基于粒子群算法的半自主足球機器人彩色圖像光照不變性研究.pdf

1、機器人足球是一個典型的交叉學科，應用領(lǐng)域廣泛，如：信號處理、多智能體控制、路徑規(guī)劃、無線通訊、模式識別等，同時也是一門集計算機視覺、機器人學、電子學、智能控制、圖像處理為一體的多學科技術(shù)。它是一個極富挑戰(zhàn)性的高技術(shù)密集型研究平臺。
　　 視覺子系統(tǒng)是半自主足球機器人系統(tǒng)中的一個重要組成部分，足球機器人比賽時依靠視覺系統(tǒng)對彩色圖像進行識別。由于比賽場地是一個標準的顏色結(jié)構(gòu)化環(huán)境，本文主要采用顏色特征對目標進行識別，但是當光線發(fā)生變

2、化時，物體表面的顏色就會發(fā)生改變，從而影響目標的識別率，因此光照問題成為半自主足球機器人目標識別中的瓶頸之一。
　　 本文介紹了半自主足球機器人系統(tǒng)，以及該系統(tǒng)中涉及的關(guān)鍵技術(shù)，分析了光照變化對足球機器人視覺系統(tǒng)的影響，并且對光源、光照模型、顏色視覺理論和彩色圖像光照處理方法開展研究，最終確定以常用的雙色性反射模型為研究重點，在雙色反射模型的基礎上，結(jié)合傳統(tǒng)的經(jīng)典顏色模型，研究了各種對光照變化不敏感的顏色模型和分量，最后提出了對

3、光照變化不敏感的11個顏色特征分量，即{r，g，b，H，S，y，u，v，C1，C2，C3}。
　　 本文將粒子群算法用于進行光照變化不敏感的顏色模型選擇，其中通過半自主足球機器人的顏色樣本作為輸入的數(shù)據(jù)，利用類內(nèi)散布矩陣和類間散布矩陣建立粒子適應度函數(shù)，適應度值越大，所選取顏色模型的分類能力就越強，顏色模型的序列號作為編碼參數(shù)，運用慣性權(quán)值遞減策略進行粒子的更新，并且把顏色分量之間的相關(guān)性作為約束條件，經(jīng)過不斷的尋優(yōu)過程最終提出