导读:本文包含了中型足球机器人论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:足球机器人,守门员,边缘检测,路径规划
中型足球机器人论文文献综述
余轲[1]（2017）在《RoboCup中型组足球机器人守门员路径规划方法研究》一文中研究指出RoboCup即机器人世界杯足球锦标赛,是一项国际比赛盛事。RoboCup中型组足球机器人是机器人世界杯足球锦标赛的重要赛事之一。路径规划是所有移动机器人必须解决的核心问题。其主要包括:移动机器人应沿着什么样的路径到达目的地、在移动过程中以多大的速度运动、如何在运动的过程中避开障碍物等问题。在对移动机器人进行路径规划前,对移动机器人所得到的图像进行处理,获取周围环境信息,是进行移动机器人路径规划的基础和依据。对足球机器人守门员进行路径规划的研究是以RoboCup中型组足球机器人系统为研究平台,对比赛过程中,机器人摄像头所获取的图像数据进行处理,并对比赛场上敌我双方的攻防态势做出分析预判,依此对足球机器人守门员的防守路径做出有效而准确的规划。主要分两个部分进行论述:第一部分为图像处理。针对常用的边缘检测算子在对图像进行边缘检测所得图像存在细节丢失、边缘连续性不佳的问题,提出Adaboost算法的多算子融合的边缘检测方法。这种边缘检测方法具有能检测出图像细节、所得边缘连续性好的特点。对比常用边缘检测方法所得结果,仿真表明该方法不仅减少了图像细节的丢失,而且提高了边缘的连续性。第二部分为足球机器人守门员的路径规划。提出了场地分区和改进模糊控制算法混合计算的路径规划方法。结合图像处理结果进行分析,仿真实验表明采用Adaboost算法的多算子融合的边缘检测方法区分足球机器人所属队伍,采用场地分区和改进模糊控制算法混合计算的路径规划方法对守门员进行路径规划,能提高足球机器人守门员的守门成功率。(本文来源于《长沙理工大学》期刊2017-06-01）
任君凯[2]（2016）在《中型组足球机器人的设计与运动控制研究》一文中研究指出本文面向RoboCup中型组足球机器人比赛,根据比赛对机器人系统提出的更高要求,在国防科技大学NuBot机器人团队五代足球机器人的技术积累上,设计了第六代NuBot足球机器人系统,并以比赛为具体应用背景有针对性地研究了该足球机器人的主动控球系统和底层运动控制问题。本文做了如下四点工作:一、设计了一种新的全向轮结构,,在此基础上设计了新的全向运动平台,包括底盘、击球系统以及控球系统在内的机器人上下层主要机构;二、设计了一种新的主动控球系统,通过对其进行运动学建模设计了一套基于滑模反馈控制器和车速前馈控制器的闭环控制方法;叁、对叁轮全向运动平台进行运动学建模,介绍了平台分层控制结构,根据实际需要提出了基于行为的上层自适应PD控制器,根据机器人当前决策的行为给定PD控制器的初始值,在此基础上根据期望位姿和估计位姿的偏差确定PD控制器的最终参数进而提高机器人的轨迹跟踪效果。四、改进平台的分层控制结构,将上层由位姿偏差求机器人目标速度的部分移到底层,使得底层电机码盘能够以更高的频率插补机器人的估计位姿,通过优化通信协议,采用基于CANopen协议的过程数据对象通信,提高数据传输的频率,进而提高系统运动控制的精度。通过2016年在德国举办的RoboCup中型组比赛的实践证明,本文设计的新一代中型组足球机器人在复杂、激烈赛场环境中具有优异的运动性能和可靠的稳定性,控制方法有效,控制效果满足比赛要求。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2016-11-01）
