CamShift算法在足球机器人系统中的应用与改进
机器人足球系统的智能控制算法研究与优化
机器人足球系统的智能控制算法研究与优化引言：近年来，机器人技术的快速发展使得机器人足球系统成为学术界和工业界的研究热点。
机器人足球比赛是一个涉及多个机器人之间的协作与竞争的复杂系统，其中智能控制算法的研究与优化至关重要。
本文就机器人足球系统的智能控制算法进行探讨，旨在提高机器人足球系统的协作与竞技水平，推动机器人足球技术的进一步发展。
一、现有智能控制算法的研究1. 传统算法传统的机器人足球系统智能控制算法主要包括规则表、有限状态机和行为树等。
这些算法对某些场景下的机器人控制具有一定的效果，但在应对复杂的环境和任务时存在一定的局限性。
传统算法的问题在于其无法对环境的动态变化做出及时响应，缺乏适应性。
2. 机器学习算法近年来，机器学习算法在机器人足球系统的智能控制中得到了广泛应用。
这些算法通过学习和优化来提高机器人的决策能力和控制水平。
主要的机器学习算法包括神经网络、强化学习和遗传算法等。
这些算法通过不断迭代和学习，在大量数据的支持下可以取得较好的控制效果。
二、智能控制算法的优化方向1. 高效决策算法机器人足球系统在比赛中需要根据不同的场景做出高效的决策，因此，需要设计和优化高效的决策算法。
其中包括球队的整体策略、球员的个体策略以及对手行为的预测等。
通过综合考虑多个因素，采用最优的决策策略，可以提高机器人足球系统在比赛中的竞争力。
2. 协作算法在机器人足球系统中，多个机器人需要协作以实现共同的目标。
因此，设计有效的协作算法对于提高机器人足球系统的水平至关重要。
协作算法需要考虑机器人之间的通信、合作和调度等问题，以使所有机器人在比赛中形成良好的协作关系，增强球队的整体实力。
3. 自适应算法机器人足球系统需要在不同的环境和任务下运行，并且需要适应环境的变化。
因此，自适应算法的研究对于机器人足球系统的智能控制至关重要。
自适应算法可以根据不同的环境和任务，在运行过程中实时进行参数调整和决策优化，以提高机器人足球系统的鲁棒性和适应性。
机器人足球比赛中的智能控制技术研究
机器人足球比赛中的智能控制技术研究近年来，机器人足球比赛越来越受到人们的关注，这种新兴的竞技运动吸引了越来越多的参与者和爱好者。
机器人足球比赛的竞争不仅体现了机器人技术的最新发展水平，也在一定程度上反映了人工智能技术的应用水平。
机器人足球比赛要求机器人具备复杂的感知、决策和执行能力，因此，智能控制技术的研究和应用成为机器人足球比赛发展的关键。
一、机器人足球比赛中的智能控制技术机器人足球比赛是一项体育竞技运动，需要机器人参与比赛并执行各种任务。
因此，机器人足球比赛中需要用到现代控制理论和实践技术，如人工智能、自动控制、机器视觉等。
其中，智能控制技术是机器人足球比赛的核心技术之一。
智能控制技术是在机器人的软硬件平台上运用人工智能、自动控制等技术，使机器人具有自主感知、辨别、判断、决策和执行任务的能力，从而实现对机器人的智能化控制。
在机器人足球比赛中，机器人需要根据比赛规则主动寻找球、判断球的运动状态、与其他机器人进行交互和组织、并最终实现得分等任务，其中智能控制技术的应用至关重要。
二、机器人足球比赛中的控制算法机器人足球比赛中，机器人需要根据规则进行多方面的协作，完成各种任务。
在此过程中，控制算法是机器人足球比赛中最主要的技术手段之一。
控制算法包括多种类型，如运动控制算法、控制系统建模和仿真算法、多智能体协同算法等。
1. 运动控制算法运动控制算法是指使机器人实现自由度运动的算法。
在机器人足球比赛中，机器人需要具备一定的机械灵活性和动态响应速度，因此，需要有效的运动控制算法来实现机器人的运动控制。
对象避障、足球追踪和精准传球等任务需要不同的机器人运动模式和运动控制算法。
2. 控制系统建模和仿真算法控制系统建模和仿真算法是指用于模拟机器人控制系统行为的算法。
能实现机器人自主感知、决策、规划、控制和执行任务，并能在不同位置、环境和状态下模拟机器人的运动控制和执行过程。
控制系统建模和仿真算法对于机器人控制系统的开发、优化和验证是非常关键的。
机器人足球识别算法改进与研究
器 人 上 的嵌入 式 计 算机 其性 能远 远 低 于普 通 的Ｐ 机 ，用其 进行 大 Ｃ 量 的包括 浮 点和三 角函数 计算 在 内的复 杂运算 显然 是不合 理 的 ，这 将 严重 影响视 觉系统 的实 时性 能 ，需要 采取一 些措施 来减 少计算 量
以优化 算法 。
可 以 很 容 易 地 移 植 到 机 器 人 系 统 上 。模 拟 器 的ｕＩ 图 １ 示 。 如 所 目前模拟 器实现 了 以下功 能 ： ｆ） 示机 器人 拍摄 的图片 。 １显
的改进建 议 。
关键词： 机器人，足球仿真，视觉系统，识别算法
ｌ 弓言 Ｉ
对 于 类 人型 足球 机 器 人 的视 觉 系统 而 言 ，存 在 着 嵌入 式计 算 机 计算 性能 有限 与图像 处理 算法 需大量 复杂运 算 之间 的矛盾 ，人们 可以通 过对特 殊 问题 的分析 部分地 解决 这一矛 盾 。 目前阶 段 ，机 器
专家评述 冠军视点 收获与建 议 实付喊 术舞讨 仿真 技术研究
