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NAO机器人 NAO机器人简介 NAO机器人是一款人工智能机器人， 是目前世界上最为广泛应用的仿人智能机器人，具有25个自由度，100多个传感器，机载电脑，支持23国语言，支持远程控制，可实现完全编程。 NAO机器人系统 根据Nao机器人在足球比赛中的应用，Nao机器人的软件系统可以被划分为四个主要的模块，分别是视觉模块(摄像头)，定位模块(还未实现世界坐标系的定位)，决策模块(上层策略)和动作模块(驱动机器人)四大部分 Nao机器人视觉模块 Nao机器人头部装有虚拟彩色摄像头，Nao机器人队员通过摄像头获得周围环境的图像信息，视觉模块需要对该彩色图像进行处理和分析，从中识别出目标对象。视觉模块还包括Nao机器人头部关节的状态角,这用于求取目标物体与机器人的相对位置信息 目标识别主要采用手工颜色标定方法获取目标色彩信息，通过RGB到HSI的颜色模型的转换达到准确识别目标的效果。右图是Nao在比赛过程中采集的画面。 Nao机器人视觉模块 目前最常见的一种彩色信息表达方式就是RGB彩色空间，这种彩色空间用红、绿、蓝三原色的亮度来定量表示颜色。HSI彩色空间通过色度H、饱和度S和亮度I来表示物体的颜色。RGB彩色空间受到阳光的影响较大，会影响到机器人识别目标的准确性，将RGB彩色空间转换到HSI空间可以减小这种误差，因为HSI彩色空间受到阳光的影响较小。 图 RGB(左)和HSI(右)模型示意图 RGB与HSI关系 若给出一幅RGB彩色格式的图像，并且RGB的值已归一化到范围0-1，则每一个RGB像素的H分量可用下面的方程得到： RGB转HSI 其中： S分量： I分量： 目标识别结果 图1 红色机器人 采集次数 颜色通道 1 2 3 4 5 6 7 8 9 R 213 255 255 255 255 255 255 255 255 G 20 44 75 85 16 50 26 43 48 B 20 44 75 85 16 50 26 43 48 H 0 0 0 0 0 0 0 0 0 定义红色机器人（图1）颜色特征的RGB值为：FF0000 红色球员的H值设定为0，允许误差为正负5。 首先，从比赛环境中截取目标图像，然后利用吸管进行颜色采集。吸管可以提取出选定像素点的颜色信息RGB值。 图2 红色球员识别效果(黑框中显示) 目标识别结果 图3 蓝色机器人 采集次数 颜色通道 1 2 3 4 5 6 7 8 9 R 52 0 0 0 84 34 0 30 0 G 52 0 0 0 84 34 0 30 0 B 255 204 203 203 255 237 203 233 203 H 225 225 225 225 225 225 225 225 225 定义蓝色机器人（图3）颜色特征的RGB值为：0000FF 蓝色球员的H值设定为225，允许误差为正负5 目标识别结果 图4 蓝色球员识别效果(黑框中显示) 目标识别结果 采集次数 颜色通道 1 2 3 4 5 6 7 8 9 R 255 255 255 255 255 255 248 255 255 G 255 255 255 255 255 255 248 255 255 B 103 52 34 61 43 37 1 119 1 H 60 60 60 60 60 60 60 60 60 图5 黄色球门 定义黄色球门（图5）颜色特征的RGB值为：FFFF00 黄色球门的H值设定为60，允许误差为正负5 目标识别结果 图6 黄色球门识别效果(黑框中显示) 目标识别结果 采集次数 颜色通道 1 2 3 4 5 6 7 8 9 R 0 120 0 0 0 0 0 0 0 G 216 255 229 206 230 214 210 228 219 B 252 255 254 248 254 251 250 254 252 H 172 180 175 171 175 171 171 175 173 图7 蓝色球门 定义蓝色球门（图7）颜色特征的RGB值为：ADD8E6 蓝色球门的H值设定为175，允许误差为正负5 目标识别结果 图8 蓝色球门识别效果(黑框中显示) 目标识别结果 采集次数 颜色通道 1 2 3 4 5 6 7 8 9 R 159 145 193 248 224 255 218 171 140 G 102 96 118 137 128 138 124 109 94 B 97 88 101 112 107 102 103 99 87 H 8 8 8 9 8 8 8 9 8 图9 足球 定义橙色足球（图9）颜色特征的RGB值为：FFA500 足球的H值设定为10，允许误差为正负5 目标识别结果