中型組足球機(jī)器人全場(chǎng)定位系統(tǒng)的研究

耿小飛，毛麗民，莊夢(mèng)秋，夏德偉

（常熟理工學(xué)院電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，江蘇常熟 215500）

中型組足球機(jī)器人全場(chǎng)定位系統(tǒng)的研究

耿小飛，毛麗民，莊夢(mèng)秋，夏德偉

（常熟理工學(xué)院電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院，江蘇常熟 215500）

針對(duì)基于兩個(gè)特征點(diǎn)的全場(chǎng)定位中存在盲區(qū)、定位不夠精確、不夠穩(wěn)定等缺點(diǎn)，提出了一種基于場(chǎng)線信息的全場(chǎng)定位方法，該方法Hough變換檢測(cè)場(chǎng)線，并利用場(chǎng)線信息定義世界坐標(biāo)系.在滿足實(shí)時(shí)性要求的情況下，實(shí)現(xiàn)了精確，穩(wěn)定的定位.

全向視覺(jué)；基于場(chǎng)線；全場(chǎng)定位

機(jī)器人足球世界杯（RobCup）是國(guó)際上一項(xiàng)為促進(jìn)分布式人工智能、智能機(jī)器人技術(shù)及其相關(guān)領(lǐng)域的研究與發(fā)展而舉行的大型比賽和學(xué)術(shù)活動(dòng)[1-2].現(xiàn)在足球機(jī)器人自定位發(fā)展到綜合利用全向視覺(jué)系統(tǒng)、里程計(jì)、加速度計(jì)、陀螺儀等多種傳感器的信息融合定位方法[3].科爾曼濾波定位法、Markov定位法、粒子濾波定位法[4]等算法也得到廣泛的應(yīng)用.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[5]和多傳感信息融合技術(shù)[6]也為目標(biāo)識(shí)別開(kāi)辟了新的途徑.

在RobCup比賽中，定位系統(tǒng)在足球機(jī)器人中是機(jī)器人導(dǎo)航的基本環(huán)節(jié)、重中之重，是解決其他問(wèn)題的前提和基礎(chǔ)，因?yàn)橹挥忻鞔_了自身位置，目標(biāo)點(diǎn)才有意義，也才能在此基礎(chǔ)上做出路徑規(guī)劃.本文主要研究了基于兩個(gè)特征點(diǎn)的全場(chǎng)定位和基于場(chǎng)線信息的全場(chǎng)定位方法，目的是快速、準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的全場(chǎng)定位.

1 足球機(jī)器人全場(chǎng)定位的幾何算法

圖1 基于一個(gè)路標(biāo)和一個(gè)角柱的全場(chǎng)定位示意圖

1.1 基于兩個(gè)特征點(diǎn)的全場(chǎng)定位

圖1是基于一個(gè)路標(biāo)和一個(gè)角柱的自定位.右門(mén)與地面接觸的中點(diǎn)M（路標(biāo)）的確定：先找出右側(cè)球門(mén)區(qū)域，計(jì)算出它的中心坐標(biāo)（x，y），它與機(jī)器人坐標(biāo)系的原點(diǎn)連線，該直線上由藍(lán)色向綠色過(guò)度的點(diǎn)就是點(diǎn)M．N點(diǎn)是角柱上黃色的區(qū)域，因?yàn)辄S色的高度大致與全景鏡面的高度差不多.由全景反射鏡可以測(cè)得M，N與機(jī)器人的距離分別是r1，r2．M，N之間的距離近似等于球場(chǎng)寬度的一半.根據(jù)余弦定理可以得到

這樣可以確定O點(diǎn)的坐標(biāo)為（xN-r2sinθ，yN+r2cosθ）.

目前基于全向視覺(jué)的足球機(jī)器人全場(chǎng)定位方法是利用球門(mén)，立柱等地表信息的幾何三角定位方法[7].在比賽中，可以利用的地標(biāo)特征較少，當(dāng)?shù)貥?biāo)被遮擋時(shí)，無(wú)法獲得地標(biāo)點(diǎn)的準(zhǔn)確信息，這種定位方法誤差較大.

1.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

表1為基于一個(gè)路標(biāo)和一個(gè)角柱的全場(chǎng)定位方法在光照條件為16盞60 W日光燈，無(wú)陽(yáng)光直射的10.8× 7.2 m（實(shí)際場(chǎng)地的0.6倍縮放）的實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)地中的實(shí)際測(cè)試結(jié)果.場(chǎng)上除去綠色場(chǎng)地、白色長(zhǎng)線、紅色球之外無(wú)其他干擾.

從表1的數(shù)據(jù)可以看出，這種方法有一個(gè)明顯的缺點(diǎn)：機(jī)器人若偏離球場(chǎng)中央較大時(shí)，會(huì)存在較大的偏差，如表中的（50，50）點(diǎn).另外，當(dāng)機(jī)器人與定位點(diǎn)之間存在障礙物遮擋時(shí)，如表中（490，380），該點(diǎn)距離在中圈內(nèi)，但由于測(cè)試時(shí)放置了障礙，導(dǎo)致該定位方法在該點(diǎn)存在盲區(qū)，定位結(jié)果也出現(xiàn)了較大誤差.