机器人足球识别算法改进与研究
林 志红 孔 旭 影 北 京信 息职 业 技 术 学 院 软 件 工程 系 。北 京 。１ 觉系统中的重要问题 ，本文基于对相关对象颜色特征的研究提 出对足球识别方法
（ 对 （ 中识别 出来 的对 象 自动描 出轮 廓线 。 ８ ） ７ ）
换 中，需要进 行大 量 的包括浮 点和 三 角函数计 算在 内 的复 杂运 算 ，
这 是需要 进行优化 的关键点 。 （ 对 象聚 类 ２ ） 根 据 相 关 对 象 的 Ｈ值 分 布 确 定 阈 值 ，逐 个 像 素扫 描 以 完 成 图形 分割 。
般 而 言 ，视 觉系统 中 的图像 处理分 为 以下三个 步骤 。 （ 颜 色空 间转换 １ ）
改进的人工势场法在机器人足球路径规划中的应用
改进的人工势场法在机器人足球路径规划中的应用吴晨光【摘要】Traditional artificial potential field method has a good effects on static path planning, but for soccer robot that has path planning of confrontational and practical dynamic environment, it also has some weekness. As traditional artificial potential field method only consider the relationship between potential energy and distance, in practical path planning ,it considers some unnecessary obstacles and adds calculations. In improved artificial potential field method ,we introduce the relationship between robot and obstacles of relative position and angle, and the relationship between the distance of robot and obstacles and the distance of robot and target. We confirm repulsive force size on the base of the relative position of obstacles and the relative angle of robot to make sure the threat level for robots. In traditional algorithm, the gravity on robot becomes smaller when distance reduces, the repulsion becomes bigger when distance increases. When obstacles is near by target and the threatened area of the robot, robots won＇t get the target owning to the repulsion is relatively bigger than gravity. So we should consider the distance between robot and target when regarding repulsion. In theend ,we prove the viability by the means of simulation.%传统的人工势场法在静态的路径规划中有较好的效果，对于足球机器人这类对抗性与实时性比较强的动态环境的路径规划往往存在一定的缺陷。
集控式足球机器人视觉系统探究与改进的开题报告
集控式足球机器人视觉系统探究与改进的开题报告一、选题背景和意义鉴于近年来智能机器人技术的飞速发展，足球机器人运动也得到了广泛的关注。
目前，集控式足球机器人广泛应用于足球比赛及其他娱乐活动中，无论是在机器人的机械结构还是在控制算法方面都已比较成熟。
其中，视觉系统就是足球机器人中的一个重要组成部分，而如何改进集控式足球机器人的视觉系统，进一步提高其性能，进一步提高机器人的智能化，是目前足球机器人研究领域中的一个重要课题。
二、研究现状在足球机器人研究领域中，视觉系统已经广泛应用于机器人的运动控制和环境感知中。
目前，视觉系统在机器人定位、地图构建、路径规划、目标检测等方面取得了重大的进展。
例如，基于 Kinect 深度相机的视觉导航系统，能够为机器人提供较稳定的定位和跨障环境下的路径规划能力。
在足球机器人视觉方面，国内外研究者已经取得了一些研究成果。
在物体检测方面，目前主流的技术是使用深度学习的目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO等。
