文档介绍：足球机器人视觉系统中彩色服装特征的自动获取

刘宏查红彬冯所前
北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室
(北京大学信息科学中心,北京,100871)

摘要:本文提出了足球机器人视觉系统中彩色服装特征的自动获取方法。该方法将多色训练
服装应用于机器人足球比赛前的训练阶段,通过机器人沿着特定轨迹的运动,实现对整个场
地不同位置多种彩色特征的快速自动获取。该方法与单色服装训练方法相比,训练速度可以
提高四倍左右,训练阶段允许场地上其他机器人的存在,使该方法的实用性得到提高。
关键词:足球机器人,训练,视觉系统,颜色特征

机器人足球是近年来发展起来并引起广泛关注的机器人研究、开发和竞赛项目。通过
RoboCup 和 FIRA 等国际组织每年都举办国际性和区域性比赛,吸引了世界各地上百个大学
参加[1,2]。作为足球机器人的主要感知设备,视觉系统的性能好坏对机器人性能的发挥起决
定性作用,视觉系统要解决的问题包括足球机器人的自定位和目标发现、跟踪与定位两个主
要方面[3,4,5]。自定位是指机器人通过视觉系统确定自身在场地上的位置和方向;而目标发现、
跟踪与定位是指机器人通过视觉系统发现、跟踪其他机器人和球,并识别其位置和状态。
足球机器人视觉系统与一般的机器视觉系统相比,有很强的特殊性,这主要体现在两个
方面:视觉环境的复杂性和系统反应的高度实时性要求。影响视觉系统性能的复杂环境因素
包括:照明情况的变化、不均匀的照明、光线发射率的不同、阴影的干扰、物体间的遮挡、
场景的变化、运动的目标、对抗的局面和场地周围观众的影响等等。足球机器人快速的运动
和激烈的对抗,要求在几十毫秒内完成视觉信息处理、通讯、动作规划等一系列任务,以形
成下一周期的比赛策略,这对视觉系统的实时性提出了很高的要求,一些时间复杂度高的算
法很难直接使用。目前采用的主要方法是充分利用场地和机器人的颜色和几何特征[6],例如
基于颜色标记的视觉信息处理方法,就是通过对不同的机器人、球和场地区域赋予不同的颜
色来支持目标的定位和识别。图 1 给出了 MiroSot 系列足球机器人彩色标记的一种方案。
由于足球机器人比赛环境的复杂性,颜色信息会随着环境中各种条件,特别是照明条件
和反射性能的变化,发生比较大的偏移,从而造成颜色特征跟踪和定位的失败。图 2 给出了
同一颜色标记在场地不同位置颜色发生的变化。为了适应复杂的环境因素,需要在比赛前对
视觉系统的参数进行调整,即通过采集现场颜色信息的变化,重新给出用于识别和定位的颜
色特征。一般方法是手工将机器人摆放到场地的不同位置,操作者通过观察并根据经验调整
颜色特征。这种人工调整的方式是很费时间的,例如在 FIRA 的小型组比赛中,赛前准备时
间有时要远远超过实际的比赛时间,已经成为制约赛程进度和水平的一个瓶颈问题。

图 ID 颜色图 2. 同一比赛服装在场地不同位置
2. 比赛服装与训练服装
处理照明条件变化造成的颜色特征参数偏移的一个重要方法是颜色空间变换,即将
RGB 空间变换到 YUV、HSV 等颜色空间,使提取的特征对光线变化更加稳定[7]。但这种变
换更适合处理比赛场地照明条件的整体变化。各种因