足球機器人彩色圖像對光照不變性研究.pdf

1、機器人足球比賽為智能機器人學科和人工智能及其他學科的發(fā)展提供了一個標志性和挑戰(zhàn)性的課題,涉及到通訊、電子、傳感器、機械、圖像處理等多學科技術。作為復雜的多智能體系統(tǒng),足球機器人一般可以劃分為決策子系統(tǒng)、通訊子系統(tǒng)、小車子系統(tǒng)、視覺子系統(tǒng)四個部分。足球機器人視覺系統(tǒng)對于目標識別的準確性和實時性,將直接決定足球機器人對目標的定位,路徑規(guī)劃,以及彼此協(xié)同等完成任務的能力。
　　 機器人足球比賽場地是一個標準的顏色結構化環(huán)境,其中的每一

2、個物體都有一個特定的顏色。因此相對于圖像的形狀,頻域和統(tǒng)計等特征,顏色特征較為有利于足球機器人來識別目標,也是目前主要采用的方式。但是物體的顏色在光照變化的情況下,容易形成較大差異的顏色外觀,這嚴重影響了目標識別的有效性。因此光照問題成為影響足球機器人目標識別的重要問題之一。
　　 本文的主要目的就是通過研究改進足球機器人目標識別的顏色模型,減少光照變化對足球機器人顏色識別的影響。本文對當前彩色圖像光照處理的方法開展研究,確定以

3、雙色性反射模型為重點。研究了次優(yōu)特征選擇和最優(yōu)特征選擇方法,并確定了以順序前向特征選擇和遺傳算法為重點研究對象。研究了各種光照不變顏色模型和分量,提出了包含11個顏色分量的對光照變化不敏感的顏色分量集合。在此基礎上,本文的主要研究工作如下:
　　 1)提出了足球機器人視覺圖像的順序前向顏色特征分量選擇方法,建立了足球機器人對光照不變顏色模型。針對半自主足球機器人提出了顏色模型{uSb}:針對全自主足球機器人提出了顏色模型{Syc

4、2}。開展實驗研究,證明這兩個模型對目標顏色的識別率優(yōu)于傳統(tǒng)的顏色模型。
　　 2)提出了足球機器人視覺圖像的遺傳算法顏色特征分量選擇方法,建立了足球機器人對光照不變顏色模型。針對半自主足球機器人提出了顏色模型{rSc2};針對全自主足球機器人提出了顏色模型{yc2c3}。開展實驗研究,證明這兩個模型對目標顏色的識別率優(yōu)于傳統(tǒng)的顏色模型。
　　 3)提出了一套適合于足球機器人顏色模型研究的遺傳算法運行參數(shù)。研究了利用遺傳