程球[3]（2016）在《基于RGB-D相机中型组足球机器人的目标检测方法研究》一文中研究指出本文针对RoboCup中型组比赛环境中的足球识别和障碍检测问题,设计并实现了基于RGB-D相机的目标识别与检测算法,实时地为足球机器人提供准确的足球和障碍的位置信息,提高了中型组足球机器人的环境感知能力,减少了足球机器人对基于颜色信息检测目标的依赖性。本文首先设计了一种基于RGB-D相机的足球检测算法。第一步,使用Kinect离线保存的场地RGB图像,进行颜色标定,建立颜色查找表,提取叁维空间中的足球候选区域;第二步,利用RANSAC算法拟合足球叁维球体模型,获取足球区域的点云数据,完成叁维空间中的足球检测。然后,提出了一种基于叁维点云的障碍检测算法。对Kinect获取的点云数据采取阈值分割剔除远景信息,获取包含目标在内的前景;利用降采样减少点云数据,以便加快检测速度。利用RANSAC算法拟合比赛场地的平面,通过最近邻聚类算法对目标进行分类,采用目标的几何信息对可能出现的欠分割进行二次分割,实现了有效的障碍物检测。最后,结合足球机器人全向视觉系统和Kinect相机,设计一种自适应加权的目标信息融合算法。在均方误差最小情况下,利用前一时刻的估计值和当前各传感器的测量值获取融合数据值。融合算法提高了视觉系统对目标定位的准确度,为足球的球速估计、机器人运动规划与控制等提供了较好的足球位置信息。(本文来源于《国防科学技术大学》期刊2016-10-01）
田铠[4]（2016）在《面向人与中型组足球机器人对抗赛的相关交互技术研究》一文中研究指出二十一世纪中叶开展人与机器人之间的足球对抗赛,并让机器人队在遵循比赛规则的前提下能够战胜当时的人类足球冠军队,是机器人领域最为期待的盛事之一。Robo Cup中型组足球机器人是目前机器人比赛中展示出对抗能力最强、智能化水平最高的机器人之一,也是最有可能早日实现这一宏愿的机器人。在这一背景下,本文分析了组成人机对抗赛的关键因素,即机器人系统、人、足球和信息交互手段,并围绕其相关交互技术展开研究,主要完成了以下几个方面的工作:首先,在分析了人类足球比赛、机器人足球比赛和人机对抗赛的关键因素的基础上,提出了人机对抗赛的人机交互框架体系。其次,面向人机对抗赛的手势指令识别。在分析了Kinect深度信息和人体骨骼模型的基础上,提出了一种基于人体模型的手势指令识别方法。通过手势的骨骼点在空间中的几何关系设定手势识别规则,实现了用手势指令与机器人交互。实验结果显示出该方法具有良好的效果,能够用于人机对抗赛中。第叁,面向人机对抗赛的步态识别。通过建立人体模型的方法,从中选取有效表征步态信息的特征,结合Kinect测得的人体骨骼点的数据,设定步态和传球动作的识别规则,使机器人能够识别人的行走步态,还能再现人的传球动作。第四,面向人机对抗赛的语音交互系统设计。利用微软的语音SDK对语音识别和语音合成进行开发,根据设定的语音指令,实现了机器人能够听从语音指令和应答,且对语音指令识别的识别效果也较为满意。第五,分析了人机对抗赛对于足球信息的需要,提出了一种基于颜色查找表的颜色分类方法。通过获取的足球圆心并结合Kinect深度图像,实现了机器人能够实时准确的获取视野内的足球及其深度信息。最后,根据人机对抗赛的人机交互框架,使用了2台Kinect和机器人系统组建了一个面向人机对抗赛的人机交互系统,结合本文对人机对抗赛的相关交互技术的研究,实现了机器人能够对人和足球进行识别与跟踪。通过语音指令、手势指令和步态行为与机器人进行人机交互,完成了搜球、传球、X方向防守和追球等交互行为的实验。结果表明该系统在一定程度上可以进行人机对抗,为实际应用到人机对抗赛中提供技术储备。(本文来源于《中国矿业大学》期刊2016-06-01）
刘伟,刘羡飞,朱海荣[5]（2016）在《RoboCup中型组足球机器人系统设计》一文中研究指出介绍了国内外足球机器人比赛研究的概况,分析了RoboCup中型组足球机器人的硬件结构,对机器人的射门机构、护球机构进行了优化设计;在对RoboCup中型组足球机器人的视觉系统进行分类诠释的基础上提出机器人自定位方法,并对视觉系统进行改进;设计了4对4比赛的策略,取得了较好的试验效果。(本文来源于《南通职业大学学报》期刊2016年01期）
田铠,卢振利,徐惠钢,顾启民,毛丽民[6]（2015）在《中型组足球机器人传球动作辨识与再现》一文中研究指出为了使中型组足球机器人具有识别并模仿人的传球动作的能力,在研究人的传球行为的基础上,提出了一种使中型组足球机器人能够识别和再现人的传球动作的可行方法。该方法利用Kinect感应器获取人体的叁维骨骼信息,从生成的人体骨骼模型中选取有效表征人体传球动作的特征变量,然后通过阈值法和帧差法判定特征变量的变化,实现对人的传球行为的识别,并以此获取传球动作的传球角度,使机器人再现人的传球动作。针对人机交互中的传球动作辨识与再现提出了一种实际可行的解决方案。试验表明,该方法能够辨别多个角度传球的动作,并能保持较高的识别率,从而验证了该方法的实用性和有效性。(本文来源于《高技术通讯》期刊2015年06期）