表1 基于一個(gè)路標(biāo)和一個(gè)角柱的全場(chǎng)定位實(shí)驗(yàn)結(jié)果（單位：

2 基于場(chǎng)線信息的全場(chǎng)定位方法

圖2 預(yù)處理前圖像

機(jī)器人全場(chǎng)定位是指機(jī)器人在世界坐標(biāo)系中的位置和朝向信息，定位值用（x，y，θ）[8]表示，其中x，y表示機(jī)器人的位置坐標(biāo)，θ表示機(jī)器人的朝向.機(jī)器人的場(chǎng)地中只有比較有限且對(duì)比強(qiáng)烈的幾種顏色，如果能夠快速地將白色場(chǎng)線從圖像中提取出來(lái)并與環(huán)境的幾何模型比較就能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器人在場(chǎng)地上的實(shí)時(shí)全場(chǎng)定位.

由于全景相機(jī)加工精度等原因造成的誤差，我們往往需要對(duì)獲得的圖像進(jìn)行諸如去噪[9]、銳化等預(yù)處理[10].

從圖2和圖3可以看出，經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的圖像具有更高的對(duì)比度與更加清晰的邊緣，更有利于場(chǎng)線的提取.

2.1 利用快速Hough變換[11]檢測(cè)場(chǎng)線

快速Hough變換的具體描述如下：

1）確定由m個(gè)特征點(diǎn)組成的圖像空間P=｛pi=（xi，yi）|i=1，2，…，m｝；

2）按順序依次從P中取出一個(gè)點(diǎn)pj作為種子點(diǎn)；

3）從由剩余特征點(diǎn)組成的點(diǎn)集P1=｛pi=（xi，yi）|i=j+1，2，…，m｝中隨機(jī)選擇出特征點(diǎn)pk用于第4）和第5）步的運(yùn)算，直至已隨機(jī)選取的特征點(diǎn)數(shù)量達(dá)到P1中特征點(diǎn)數(shù)量的一定比例，則轉(zhuǎn)第6）步；

4）計(jì)算

5）考慮一條直線上的任意兩個(gè)點(diǎn)按照（1）式計(jì)算的結(jié)果一定相等，且一條直線至少需通過(guò)兩個(gè)點(diǎn)，進(jìn)行如下累積計(jì)算：如果θjl與已存在的所有θjl都不相等，即θjk與所有的θjl關(guān)系都滿足|θjk-θjl|≥δ1，則新開(kāi)一個(gè)累積存儲(chǔ)單元H（θjk）←1，否則如果θjk與已存在的某一θjl的差距很小，即滿足|θjk-θjl|＜δ1，則H（θjl）←H（θjl）+ 1.回到第3）步；

6）獲得具有最大累積數(shù)的累積存儲(chǔ)單元，如果該H（θ）大于閾值T1，則認(rèn)為可能存在一條過(guò)點(diǎn)pj的直線（ρ，θ），按下式計(jì)算直線參數(shù)：

圖4 利用快速Hough變換檢測(cè)場(chǎng)線的結(jié)果

圖5 世界坐標(biāo)系

7）依次選取P中所有的特征點(diǎn)p=（x，y），將在可能的直線（ρ，θ）上即滿足；

|xcosθ+ysinθ-ρ|＜δ2的點(diǎn)從P中刪除，如果被刪除的點(diǎn)數(shù)目超過(guò)閾值T2，則確認(rèn)該可能直線為圖像上存在的直線.如果P中剩余特征點(diǎn)數(shù)目大于T3，則初始化累積存儲(chǔ)空間，回到第2）步；

8）算法結(jié)束.

圖4中紅色的線是利用Hough檢測(cè)場(chǎng)線的結(jié)果.從圖中的情況可以看出利用Hough變換進(jìn)行場(chǎng)線的檢測(cè)可以得到很好的效果，為后續(xù)的坐標(biāo)定位提供了有利條件.

2.2 判斷檢測(cè)得到的直線的歸屬

機(jī)器人場(chǎng)地的邊線共有9條白線，我們將其編號(hào)為1～9.為了便于定位，我們利用球門(mén)目標(biāo)定位的結(jié)果，將兩個(gè)球門(mén)中心點(diǎn)連接起來(lái)，定義為0號(hào)線.如圖5所示，圖像上物體之間的距離通過(guò)乘以一個(gè)固定系數(shù)可以轉(zhuǎn)換為實(shí)際的世界坐標(biāo)系物體之間的距離.利用已知的場(chǎng)地環(huán)境信息，如球門(mén)到白線的距離，不同白線之間平行與垂直關(guān)系，白線與球門(mén)之間的方位等等，可以判斷每條白線的歸屬.

（1）將檢測(cè)出來(lái)的直線分為互相垂直的兩組；

（2）根據(jù)所檢測(cè)到的直線與0號(hào)線的關(guān)系、球門(mén)中心點(diǎn)到檢測(cè)直線的距離、球門(mén)中心點(diǎn)與檢測(cè)直線之間的方位等來(lái)判斷該直線是場(chǎng)地的1～9號(hào)線中的哪一條.

