[发明专利]擂台机器人重新登台方法、控制系统和擂台机器人

说明书

本发明提供了擂台机器人重新登台方法、控制系统和擂台机器人。基于图像‑灰度融合的视觉导向方法，我方机器人被敌方攻下擂台后，能够通过灰度传感器自动识别掉下擂台后的状态，依靠摄像头获取比赛场地图像，通过CSCTR法识别登台位置，从而在控制器的控制下重新登上擂台。本发明公开的重新登台方法充分利用了比赛擂台场地的环境特点，能够使掉落擂台后的机器人更准确、快速地重新登上擂台，明显提高武术擂台机器人重新登台的成功率。

技术领域

本发明涉及机器人视觉控制技术领域，具体涉及擂台机器人重新登台方法、控制系统和擂台机器人。

背景技术

近年来，机器人武术擂台赛作为一项具有挑战性和创新性的科技竞赛，越来越受到全国各大高校学生的欢迎和参与。比赛的擂台高出地面10cm，武术擂台机器人需要在黑色渐变的正方形擂台上与敌方机器人对抗，当机器人被敌方击下擂台后，应在规定的时间内重新登上擂台继续比赛。

传统的武术擂台机器人判断是否掉下擂台的主要装置是红外检测模块，红外检测模块布置于机器人的前、后、左、右四个方向，通过各个红外模块检测值的排列组合来判断机器人是否掉下擂台。采用该方法设计的机器人，当机器人掉下擂台后无法精准识别擂台位置和状态，难以快速、准确的重新登上比赛擂台，重新登台效率较低，不利于比赛得分。

发明内容

本发明解决的一个主要问题是如何使机器人精准识别擂台位置并快速准确的重新登上擂台。

根据本发明的一个方面，本发明提供擂台机器人重新登台方法，包括：

获取当前所处位置的第一灰度值，并将所述第一灰度值与灰度阀值进行比较，当所述灰度值小于所述灰度阀值时，认定当前状态为掉下擂台，执行下一步；

采集当前环境的图像信息，并将所述图像信息通过CSCTR法进行分割与识别，获取登台位置和当前所处位置；

根据所述登台位置以及所述当前所处位置，进行路径规划，生成路径控制指令及目标规划路径；

根据所述路径控制指令沿所述目标规划路径移动至所述登台位置；

判断机器人是否已经到达所述登台位置，若未到达，则进行位置修正后再次执行上一步，若到达，则执行登台程序。

进一步地，所述并将所述图像信息通过CSCTR法进行分割与识别，获取机器人登台位置信息包括：

利用颜色空间对所述图像信息的不同颜色进行描述；

把所述图像信息中的像素依据颜色特征进行分类，根据不同颜色特征的像素边界分割成不同的像素区块；

所述图像信息中擂台和机器人的图像信息被映射为长方形像素区块或平行四边形像素区块，登台位置的图像信息被映射为圆形像素区块，排除相近色块的干扰，获得圆形像素区块的位置信息。

进一步地，所述获取机器人登台位置信息包括：

计算所述像素区块的中心点到所述像素区块16个边界点的距离的平均值和方差；

计算所述平均值和方差的比值，当所述比值大于0且小于所述灰度阀值时确定识别出了登台位置。

进一步地，所述颜色空间包括：

YUG颜色空间和HSV颜色空间。

进一步地，所述计算所述像素区块的中心点到所述像素区块16个边界点的距离的平均值和方差包括：

对于一幅大小为m×n的图像P，令白色像素点P[i，j]＝1，黑色像素点P[i，j]＝0，则所求像素区块的图像面积以第一公式进行计算：