足球機(jī)器人視覺位姿檢測的色標(biāo)設(shè)計(jì)

1基于信息的位姿識別算法足球機(jī)器人比賽是機(jī)器人研究的一個(gè)新熱點(diǎn)。它為人工智能理論和算法的研究提供了一個(gè)實(shí)驗(yàn)平臺。他的研究領(lǐng)域包括人工智能、自動控制、機(jī)器人視覺、無線通信、機(jī)械學(xué)習(xí)、多智能合作和協(xié)調(diào)等。其比賽是國際機(jī)器人足球聯(lián)盟(FIRA)的系列比賽之一。MIROSOT微型足球機(jī)器人比賽系統(tǒng)主要由機(jī)器人(小車)子系統(tǒng)、通信子系統(tǒng)、視覺子系統(tǒng)和決策子系統(tǒng)組成。視覺子系統(tǒng)是整個(gè)足球機(jī)器人系統(tǒng)正常工作的關(guān)鍵和基礎(chǔ),通過視覺子系統(tǒng)能夠確定本方機(jī)器人、對方機(jī)器人的位姿以及足球的位姿,從而為決策系統(tǒng)提供必要的信息。所以一種能夠準(zhǔn)確、快速地檢測出機(jī)器人和球的位姿的算法對于整個(gè)足球機(jī)器人系統(tǒng)是至關(guān)重要的。目前針對足球機(jī)器人的位姿檢測有不少的研究成果:文中提出了一種基于區(qū)域投影的方法的識別方法,可以利用比較簡單快速的方法來識別色標(biāo)的不同形狀,其最大的特點(diǎn)是能夠快速有效地分割和識別處理多個(gè)機(jī)器人粘連在一起的情況。文提出了一種通用的色標(biāo)識別算法,它利用顏色的相似度,采用排異聚類的方法來提取色標(biāo)的主色,對變化的光照有較強(qiáng)的魯棒性,具有一定的視覺識別恒常性,同時(shí)減少了人為的干預(yù)過程;文在采用最大最小值閾值法的基礎(chǔ)上,在動態(tài)掃描窗口中,利用輪廓提取的算法來識別目標(biāo)對象。本文在總結(jié)已有文獻(xiàn)研究成果的基礎(chǔ)上,提出了一種快速位姿檢測的方法。2運(yùn)動目標(biāo)跟蹤足球機(jī)器人視覺系統(tǒng)可分為兩種模式:①分布式視覺系統(tǒng)。每個(gè)機(jī)器人有自己獨(dú)立的視覺系統(tǒng),用于目標(biāo)的捕捉和自身的定位,足球機(jī)器人在運(yùn)動場景中搜索和識別物體,這是運(yùn)動視覺的典型應(yīng)用,視覺子系統(tǒng)還必須考慮景深和3維重建的問題。②集中式視覺系統(tǒng)。所有的足球機(jī)器人共用一個(gè)視覺子系統(tǒng),視覺子系統(tǒng)完成所有目標(biāo)的定位。集中式視覺系統(tǒng)的視場固定,處理的是2維圖像,不需考慮3維問題,它需要從靜止背景中識別運(yùn)動的目標(biāo),也屬于運(yùn)動視覺問題,但要求定位多個(gè)目標(biāo),因此它是一個(gè)多目標(biāo)視覺跟蹤系統(tǒng)。FIRAMIROSOT機(jī)器人視覺子系統(tǒng)屬于集中式的機(jī)器人視覺系統(tǒng)。MIROSOT視覺子系統(tǒng)的主要識別對象是機(jī)器人、球和場地,而且它的實(shí)時(shí)性要求很高,需要對所有目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)識別與跟蹤,所以MIROSOT視覺子系統(tǒng)是一個(gè)實(shí)時(shí)的彩色圖像多目標(biāo)視覺跟蹤系統(tǒng)。圖1從工作的過程出發(fā)提供了一個(gè)簡單的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)框架。3快速定位檢測方法3.1色標(biāo)的設(shè)計(jì)方案視覺子系統(tǒng)識別機(jī)器人對象,是依賴機(jī)器人頂上的顏色標(biāo)記來識別的,用不同的顏色特征來區(qū)分不同的機(jī)器人。