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RoboCup小型足球機器人視覺系統(tǒng)設(shè)計

摘要:集控式足球機器人視覺系統(tǒng),分圖像輸入和數(shù)字化、圖像預(yù)處理、圖像分割和圖像識別幾步進行。其圖像識別通過圖像采集卡、圖像增強、去噪處理、邊緣增強技術(shù),HIS模型,及基于連續(xù)圖像相關(guān)性的順序網(wǎng)格和種子填充相結(jié)合的目標(biāo)搜索方法實現(xiàn)。
    關(guān)鍵詞:足球機器人;圖像處理;HSI顏色模式

    0 引言

    RoboCup小型組足球機器人系統(tǒng)包括視覺、決策、無線通訊和機器人小車等。機器人在比賽中,視覺系統(tǒng)按所處的位置和作用,分2種模式:①分布式視覺系統(tǒng),每個機器人小車有獨立的視覺機構(gòu),用于目標(biāo)捕捉和自身定位;②集控式視覺系統(tǒng),所有機器人小車共用1個視覺機構(gòu),為機器人小車和目標(biāo)定位。故對視覺系統(tǒng)以討論。

    1 視覺系統(tǒng)

     1.1 圖像輸入和數(shù)字化
    采用CCD彩色攝像機和圖像采集卡實現(xiàn)圖像輸入。用CCD攝像機采集整個場地信息,CCD攝像頭的輸出信號采用電視標(biāo)準(zhǔn),每幅圖像為1幀,1幀由兩場組成;每場240行;采用隔行掃描方式,輸出信號有2種制式NTSC和PAL,其中NTSC每秒30幀,PAL為25幀,所以一般采用NTSC。像機輸出的是模擬信號,要用計算機來處理這些信息須由圖像采集卡來完成信息的轉(zhuǎn)換。
    1.2 圖像預(yù)處理
    機器人視覺系統(tǒng)中,常用預(yù)處理技術(shù)有:①圖像增強,一般采用直方圖均衡化技術(shù),以一定的映射關(guān)系修改原始黑種人的像素灰度,產(chǎn)生1個比原方圖更為平坦的直方圖,對圖像有明顯增強效果;②圖像的去噪聲處理,即圖像的平滑。一般采用鄰域平均技術(shù),用鄰點灰度的平均值取代該點的灰度。也可用平滑技術(shù),即模板技術(shù);③邊緣增強處理,即圖像的銳化。一般用微分尖銳化處理技術(shù)采用梯度法,使用每個像素位置的梯度值。除上述幾種預(yù)處理技術(shù)外,考慮到足球機器人系統(tǒng)實時性要求較高,比賽環(huán)境可變,可對所攝取圖像的容量和質(zhì)量進行調(diào)整,包括圖像調(diào)整和壓縮。在滿足精度的前提下,可采用“場”方式或“TARGET”采集方式,來減小圖像容量,提高采集速度[1]。
    1.3 圖像分割
    在圖像識別過程中,其顏色信息是主要的識別依據(jù),色彩模型的選取對正確識別顏色有很大的影響,目前常用的色彩模型有RGB和HIS。RGB模型是線性表示系統(tǒng),其優(yōu)點是較簡單、直觀。但實踐結(jié)果表明,對同一顏色屬性物體,在不同條件(光照、光源種類、亮度、物體反射特性等)下,其測得的RGB顏色分布很分散,3個分量互相關(guān)聯(lián)變化波段很寬,占據(jù)空間比例很大,很難確定識別RGB的閾值范圍,非常容易把并非指定顏色的物體包括進去,而漏掉應(yīng)該識別的部分物體。
    HSI模型是基于視覺原理的模型,其定義了3個互不相關(guān)、容易預(yù)測的顏色屬性:色度(Hue)、飽和度(Saturation)和明亮度(Illumination),其中的色度屬性能較準(zhǔn)確地反映顏色種類,對外界光照條件的變化敏感程度低。對同一顏色屬性物體,具有較穩(wěn)定和較窄的數(shù)值變化范圍。飽和度S可作為輔助判斷條件,亮度I一般不作判斷。所以系統(tǒng)采用HIS模型。
    RGB空間到HSI空間的變換公式如下:
 

    通過上述公式,將圖像和各像素的RGB分量值轉(zhuǎn)換到HIS空間,在HIS空間完成圖像分割和圖像識別的等工作。
    1.4 圖像識別
圖像識別采用基于連續(xù)圖像相關(guān)性的順序網(wǎng)絡(luò)和種子填充相結(jié)合的目標(biāo)搜索方法。所謂順序網(wǎng)格,就是將搜索區(qū)域人為地按一定的準(zhǔn)則分割為一定數(shù)量、大小相等的正方形小區(qū)域,并按一定的順序在該小區(qū)域中掃描目標(biāo),搜索出目標(biāo)物體的大概位置。種子填充是以該點為種子點,以一定的顏色信息為標(biāo)準(zhǔn)向四周擴散,直到將滿足要求的所有像素點全部找到[3]。
    通過對機器人小車設(shè)計參數(shù)的分析,可知其最大運行速度是1個確定不變的數(shù)值,即在連續(xù)2幅圖像中,同一輛機器人小車間的運行距離的最大值是恒定不變的。因此考慮利用相鄰2幅圖像間的相關(guān)性,在以前1幅圖像中機器人小車的位置為掃描中心,以機器人小車的最大運行距離為半徑的區(qū)域內(nèi)搜索目標(biāo)物體,既減少整幅圖像順序網(wǎng)格掃描的目標(biāo)點數(shù),同時由于使用種子填充的方法,在一定的程度上降低了噪聲干擾的影響,從而使系統(tǒng)的實時性和可靠性得到提高。區(qū)域中心處為掃描起始點,箭頭為順序搜索方向,每次搜索的網(wǎng)格大小視色標(biāo)而定。

    2 結(jié)語

    足球機器人比賽的視覺系統(tǒng),使用HSI空間模型代替RGB空間模型進行圖像處理和目標(biāo)辨識,以克服RGB空間模型的不足,滿足視覺子系統(tǒng)可靠性要求。采用基于連續(xù)圖像相關(guān)性的順序網(wǎng)格和種子填充相結(jié)合的搜索方法,減少搜索目標(biāo)像素數(shù)量,在一定程度上降低噪聲干擾,提高系統(tǒng)的辨識速度。

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