全局视觉足球机器人的动态目标识别方法改进.doc
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2023-07-15
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摘 要：在全局视觉小型足球机器人比赛中，为保证控制的实时性和准确性，要求机器人的视觉系
统能够快速处理图像信息，并对目标进行准确的识别和跟踪，但由于受外界环境的干扰和视觉系统自身的
原因，全局视觉足球机器人经常出现目标丢失或识别错误等现象。本文通过分析影响目标识别效果的各种
因素，提出了相应的改进方法，并以 ROBOCUP 小型组足球机器人系统为平台设计了目标识别方案。
关键词：全局视觉；足球机器人；图像处理；动态目标识别；改进
0、引言
视觉是机器人足球比赛的关键环节，所谓全局视觉，就是指机器人的视觉全部来自悬挂
在比赛场地上方的摄像机，单个机器人没有独立的视觉感知能力。目前的 ROBOCUP 和
FIRA 的小型组比赛都采用全局视觉方式，如图 1 所示，摄像机通过扫描整个场地获得包含
每个运动目标（机器人和球）的瞬时位置、运动方向等信息的图像，再把图像传送给场外的
主控计算机进行处理。主控机上的决策程序通过分析图像中的信息，图 1 全局视觉机器人足球
比赛
将决策转换成控制命令传送到机器人身上，控制机器人完成比赛任务。
比赛过程中，机器人和球都是处于高速运动的目标。为保证控制的实时性，图像处理和
目标识别必须在短时间内完成，这就要求视觉系统能够快速处理图像信息，并对目标进行准
确的识别和跟踪。由于外界环境的干扰和视觉系统自身的原因，实际比赛过程中全局视觉足
球机器人经常出现丢失目标或识别错误等现象，严重影响了比赛策略的执行和机器人技术的
正常发挥。因此，分析影响识别效果的不利因素并通过技术手段加以克服对提高视觉系统的
整体性能具有十分重要的意义。
1、影响识别效果的因素
图 1 示出了足球机器人视觉系统的工作流程。场
地上方的 CCD 摄像机获取整个球场的实时模拟彩色
图像信号，通过同轴电缆将图像传输到安装在主机
内 PCI 插槽上的视频采集卡，采集卡将模拟彩色图像
转换为数字彩色图像并存入主机内存。图像处理软件
从 内 存 中 读 入 图 像 数 据 ， 通 过 搜 索 和 扫 描 ，
计算出机器人和球的位置坐标及方向。视觉系统将 图 1 视觉系统工作流程
各个机器人和球的图像数据传递给决策系统，完成一次图像采集、传输和处理循环。
在足球机器人视觉系统中，影响识别效果的因素主要有以下几个方面：
1.1 图像的径向畸变（桶形失真）
由于摄像机的光学系统有一定的非线性，加之镜头视角与摄像机的高度不匹配，摄取的
图像会产生几何失真，这种失真从中间到边缘逐渐增大，称为桶形失真，也叫做径向畸变。
如图 3 所示。这种非线性失真必然影响视觉辨识的精度，因此要加以矫正。
比赛
场地
摄像机
视频
采集卡
图像处理
软件
数据输出至
决策系统
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