田铠,卢振利,刘超,徐惠钢,毛丽民[7]（2015）在《中型组足球机器人的非正面视角步态辨识方法设计》一文中研究指出研究了运动学中人体步态的特点,以实现中型组足球机器人在非正面视角时辨识人的步态。选取有效表征步态的特征量,用阈值法和帧差法判定特征量的状态,形成了解决该问题的基本方法。由Kinect获取人体骨骼点的叁维信息,通过其生成的人体骨骼模型测得了机器人的视野范围。通过对人体步态处于非正面视角下的状况的分析,提出了一种基于Kinect的在非正面视角时的识别方法,且能够给出人体所处的方位角。实验验证了该方法的实用性和有效性,结果表明,该方法在多个非正面视角下都具有较高的识别率。该研究可为将来的人机足球对抗赛提供技术储备。(本文来源于《高技术通讯》期刊2015年04期）
曹宇杰[8]（2015）在《RoboCup中型组足球机器人路径规划方法研究》一文中研究指出机器人足球比赛作为人工智能研究的一个重要分支,经过近些年众多专家与学者的积极参与,得到了长足的发展,为相关领域培养了大批高素质人才,同时获得了大量研究成果,促进了人工智能研究的进步,并且很多研究成果以投入到实际应用中,收获了丰硕的成果。而路径规划作为机器人足球比赛的重要研究分支,在整个研究体系内具有极其重要的地位,并且在实际生产生活中也极具应用价值,因此本文选择对路径规划这一课题进行研究。本文以RoboCup中型组足球机器人比赛为对象,研究了机器人路径规划方法的问题。本文首先对在足球机器人比赛与所使用的MT-OR机器人进行了介绍,然后针对应用对象与应用环境进行了分析,提出使用快速遍历随机树算法进行全局路径规划,使用人工势场法进行局部路径规划应用,并进行了仿真与分析,总结出了二者的优点与不足之处。针对快速遍历随机树算法需要进行全局随机搜索导致的实时性不佳的问题,借鉴人工势场法,使目标点虚拟出引力,使随机树趋向目标生长的改进算法,极大的改善了算法的实时性,并且提出了一种简单的路径平滑算法;针对人工势场法在动态环境中效果较差的缺点,提出了一种基于动态势场函数的改进算法,在原有斥力势场函数中加入了速度斥力函数与加速度斥力函数,并通过仿真证明改进算法在动态环境中能够成功实现路径规划。最后将两种改进算法进行了混合,解决了人工势场法规划路径通常远离最优路径,可能出现局部极小点、目标不可能问题的缺点以及单独使用快速遍历随机树算法实时性有时不能满足要求的问题。在MATLAB上模拟类似了本方球员在有对方球员拦截的情况下向目标点行驶的场景进行了仿真。仿真结果表明,基于改进快速遍历随机树算法与改进人工势场法的混合算法能够成功实现路径规划,并且所规划的路径较为优秀,且实时性能满足机器人足球比赛的需要。(本文来源于《长沙理工大学》期刊2015-04-01）
罗斌[9]（2014）在《中型组足球机器人比赛系统中的标示线与球识别研究》一文中研究指出RoboCup作为目前在国际上最具影响力的两大世界性的机器人足球赛之一,主要涉及人工智能、机器人学、视觉与传感器、通讯、精密机械等领域的前沿研究和技术集成,是一种高水平、高技术的比赛。随着科技水平的不断发展,世界各国对机器人的研究也越来越重视。对于中型组足球机器人来说,其研究包含了诸多方面,比如硬件设计、视觉设计、运动控制、路径规划、攻防策略以及配合等。其中,视觉系统作为机器人的眼睛,是机器人能否顺利完成任务的基础。对足球机器人视觉识别的研究,能够拓展机器视觉的应用领域,丰富和发展机器视觉与图像处理的理论知识。中型组足球机器人主要通过全向视觉系统来完成对图像的采集以及目标的识别,在收集和分析国内外相关文献的基础上,本文主要针对球场中球和标示线的鲁棒性识别做了研究。