摘要
针对Robocup等比赛中机器人的定位中的视觉特征选取问题,线特征以其抗噪性好,蕴含丰富环境信息的优势获得了人们的青睐.该文针对仿人足球机器人球场比赛定位中的边线特征提取,将整体方案分解为颜色空间映射、可能片段查找、增量式算法拟合三个部分.通过预先学习标定生成的颜色查找表,将原始图像映射成多值图像;之后针对不同颜色对应的不同状态,使用有限状态机方法识别可能属于边线特征的有效片段;使用增量式算法提取出图像中的直线特征,最后增加参数调节来进一步优化特征提取结果,提高直线特征的精度.这一方法不仅可以提取直线特征,同时对于不规则的曲线特征检测,也能够使用近似的线段集合进行拟合.相比于传统方法如Hough变换等,该算法具有算法简单,提取速度快,特征精度高的优点.实验表明,算法的全局定位精度在10cm以内,特征提取时间不大于5ms,符合足球机器人实际比赛需求.
基金项目
摩擦学国家重点实验室资助项目(SKLT2019C08)
NETL
NSTL
维普
万方数据