一般地,視覺子系統(tǒng)根據(jù)機(jī)器人頂上的色標(biāo)塊來確定坐標(biāo)位置(x,y)和方向角θ,從而得出機(jī)器人的位姿信息。不同的參賽隊(duì)伍對色標(biāo)塊有著各自不同的設(shè)計(jì),通常,色標(biāo)包括兩個(gè)部分(如圖2(a)所示):隊(duì)標(biāo)和隊(duì)員標(biāo)志。隊(duì)標(biāo)主要用于隊(duì)別的區(qū)分,隊(duì)員標(biāo)記主要用于隊(duì)員號的確定。色標(biāo)除了用于區(qū)分隊(duì)別和不同的機(jī)器人以外,很重要的作用是用于識別機(jī)器人的位置和方向角。色標(biāo)的設(shè)計(jì)問題一直是足球機(jī)器人視覺系統(tǒng)所遇到的一個(gè)難題,好的色標(biāo)設(shè)計(jì)不僅能提高辨識精度,還能改善系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和抗干擾性。圖2是3種常用色標(biāo)的設(shè)計(jì)方案。(a)方案缺點(diǎn)是:①該色標(biāo)是通過隊(duì)標(biāo)和隊(duì)員標(biāo)記兩個(gè)色塊來確定色標(biāo)的位姿,一旦其中一個(gè)色塊識別誤差過大或者丟失都會導(dǎo)致整個(gè)色標(biāo)的識別誤差增大甚至無法識別。②這種色標(biāo)是按中心對稱分布的,當(dāng)兩個(gè)機(jī)器人緊挨在一起時(shí),色標(biāo)會出現(xiàn)粘連的現(xiàn)象,導(dǎo)致兩個(gè)機(jī)器人無法區(qū)分開,或者有其他顏色色塊靠近時(shí)也會發(fā)生識別錯(cuò)誤的現(xiàn)象。(b)方案的缺點(diǎn)是:機(jī)器人的方向角是根據(jù)隊(duì)標(biāo)的形狀進(jìn)行識別的,然而在實(shí)際的圖像處理過程中,由于存在諸多的干擾因素,很難識別出一個(gè)嚴(yán)格的三角形形狀。(c)方案的缺點(diǎn)是:在表示多個(gè)機(jī)器人時(shí),必須選用多個(gè)不同顏色的隊(duì)員標(biāo)記,由于顏色數(shù)量的增多,顏色之間的相互干擾,都會導(dǎo)致識別的復(fù)雜度提高。3.2色標(biāo)編碼方法文提出了一種新的色標(biāo)設(shè)計(jì)方案,逐漸流行于各大學(xué)球隊(duì),如東北大學(xué)、河海大學(xué)均采用這種色標(biāo)設(shè)計(jì)方案。色標(biāo)設(shè)計(jì)如圖3所示。色標(biāo)尺寸為75mm×75mm,分為4個(gè)區(qū)域,周圍留出5mm以防止不同機(jī)器人色標(biāo)之間的粘連和混色.區(qū)域T為隊(duì)標(biāo)(70mm×35mm),位于色標(biāo)的中心,根據(jù)隊(duì)標(biāo)顏色區(qū)域可以計(jì)算出其質(zhì)心和角度。區(qū)域A為黑色,它與隊(duì)標(biāo)決定機(jī)器人的方向。區(qū)域B和C(37.5mm×20mm)為決定隊(duì)員編號的標(biāo)識顏色,用4種顏色(black,green,cyan和pink)編碼11個(gè)機(jī)器人,具體編碼方法如圖3所示,圖中箭頭方向?yàn)闄C(jī)器人正面。其搜索算法采用的是傳統(tǒng)方法。機(jī)器人足球?qū)崙?zhàn)證明,文的方法在準(zhǔn)確性、編碼能力等方面都有不錯(cuò)的表現(xiàn)。但仍然沒有完全解決色標(biāo)粘連問題,特別是當(dāng)機(jī)器人側(cè)向碰撞時(shí)很容易粘連,且一旦機(jī)器人數(shù)目增多,其實(shí)時(shí)性也有一定問題。