关于仿人足球机器人来说，视觉功用是极其重要的。在足球机器人的各种关键技能中，机器视觉是使用规模最广，最为根本的技能之一。移动机器人视觉的研讨首要会集在色彩模型树立、方针辨认、定位以及盯梢等方面。仿人机器人视觉体系的辨认与定位算法也是现在的研讨热门，方针的实时辨认与定位是足球机器人在足球赛中精确踢球的条件。文章首要是针对现在足球机器人在视觉体系上所存在的问题进行了色彩模型树立及方针定位算法的改善，参加了方针追寻算法，确保方针辨认与定位的精确。在ｉＫｉｄ足球机器人上进行试验并调试，试验成果具有较好的实时性和精确性。
导言
在RoboCup仿人足球机器人竞赛中，视觉是其取得外界信息的首要途径，机器人经过摄像头去收集周围环境的图画信息，从而对环境进行认知，对方针进行辨认。在机器人足球竞赛中，球场中的信息包含蓝色和黄色的球门、角球柱、橙色的球等，足球机器人需求对其所获取到的信息进行辨认及判别从而做出相应的决议计划，因而仿人足球机器人辨认的精确性和实时性关于竞赛的成果来说是至关重要的。本次立异项目研讨首要是依据iKid机器人的视觉体系。
依据场所调试经历发现机器人视觉模型及定位追寻算法中存在以下缺乏：1）当周围环境有略微改变或许环境中有与方针物体色彩相挨近的物体时，对方针辨认标定成果有很大的影响；2）由RGB到HSV的转化影响体系的实时性；3）现在足球机器人的定位是使用坐标之间的改换及三角形成像规则算法，调试中发现这种定位算法在精度上存在很大问题；4）当机器人间隔方针物体较远时，对方针定位不精确，定位差错较大。
针关于以上问题，本次项目中，本文提出改善原有机器人的视觉模型、方针定位算法等，并参加追寻算法，使iKid机器人视觉体系愈加精确高效。
１ 机器人体系结构
此项目研讨的渠道是iKid仿人足球机器人。iKid机器人共有20个自由度，头部有仰俯和摇晃两个自由度，腿部有6个自由度，手臂处置别有3个自由度。其头部选用的是USB网络摄像头Logitech C905，中心板型号为Cortex-A8，所选用的舵机型号为韩国Robots公司的RX28和RX64。
在智能决议计划体系硬件方面，iKid机器人选用Cortex-A8中心板，其主处理器为Samsung S5PV210。此外，S5PV210内部集成了高性能图形引擎，一起也包含了图画硬解码功用，可以流通运转Android、Linux等操作体系。
iKid仿人足球机器人的图画收集器挑选的是USB2.0网络摄像头Logitech C905，它可以以30帧/秒的速度传送分辨率为640×480的紧缩图画，摄像头的收集频率可达人眼的频率，且能在当时竞赛场所的坐标方位看到场所恣意方位的方针。摄像机还具有可变白平衡、可变增益等主动调理功用，可以使机器人在不同的光照情况下坚持杰出的图画质量。该摄像头支撑RGB和YUYV格局的图画，支撑多分辨率。
在iKid机器人决议计划方面，选用的是运动操控体系与智能决议计划体系别离的散布式体系，经Wi-Fi传送的信息及摄像机收集到的图画信息处理后使机器人做出相应的决议计划，操控舵机做出相应的运动，使机器人做出相应的运动。
详细体系简图如图２所示。
图２ iKid仿人足球机器人体系简图（拜见右栏）全体来讲，iKid足球机器人的硬件渠道由其视觉体系、决议计划体系及运动操控体系构成。
２ 色彩模型的改善
２．１ 色彩模型的选取
五颜六色图画的办法模型有多种，较为常用的是RGB模型、HSV模型和YUV模型。RGB模型受光线的影响较大，而在竞赛中，略微移动一下竞赛场所就可能受到影响，从而需求从头标定。YUV模型中，Y项表明的是光照强度，也便是明亮度（Luminance），U和V表明的是色度（Chrominance）。其间亮度信号Y
和色度信号U、V的信息是彼此独立的，关联性小，一起下降五颜六色重量的分辨率也不会显着对图画的质量形成影响。
YUV色彩模型是从RGB模型经线性改换而得到的，转化公式如下：
其间，N为图画分辨率，B为位数， r为帧速率。为了确保足球机器人在赛场上能较快地进行图画获取和处理，经过屡次试验挑选将收集到的图画以RGB的紧缩格局经过图画处理器的硬解码功用转化为YUYV格局图画。每张图片可以用8ms完结格局转化。YUYV色彩模型是抽样格局，即为YUV4:2：2，保存Y像素，UV在水平空间上每两个像素采样一次。
