戚玮玮,栾 新,宋大雷,张 玲,于方杰

(中国海洋大学1.信息科学与工程学院;2.工程学院,山东青岛266100)

一种鲁棒的基于全景视觉的足球机器人目标识别方法

戚玮玮1,栾 新1,宋大雷2,张 玲2,于方杰1

(中国海洋大学1.信息科学与工程学院;2.工程学院,山东青岛266100)

由于光照的变化和全景视觉的畸变,全自主足球机器人对目标识别不稳定且有效性差,为此提出了1种基于Gabor滤波器和支持向量机(SVM)的全自主足球机器人目标识别方法。首先根据颜色特征和面积、长宽比等简单形状特征提取候选目标,候选目标中包含实际的目标和与目标颜色相近且通过上述简单形状特征判断仍无法消除的干扰。将候选目标与Gabor滤波器作卷积来提取特征向量,将特征向量输入SVM进行分类,识别出实际的目标。在机器人MT-R的足球目标识别中对该方法进行了实验,实验表明该种方法具有较好的识别精度,且满足足球机器人的实时性要求。

足球机器人;目标识别;Gabor滤波器;支持向量机

足球机器人是目前机器人研究领域的1个热点课题。机器人足球比赛是1个具有标志性和挑战性的课题,它试图利用1个将各种理论、算法和Agent体系结构集成在一起的任务来促进机器人学和人工智能的研究发展。RoboCup(Robot World Cup)中型组机器人足球比赛环境是1个高度颜色编码化的环境,目标都有特定的颜色,机器人通过对全景图像进行彩色图像分割来识别目标[1-3]。常用的彩色图像分割方法有阈值法、基于区域的方法、基于边缘的方法、聚类方法、神经网络的方法[4]以及各种方法的组合等。……