受該方案啟發(fā),我們設(shè)計(jì)了一個(gè)更簡便快捷的色標(biāo)方案:隊(duì)標(biāo)方面,隊(duì)標(biāo)依然位于色標(biāo)的中心,但大小定義為40mm×30mm,兩端為弧形突出(圖4);小車編碼方面,我們只通過隊(duì)標(biāo)和B、C兩個(gè)區(qū)域來決定機(jī)器人的角度和號碼,不識別A區(qū)域,所涉及的顏色有3種(black,green,pink),這樣采用兩種顏色總共可以對8個(gè)機(jī)器人進(jìn)行編碼,若需對更多機(jī)器人編碼,增加顏色數(shù)量即可。具體編碼方法如表1所示。因此在我方機(jī)器人數(shù)目少于8個(gè)的比賽中,只需要識別三個(gè)顏色,用十分廉價(jià)的攝像頭就可以獲得很好的效果。3.2.1種子點(diǎn)和隊(duì)標(biāo)方向搜索隊(duì)標(biāo)位姿確定首先是要識別組成隊(duì)標(biāo)的各個(gè)像素的坐標(biāo),本文采用基于色塊的外接矩形法來識別隊(duì)標(biāo),并提出一種外接矩形的快速獲取算法:步驟1在一幀圖像中通過圖像分割得到隊(duì)標(biāo)區(qū)域,進(jìn)行二值化后,符合隊(duì)標(biāo)顏色特征的像素點(diǎn)的值令為1,不符合的令為0,再通過適當(dāng)步長的網(wǎng)格搜索至少可以得到隊(duì)標(biāo)區(qū)域中的一個(gè)值為1的像素點(diǎn),以該點(diǎn)作為種子點(diǎn)。步驟2搜索種子點(diǎn)的8領(lǐng)域像素點(diǎn),找到可以和種子點(diǎn)組成2×2的矩形的3個(gè)值為1的像素點(diǎn),這個(gè)2×2的矩形即為搜索初始矩形。步驟3以矩形的上邊長上的各點(diǎn)為起始點(diǎn)分別向上搜索,搜到值1點(diǎn)或搜遍該邊上所有點(diǎn)后停止,若搜到值1點(diǎn),矩形向上擴(kuò)張1;同理以矩形的右邊、下邊、左邊的各點(diǎn)為起始點(diǎn)向各方向搜索。步驟4循環(huán)執(zhí)行步驟3,直到順著矩形的上下左右四個(gè)方向都搜遍且無值1點(diǎn),得到隊(duì)標(biāo)的最小外接矩形。步驟5在最小外接矩形內(nèi)部搜索值為1的像素點(diǎn),記錄這些像素點(diǎn)的坐標(biāo)值。則隊(duì)標(biāo)的中心點(diǎn)坐標(biāo)可由下式求得:x0=1n∑i=1nxiy0=1n∑i=1nyix0=1n∑i=1nxiy0=1n∑i=1nyi其中,(xi,yi)表示搜索到的值為1的像素點(diǎn)的坐標(biāo),n表示搜索到的值為1的像素點(diǎn)的數(shù)量。步驟6確定隊(duì)標(biāo)的方向。本文采用文的方法來進(jìn)行隊(duì)標(biāo)方向角的確定。采用新隊(duì)標(biāo)方案后,由于隊(duì)標(biāo)的外接矩形沒有超出機(jī)器人外殼的范圍,隊(duì)標(biāo)不會發(fā)生粘連。而且,隊(duì)標(biāo)搜索只在外接矩形內(nèi)進(jìn)行,提高了實(shí)時(shí)性。而實(shí)時(shí)性正是這類高度動態(tài)的實(shí)時(shí)對抗系統(tǒng)的核心性能之一。3.2.2隊(duì)標(biāo)中心坐標(biāo)和方向機(jī)器人編碼方法及要識別的顏色見表1。步驟1對一幀圖像進(jìn)行多重二值化,符合顏色1的像素點(diǎn)令其值為1,符合顏色2的像素點(diǎn)令其值為2。既不符合顏色1又不符合顏色2的像素點(diǎn)令其值為0。步驟2隊(duì)標(biāo)中心點(diǎn)坐標(biāo)和方向現(xiàn)在已知,現(xiàn)在從隊(duì)標(biāo)中心點(diǎn)出發(fā),可以找到B區(qū)域和C區(qū)域的中心點(diǎn)。步驟3分別以兩個(gè)中心點(diǎn)為基準(zhǔn)找到B、C兩個(gè)區(qū)域的最小外接矩形。步驟4在兩個(gè)外接矩形內(nèi)搜索全部像