半自主機器人足球比賽中合理色標的設(shè)計

1基于視覺的分布式控制目前，國際上有兩種類型的機器人：robo機器人和菲洛伊木馬。FIRA自1996年在韓國KAIST舉辦第一屆MiroSot比賽至今,已成為國際機器人比賽中最具水平和影響力的賽事之一。FIRAMiroSot足球機器人系統(tǒng)包括機器人小車、通信系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)和決策系統(tǒng)。根據(jù)控制方式不同,機器人足球系統(tǒng)分為3類。第1類被稱為Remote-brainless系統(tǒng),系統(tǒng)采用全局視覺GlobalVision作為反饋,計算全部在主機上完成,機器人只接受遙控命令,這是一種相對比較簡單的單向集中式控制方式;第2類為Robot-based系統(tǒng),系統(tǒng)中所有的計算和決策由機器人自帶的CPU完成,主機只處理視覺信息;第3類控制方式介于純粹遙控和自主之間,為Brain-on-board系統(tǒng)。目前FIRAMiroSot足球機器人系統(tǒng)采用最多的是Remote-brainless系統(tǒng),由于該系統(tǒng)是采用基于視覺的集中式控制,視覺系統(tǒng)是決定系統(tǒng)總體性能的關(guān)鍵因素。視覺系統(tǒng)的工作流程如圖1所示。使用一個放置在場地中心位置上方約2m處的俯視攝像機鏡頭獲得原始的模擬信號,經(jīng)由數(shù)字采集卡對信號進行A/D轉(zhuǎn)換后,按照一定的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將數(shù)據(jù)保存在計算機內(nèi)存中,然后將數(shù)字信息進行分析、計算,最終得到目標物體(機器人、球)的幾何信息,即返回目標物體的位置和方向信息。FIRAMiroSot足球機器人視覺系統(tǒng)應(yīng)用的場景是球場這樣一個已知的結(jié)構(gòu)化環(huán)境,所有要標識的目標(機器人、球)是使用規(guī)范化的色標加以標識。由于球場是一個特定的環(huán)境,不可能改變,因此,根據(jù)足球機器人比賽的規(guī)則設(shè)計一個便于識別、處理的機器人色標和圖像處理程序已成足球機器人系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。2顏色閾值的選擇機器人色標的設(shè)計不同,其識別和處理的速度和準確性也就不同。常見的機器人色標設(shè)計方案如圖2所示。其中“主”代表隊標的顏色,“1”、“2”表示隊員色塊,隊員號碼不同則隊員色塊的形狀不變而顏色變化。這樣的色標設(shè)計方案,顏色閾值選擇適當?shù)那闆r下,可以很容易地找出足球機器人的位置和方向,因此目標顏色閾值的設(shè)定是最重要的一步,也是最耗費時間的一步。而實際上,比賽由于場地、燈光,甚至觀眾參觀比賽時造成的陰影都會對閾值產(chǎn)生很大的影響。由于這些外界的條件干涉,需要將顏色閾值范圍擴大,而顏色閾值的選擇無論過大或過小都是不合適的。如果范圍過大,則滿足條件的象素有可能增多,容易得到錯誤的結(jié)果。反之,如果范圍過小,本來是目標顏色的點則可能漏掉。而且隨著隊員的增多需要區(qū)分的顏色增多,閾值就越可能出現(xiàn)交叉,閾值的范圍也就越難選擇。經(jīng)過試驗比較與分析,發(fā)現(xiàn)如上圖二色標設(shè)計效果最佳。(1)使用相同多種類的顏色,可以有更多的編號;1種顏色可以滿足3VS3,2種顏色可以滿足5VS5,3種顏色可以滿足11VS11;(2)機器人的方向易于確定;(3)需要設(shè)別的像素點最少。