其次树立像素表，像素表表明一个图画的YUV与色彩表中的数据彼此映射的联系。原始的YUV为三组8位数据，将三组数据并排树立表的索引便可发现每组数据都能被索引到，即经过某一处的像素点Y、U、V的值在表中进行索引得出对应像素点的色彩标号。为了削减光照形成的影响，先让足球机器人屡次进行场所图画收集，然后对所拍摄到像素点的Y、U、V的值进行核算，从而挑选阈值。
在进行机器人色彩标定及树立色彩模型的进程中，剖析数据发现环境照明度的改变对U和V值的散布影响极小，可以为U和V值并不跟着光照条件的改变而改变，色彩校正表一般来说是不需求从头生成的，仅当光线发生较大改变时依然需求从头标定。
下图为摄像头收集到的图画色彩别离及归类处理进程流程：
在机器人辨认的进程中，还参加了边际检测办法，首要经过判别方针球是否为圆形及判别球门的长和高是否满意必定的份额，还有约束机器人辨认较远方位的足球的才能，终究辨认并确认方针物体，以确保辨认的精确性。
３ 球的定位
球的定位在机器人的足球竞赛中是至关重要的一个环节，也是机器人所应当具有的最根本的功用，
因为不管进攻、防卫都是以球为中心的对立，所以做好足球机器人对球的定位具有重要的含义。
iKid机器人视觉体系是摄像头坐落机器人头部跟着机器人头部及身体运动的单目体系。iKid机器人原选用的是三角形定位法，经场所调试以为该算法对机器人的方针辨认的精度不能很好地满意竞赛需求，简单发生失误。因而完成精确认位的关键在于图画坐标系与机器人坐标系之间的转化。????
单目视觉体系收集到的是图画的二维信息，因而需求约束方针物体地点的平面，终究确认方针物
体的空间方位。选用小孔成像模型树立机器人方针
再依据小孔成像模型所得到了公式（３）联立核算可得：
（８） （拜见右栏）
其间，k为摄像头收集到的图画的放大系数。
４ 方针的追寻算法
为了可以进步仿人足球机器人在赛场上找球的功率，进行更精确快速的方针定位，本文规划选用Camshift算法进行方针的追寻。依据以往的竞赛经历，iKid机器人在找球的进程中，一旦因为某些原因丢掉了方针，体系将指令机器人从头全方位查找，需求从头对环境进行辨认和判别，在赛场上，因来回找球糟蹋许多时刻对竞赛非常晦气，参加方针追寻算法会大大进步功率。
４．１ Camshife算法根本原理
Camshife算法是依据摄像头所收集到的视频图画，使用方针色彩的特征在接连的视频图画中找到移动的方针，从而精确判别出其方位和巨细。鄙人一帧的所取得的视频图画信息中，使用前一帧的巨细方位信息来初始化查找规模，这样可以许多节约
寻觅方针的时刻，从而完成对方针的接连追寻。
４．２ 方针定位与追寻试验成果
以iKid足球机器人为试验渠道，在竞赛场所中进行方针球的标定与辨认，成果如图７、８所示。
５ 全体成果
经实践调试及赛场经历数据记载，算法改善后，iKid机器人在视觉辨认和定位方面有了较大的进步。像素表的树立使机器人可以快速查表滤除杂色，进步了辨认的精确度；参加方针追寻算法完成了iKid机器人对方针的追寻，全体完结了项目预期的意图。
在仿人机器人调试中还遇到下列问题，相应的解决办法如下：
（１）摄像头收集图画时，受光线影响较大，许多附近的色彩难以区别，挑选阈值较为困难。改善办法：对机器人摄像头参数进行调整，对光线进行补偿，得到较好的图画。
（２）在操作者对视觉进行标守时，需求收集全场各个视点的图画，图画收集标守时较慢。改善办法：使用上层决议计划，使机器人的摄像头自主旋转，扫描全场来收集图画，这样避免了死角呈现，也削减了人为收集图画的时刻，进步了功率。
参考文献：
［１］ 胡丽花．依据视觉的类人足球机器人方针定位算 法规划［Ｄ］．杭州：浙江理工大学，2011.
［２］ 王冉．依据Camshift算法的运动猜测方针盯梢改 进算法研讨［Ｄ］．济南：山东大学，2012.
［３］ 邱雪娜．依据视觉的运动方针盯梢算法及其在移 动机器人中的使用［Ｄ］．上海：华东理工大学，2011.
［４］ 马昕．依据单目视觉的移动机器人方针辨认与定 位［Ｄ］．济南：山东大学，2011.11.
［５］ 许家铭，谢仑．一种仿人足球机器人方针定位与追寻算法［Ｊ］．华中科技大学学报（自然科学版）， 2011，39（S2）：243-245，258
