[发明专利]一种基于RGBD信息的小型足球机器人识别与追踪抓取方法

说明书

本发明公开了一种基于RGBD信息的小型足球机器人识别与追踪抓取方法，属于视觉感知伺服移动技术领域。现有的小型足球机器人的一切移动以及信息来源都要依托于高处的全区摄像头，自身并不具备独立视觉以及独立运算处理系统，需要通过执行电脑端发来的指令进行运动。当全局摄像头失效以后，小型足球机器人将完全致盲，进而导致完全失效。而本发明通过在小型足球机器人上配置深度相机作为感知元件，同时配合相应的控制算法，使得其具备了独立视觉。当机器人具有独立视觉以后，机器人便具备了自助感知能力，使小型足球机器人可以发挥更大的作用。这种小型足球机器人尤其适合作为守门员进行使用，能够根据球的运动轨迹对其进行拦截。

技术领域

本发明属于视觉感知伺服移动领域，具体涉及一种基于RGBD信息的小型足球机器人识别与追踪抓取方法。

背景技术

机器人足球比赛的设想最早由加拿大不列颠哥伦比亚大学的教授AlanMackworth于1992年在论文《On Seeing Robots》中提出，其目的是通过一个标准平台来实践和验证相关理论和技术，有效促进机器人和人工智能领域的发展。1996年，在卡耐基梅隆大学等学者的倡导下，RoboCup机器人世界杯竞赛正式成立，并逐渐发展成果国际上影响力最大的机器人比赛之一，其目标是到2050年，由RoboCup选出的机器人世界杯冠军与人类世界杯足球冠军踢一场友谊赛。

小型足球机器人组是RoboCup中的一项重要赛事。其主要形式是由位于场地上方的摄像头将全场的情况(包括我方机器人位置、敌方机器人位置、以及球的位置)发送给电脑，由电脑进行图像处理分析、团队协作决策、单机器人运动决策等运算，并通过无线通讯模块给各个机器人下发指令，如图1所示。研究内容涉及高速图像处理与识别、高动态环境下的实时运动规划、对抗形态下的多智能体协作等机器人领域的重要关键问题，是开展相关基础问题研究与实践的优秀平台。

但是RoboCup小型足球机器人组自创始以来一直采用全局视野的方式，这样一来限制了小型足球机器人对于环境的依赖，也意味着增加了了机器人对工作环境的严格要求。由于小型足球机器人的一切移动以及信息来源都要依托于高处的全区摄像头，当全局摄像头失效以后，小型足球机器人将完全致盲，进而导致完全失效。因此，将小型足球机器人原有的全局视野变为机器人身上的局部视野，更符合一般机器人的应用情况。与一般应用相比较，足球比赛存在动态性高、目标复杂等特点，要求机器人能够快速进行图像处理、路径规划的同时，还要全面掌握场上的情况并作出应对，对视觉感知伺服移动技术研究提出了一定挑战。

因此，设计一套使机器人能够自主感知环境，完成对球场环境以及足球所在位置的感觉与运动决策软硬件系统，是现有技术中亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的在于解决现有技术中存在的问题，并提供一种基于RGBD信息的小型足球机器人识别与追踪抓取方法。

本发明的发明构思是：首先基于RGB图像识别出球所在图中的位置，再结合深度信息获取到的球相对机器人的三维坐标。根据每一帧与上一帧球的位置的变换来判断球是否移动，当判断球已经开始移动后，根据三帧图像球的相对三维坐标来预估球的运动轨迹并根据控制算法完成对球的截取。

本发明所采用的具体技术方案如下：

一种基于RGBD信息的小型足球机器人识别与追踪抓取方法，其中小型足球机器人上安装深度相机作为视觉感知元件，该小型足球机器人作为守门员对球进行拦截；

所述方法的步骤如下：

S1：通过深度相机实时获取小型足球机器人所在位置周边环境的RGB图像与深度图像；

S2：基于S1中获取到的当前RGB图像帧与深度图像帧，识别出球相对于机器人的坐标位置，识别方法如下：

S21：将当前的RGB图像帧与深度图像帧转换为矩阵格式；