然而第2種識別的像素點過多,計算量變大,而且當2個機器人像靠近時容易出現(xiàn)識別問題(主要是當兩個機器人靠近時,會誤認為其他機器人上的色塊誤是自己的色塊而導致識別錯誤),圖3效果也很不錯,需要識別的范圍比圖1還少,但是由于為非矩形,采色比圖1困難,且制作色標不易。3足球機器人的顏色識別算法3.1浮點運算的應(yīng)用實驗測試使用的是BASLER攝像頭,攝像頭將采集的數(shù)據(jù)從1394卡傳入計算機中,傳入的數(shù)據(jù)是Mono8格式的信息。由于我們熟悉的顏色模型有RGB、YUV、HIS等,所以我們往往是將Mono8格式的顏色信息轉(zhuǎn)化成這些熟悉的顏色模型,實際上為了識別快速高效,我們可以直接處理Mon8格式的信息而無需轉(zhuǎn)化。Mono8格式的顏色如圖3所示。每個像素點有RGB值中的一個分量,轉(zhuǎn)化時將附近像素點的值經(jīng)過運算得到該像素點相應(yīng)分量值。假設(shè)此點為B值,則此點的R分量是該像素點左上、右上、左下、右下四個像素點R值的平均。如果此點(左上、右上、左下、右下像素點)不存在,就不計算此點,此點B分量為本身B值,此點G分量是與該像素點相鄰的上、下、左、右四像素點G值的平均,如果此點(上,下,左,右像素點)不存在,就不計算此點。計算方式如圖4所示:如果此點為G值點或者為R值點,處理方式一樣,沒有值的點取附近點的平均值代替。這樣處理使得M*N個空間的信息擴展為3*M*N,計算中很多浮點運算,使得處理后的信息與采集出來的信息有一定的誤差,誤差過大可能導致顏色識別不是很準確。在采色階段,統(tǒng)計選中區(qū)域所有點(R值點、G值點、B值點)的信息,求出R的平均值avg(R),G的平均值avg(G),B的平均值avg(B)。在每周期的識別階段,由于采集的Mono8格式的R、G、B值是按照一定順序排列的,所以比較每個像素點是否符合選中區(qū)域時,只用比較其中的一個值(即此點僅有的值R或者G或者B)。3.2確保高速處理速度在半自主11vs11內(nèi),場地范圍較大,如果每次都是從起點逐層搜索,可能使得攝像頭的此次信息沒有處理完,下次信息又獲取到,如果這樣,我們只能使得攝像頭的幀速降低才能處理,那么不可能使得每次的數(shù)據(jù)是最新的,策略的執(zhí)行一定會受到影響。為了加快處理速度,需要采取如下措施:(1)在行列方向上每間隔幾個點檢測一個點,間隔點數(shù)不能太少也不能太多,太少的話計算量很大,太大的話,由于光照變化的影響,可能造成色標被漏檢。以保證每個色標被檢測4到9個點比較合適。(2)根據(jù)上兩次機器人的坐標計算出機器人的運動方向和速度,預(yù)測機器人下幀圖像時可能的位置,然后在那個點附近搜索。(3)采用堆棧記錄滿足要求的鄰接點,將堆棧尺寸設(shè)定為比色標的實際點數(shù)多一點,如果在尋找色標過程中堆棧溢出就說明找不到色標了,可以中止搜索過程。采取這些步驟后,每個色標的計算時間將大大減少。3.3場地區(qū)域劃分(1)為防止對手將ID色標顏色設(shè)定成接近球的顏色干擾我方機器人識別,應(yīng)該判定球的色塊與對方色標的距離,如果小于機器人半徑,就認定不是球。(2)為防止場地邊沿其他干擾色塊被誤識別成球,一方面可以通過場地標定控制場地區(qū)域,另一方面可以將場地分割成多個區(qū)域,優(yōu)先從場地中間開始識別,搜索不到球后才開始從邊緣搜索,以達到減少識別錯誤率的目的。隨著機器人移動速度越來越快,對手的干擾措施越來越多,對色標以及識別算法的速度以及準確度要求越來越高。4基于信息提取的方法足球機器人色標設(shè)計方案有多種,經(jīng)過實驗測試和對比驗證了圖2左色標