本文主要做了以下研究：(1)标示线的识别图像预处理部分,对图像平滑的常用方法中值滤波、均值滤波以及高斯滤波进行分析、选择,然后在图像边缘检测中,选择与高斯滤波配合使用的Laplacian算子,接着对传统Hough变换进行改进,先对图像中相邻的像素点进行检测,将相近的像素点进行聚类,形成一些相连的像素点的集合,然后用随机Hough变换进行检测,从而精确识别出图像中相应的线段。(2)球的识别由于比赛环境高度颜色编码化,本文主要从颜色入手对球进行识别。首先通过对常用颜色模型进行比较,选取出比较符合人类视觉特性的HSV颜色模型,然后对传统BP算法的缺陷进行分析,提出一种改进的BP神经网络算法,利用其良好的分类效果来适应环境光照的变化,对目标做出准确识别。论文最后对全文进行了总结,对主要研究成果进行了说明,同时指出本文的不足和有待改进之处。(本文来源于《广东工业大学》期刊2014-05-01）
刘银萍,蔡乐泉,杨宜民[10]（2014）在《RoboCup中型组足球机器人运动控制系统的设计》一文中研究指出以RoboCup中型组足球机器人为研究时象,以提高机器人足球平台硬件系统性能为目标,设计了一种基于双DSP架构并结合Fuzzy-PID控制算法的足球机器人。实验结果表明,该控制系统对足球机器人的运动性能、控制精度、实时性都有了极大的改善,能满足全自主足球机器人的运动控制的要求。(本文来源于《机床与液压》期刊2014年03期）
中型足球机器人论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文面向RoboCup中型组足球机器人比赛,根据比赛对机器人系统提出的更高要求,在国防科技大学NuBot机器人团队五代足球机器人的技术积累上,设计了第六代NuBot足球机器人系统,并以比赛为具体应用背景有针对性地研究了该足球机器人的主动控球系统和底层运动控制问题。本文做了如下四点工作:一、设计了一种新的全向轮结构,,在此基础上设计了新的全向运动平台,包括底盘、击球系统以及控球系统在内的机器人上下层主要机构;二、设计了一种新的主动控球系统,通过对其进行运动学建模设计了一套基于滑模反馈控制器和车速前馈控制器的闭环控制方法;叁、对叁轮全向运动平台进行运动学建模,介绍了平台分层控制结构,根据实际需要提出了基于行为的上层自适应PD控制器,根据机器人当前决策的行为给定PD控制器的初始值,在此基础上根据期望位姿和估计位姿的偏差确定PD控制器的最终参数进而提高机器人的轨迹跟踪效果。四、改进平台的分层控制结构,将上层由位姿偏差求机器人目标速度的部分移到底层,使得底层电机码盘能够以更高的频率插补机器人的估计位姿,通过优化通信协议,采用基于CANopen协议的过程数据对象通信,提高数据传输的频率,进而提高系统运动控制的精度。通过2016年在德国举办的RoboCup中型组比赛的实践证明,本文设计的新一代中型组足球机器人在复杂、激烈赛场环境中具有优异的运动性能和可靠的稳定性,控制方法有效,控制效果满足比赛要求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
中型足球机器人论文参考文献
[1].余轲.RoboCup中型组足球机器人守门员路径规划方法研究[D].长沙理工大学.2017
[2].任君凯.中型组足球机器人的设计与运动控制研究[D].国防科学技术大学.2016
[3].程球.基于RGB-D相机中型组足球机器人的目标检测方法研究[D].国防科学技术大学.2016
[4].田铠.面向人与中型组足球机器人对抗赛的相关交互技术研究[D].中国矿业大学.2016
[5].刘伟,刘羡飞,朱海荣.RoboCup中型组足球机器人系统设计[J].南通职业大学学报.2016
[6].田铠,卢振利,徐惠钢,顾启民,毛丽民.中型组足球机器人传球动作辨识与再现[J].高技术通讯.2015
[7].田铠,卢振利,刘超,徐惠钢,毛丽民.中型组足球机器人的非正面视角步态辨识方法设计[J].高技术通讯.2015
[8].曹宇杰.RoboCup中型组足球机器人路径规划方法研究[D].长沙理工大学.2015
[9].罗斌.中型组足球机器人比赛系统中的标示线与球识别研究[D].广东工业大学.2014
[10].刘银萍,蔡乐泉,杨宜民.RoboCup中型组足球机器人运动控制系统的设计[J].机床与液压.2014