第九章 集控式微型足球机器人（三）.pptVIP

9.6 机器人集中视觉子系统 9.6.1 计算机视觉预备知识 9.6.2 系统结构 9.6.3 初始人机交互 9.6.4 几何矫正 9.6.5 颜色模型的选择与颜色信息库的建立 9.6.6 色标设计与辨识算法 9.6.1 计算机视觉预备知识 集控式足球机器人视觉系统——全局视觉 主要任务：不断地、快速地采集、处理赛场上的彩色图像，并通过不断地辨识橘黄色的高尔夫球（足球）和机器人外罩顶部的色标，实时地感知动态环境中各机器人的位置、姿态和球的位置，及时得到有关的数据，并将这些数据传给主机，供主机上的决策子系统进行分析决策使用。 视觉系统特点 1）有利方面：摄像头固定，视场固定，光线充足，被辨识物体无影，机器人小车色标和小球的颜色鲜明、轮廓清晰、本方可选择等等。这些特点给视觉系统的设计和实现带来许多方便。 2）不利方面：快速性、实时性、准确性、抗干扰性要求高。成为视觉领域的挑战性课题。 小车运行速度快（1—2米/秒），场上形势瞬息万变，视觉系统必须实现每秒数十幅彩色图像的辨识，并给出各个实体精确的位置坐标与朝向角。 比赛时，通常光照并不均匀，还可能出现各类光色干扰。影响系统可靠工作。 9.6.2 系统结构 集控式足球机器人视觉子系统主要有3个模块，图像获取、预处理和图像处理。 9.6.2.1 图像获取 CCD（Charge Coupled Device）摄像头输出信号采用电视PAL(25fps) /NTSC(30fps)标准。fps——frame per second——帧/秒 当图像分辨率为640×480时，一幅图像由大约30万个像素组成。 灰度图像——仅用明暗程度来表征能量级别 彩色图像——感光阵列能够分别感受颜色的三基色RGB光的强弱： 红（R—red），绿（G—green），蓝（B—blue） 图像采集卡（Grabber）——完成模拟量/数字量转换，使视频信号数字化。 有的卡也可提供RGB和YUV两种颜色模型。 光学镜头的选择也很重要 。品质不好的产品，边缘不实感非常明显，图像轮廓还会产生梯形失真。 9.6.2.2 图像预处理 机器人足球视觉系统预处理主要包括：图像增强、图像恢复、场地标定，还可以适当地进行一定的图像压缩。 图像增强是调整图像的色度、亮度、饱和度、对比度和分辨率，使得图像效果清晰和颜色分明。 图像恢复指是的光学镜头几何形变的矫正，补偿由于光学镜头所带来的图像畸变。 通过场地的标定，在实时辨识的时候，就可以只处理边界以内的信息。 图像压缩是减少图像信息容量以提高系统的响应速度的图像处理方法。 图像采集方式有“帧”（frame）和“场”(field)两种 “帧”方式下的图像分辨率为640×480，一幅图像中包含约30万个像素 “场”方式下的图像分辨率为640×240，一幅图像中包含约15万个像素 另外，在TARGET采集方式，如果设定图像采集的分辨率为 320× 240，则一幅图像中包含约7.5万像素。 注意：带来信息丢失。 9.6.2.3 图像处理 图像处理包括图像分割和目标识别，它是整个视觉系统的核心工作。 目标识别——寻找目标与非目标的差异的过程。 图像分割——根据所识别的不同目标之间的某些特征差异对图像进行区域划分。 二值化图像——通过图像分割，可以将图像中的所有像素划分成目标和非目标两类，对应目标像素的点置1，而其它像素点置0。在二值化的图像中，我们可以找到所要辨识的目标。 足球机器人视觉系统寻找的目标是不同颜色的色标，即要根据颜色来区别目标与非目标，这样首先就应对不同目标进行颜色识别。 9.6.2.4 视觉系统的三种结构与实现 视觉系统的组成可分为软件法、硬件法和软硬件综合法。 软件法——图像采集卡只完成图像的数字化转换，其他处理过程由软件实现。特点：图像采集卡的结构简单，通用性强，成本低。但由于主机要完成大量的数字图像信息的处理，实时处理的速度难以提高。 硬件法——图像采集卡要完成图像的数字化转换、分析和处理等全部功能，只向主机传送图像处理的结果。特点：减轻了主机的负担，成为提高系统的实时处理速度的有力手段。目前，多采用DSP（Digital Signal Processor）芯片来实现这种方式。但通用性不强，设计的周期较长，设计成本较高。 软硬件综合法——图像采集卡完成的功能界于前两种方法之间。设计原则是尽量在已有采集卡功能的基础上，将计算量大且算法成熟的部分置入DSP中，而尚需完善的部分由软件实现。此时实时处理速度也会比软件法显著提高。 NewNEU2.0视觉系统仍然采用软件法实现。新的视觉系统的特点是完全脱离其他各子系统，作为一个独立的视觉类提供决策系统所需的参数，具有较好的可维护性和可重用性。 9.6.