2.3 利用得到的白線進(jìn)行機(jī)器人的自定位

完成判別檢測(cè)到直線的歸屬后，可以獲取足球機(jī)器人到相應(yīng)白線的距離和垂線方位角，利用這些信息可以進(jìn)行機(jī)器人的自定位.

在實(shí)際的應(yīng)用中我們會(huì)碰到如有多組互相垂直的白線、多條平行的白線和一個(gè)球門(mén)中心點(diǎn)等情形，此時(shí)可以得到多組位置信息，我們需要根據(jù)白線和機(jī)器人距離遠(yuǎn)近程度對(duì)得到的多組位置信息進(jìn)行加權(quán)平均，最終得到機(jī)器人的位置信息，使該算法更具有魯棒性.

表2為基于場(chǎng)線信息的全場(chǎng)定位方法在光照條件為16盞60 W日光燈，無(wú)陽(yáng)光直射的10.8×7.2 m（實(shí)際場(chǎng)地的0.6倍縮放）的實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)地中的實(shí)際測(cè)試結(jié)果.場(chǎng)上除去綠色場(chǎng)地、白色長(zhǎng)線、紅色球之外無(wú)其他干擾.該條件下機(jī)器人足球比賽場(chǎng)地上的白線是非常明顯的標(biāo)志，采用全景視覺(jué)的足球機(jī)器人在球場(chǎng)的任何位置都能看到場(chǎng)地上的白線.如果能夠準(zhǔn)確檢測(cè)出白線，完成對(duì)整個(gè)球場(chǎng)地圖的創(chuàng)建，即可實(shí)現(xiàn)對(duì)場(chǎng)上目標(biāo)的絕對(duì)定位.

結(jié)合表2的數(shù)據(jù)可以看出，基于場(chǎng)線信息的定位方法與基于一個(gè)路標(biāo)和一個(gè)角柱的全場(chǎng)定位方法相比，從定位精度和穩(wěn)定性上來(lái)看都有明顯提高.由于該種方法需要筆記本電腦對(duì)獲取的連續(xù)幀做更多的圖像處理分析，主要表現(xiàn)為大量的矩陣信息的計(jì)算，選用高性能的計(jì)算機(jī)可以在單位時(shí)間內(nèi)抓取并處理更多的視頻幀，得到的信息也就更能反映當(dāng)時(shí)的情景，也即提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性.

表2 基于場(chǎng)線信息的全場(chǎng)定位方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果（單位：cm）

3 結(jié)語(yǔ)

本文綜述了RobCup足球比賽中常見(jiàn)的幾種基于視覺(jué)的幾何定位法、基于兩個(gè)特征點(diǎn)的定位方法和基于場(chǎng)線信息的定位方法.基于兩個(gè)特征點(diǎn)的算法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，所需計(jì)算量小，但抗干擾能力弱，定位存在盲區(qū)且定位不夠穩(wěn)定；基于場(chǎng)線信息的定位方法算法比前者復(fù)雜，圖像處理的計(jì)算量也比前者大得多，但在穩(wěn)定性與精度方面與前者相比得到了很大的提升.

[1]何澤宇，付莊，曹其新，等.具有輸入飽和特性的中型足球機(jī)器人運(yùn)動(dòng)控制研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2003，18：105-107.

[2]盧惠民.機(jī)器人全向視覺(jué)系統(tǒng)全場(chǎng)定位方法研究[D].長(zhǎng)沙：國(guó)防科技大學(xué)，2005.

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[8]張弦，蘇志遠(yuǎn).自主移動(dòng)機(jī)器人定位技術(shù)研究綜述[J].機(jī)電產(chǎn)品開(kāi)發(fā)與創(chuàng)新，2010（2）.

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A Research into Omni-vision Based Location for Middle-sized Soccer Robot

GENG Xiao-fei,MAO Li-min,ZHUANG Meng-qiu,XIA De-wei
（School of Electrical and Automation Engineering,Changshu Institute of Technology,Changshu 215500,China）

Accurate omni positioning is the premise of the medium-sized group of robots working properly.Omni positioning based on two feature points is neither precise enough nor stable enough and there is a dead zone, which proposes an omni positioning method based on the information of the field lines.The Hough is transformed to detect field lines,and the world coordinate system of the message definition of the field lines is used to meet the real-time requirements of the case so that accurate and stable positioning can be achieved.

omni-vision;field lines;omni positioning

TP368.1

B

1008-2794（2012）10-0100-04

2012-08-20

耿小飛（1989—），男，江蘇張家港人，常熟理工學(xué)院電氣與自動(dòng)化工程學(xué)院自動(dòng)化專業(yè)2008級(jí)學(xué)生.

毛麗民（1981—），男，江蘇常熟人，講師，碩士，研究方向：機(jī)器人與目標(biāo)跟蹤，E-mail：maolimin_1981@163.com.