在机器人跟踪和识别方面，研究者使用机器学习算法，如SVM、KNN等，极大地提高了足球机器人的跟踪和识别能力。
但是，由于足球机器人的特殊性，例如机器人所处的场地环境复杂、灯光昏暗、移动速度快，这些特殊的因素极大地影响了机器人视觉系统的性能。
因此，如何改进集控式足球机器人的视觉系统，提高其性能，是该领域研究的重要方向。
三、研究内容本研究计划对集控式足球机器人的视觉系统进行探究和改进。
具体研究内容如下：（1）对集控式足球机器人的视觉系统进行分析和评估，了解其现有的问题和不足之处。
（2）对集控式足球机器人的视觉系统进行改进研究，包括采用深度学习目标检测算法、优化机器学习算法等方法。
（3）构建集控式足球机器人视觉系统的实验平台，进行实验验证和数据分析，评估改进后视觉系统性能的提升效果。
四、研究方法（1）理论分析法：对集控式足球机器人的视觉系统进行理论分析，研究其运动原理和视觉系统的显著特征。
机器人足球中的智能控制系统研究
机器人足球中的智能控制系统研究随着人工智能技术的不断发展，机器人技术在各个领域得到了广泛应用。
其中，机器人足球是人工智能技术在体育运动领域的一次创新尝试。
机器人足球是指通过人工智能技术实现的机器人版足球比赛，比赛过程中机器人需要自主思考、行动和协作，达到足球比赛的目的。
在机器人足球比赛中，智能控制系统是实现机器人自主思考和行动的关键技术。
本文就机器人足球中的智能控制系统进行探究和研究。
一、机器人足球的基本原理机器人足球是通过安装在机器人上的传感器和执行器来实现的。
传感器可以感知环境中的信息，如光、声、温度等等；执行器可以控制机器人的运动和动作，如移动、停止、旋转、射门等等。
机器人足球比赛通常分为两个阵营，每个阵营有多个机器人，比赛场地通常为室内，场地较小。
机器人足球比赛的目的是让机器人分别代表不同阵营，通过传球、运动和射门等方式，完成进球和防守等动作，达到足球比赛的目的。
机器人足球的基本原理就是借助控制系统实现机器人的自主思考和行动，从而达到参与足球比赛的目的。
智能控制系统就是实现机器人自主思考和行动的关键技术。
二、机器人足球中的智能控制系统智能控制系统是指通过算法和硬件设备实现机器人自主思考和行动的技术。
在机器人足球中，智能控制系统的主要作用是实现机器人的决策、规划、控制和协作等过程。
（一）机器人足球中的决策系统机器人足球中的决策系统是实现机器人自主思考和判断的关键技术。
在机器人足球中，决策系统需要完成以下任务：1. 实时感知环境信息，包括球的位置、机器人位置、对方机器人位置等信息；2. 判断当前情况，如空门、有进攻机会或需要防守等；3. 基于当前情况做出决策，如传球、盘带、射门、防守等。
机器人足球中的决策系统需要具备较高的智能化和实时性。
智能化体现在机器人需要基于环境信息进行分析、归纳、推理等过程，实现自主判断和决策；实时性则是指决策系统需要在短时间内做出正确的决策，以应对快速变化的比赛场面。
基于改进CAMShift的运动目标跟踪算法2014
backgroun密度分布的形式， 也不需要设置模型参数 及参数优化。只要样本充足， 核密度估计就能渐进收敛 于任何一个概率密度函数 。核密度估计的目的是在 已知一定数量的样本点的情况下， 尽量地逼近一个未知 概率密度分布函数 [11]。在核密度估计中发挥作用的单 元是众多具有相同尺度与形态的核函数。 假设 x i (i = 1 2 N ) 为未知概率密度分布产生的 维度为 d 的 N 个样本点，x i Î Rd 。核密度估计函数可 以表示为：
2.2
基于非线性核密度估计的目标检测
已知一组由 N 幅图像组成的序列， 定 义 xi Î
可以求得当前搜索窗口的质心位置为： M10 M 01ù ( u c v c ) = é ê ú M ë 00 M 00û
（9）
然后调整搜索窗口的大小， 并将搜索窗口的中心移 动到质心。直到窗口中心与质心间的移动距离小于预 设的阈值或者运算次数达到预设值， 则认为满足收敛条 件， 进入下一帧图像进行新的目标搜索。相对于当前 帧， 下一帧中搜索窗口的长度 l 和宽度 w 分别按下式更新。
150
2014， 50 （11）
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
Kalman 滤 波 和 CAMShift 相 结 合 的 抗 遮 挡 的 目 标 跟 踪 解决方案。
作为核函数的概率密度估计函数为：
Pr ( x t ) =
2 N 3 æ æ x - xi ö ö 15 ç ÷ 1 ç ÷ ÷ åÕç 8 π N × h3 i = 1 j = 1 è è h ø ø
M11 = å å uv × I ( u v )
u v
CAMShift 算法以逐帧处理视频序列的方式完成目 标的连续跟踪 [14]。
机器人足球中的视觉跟踪算法
机器人足球中的视觉跟踪算法一、机器人足球简介机器人足球是一项流行的机器人竞赛项目，同时也是人工智能和机器人技术的重要应用领域之一。
在机器人足球比赛中，两个自主移动的机器人队伍在一个球场上比赛，运用计算机视觉、运动控制、路径规划等技术，通过摄像头对场地、球、对方机器人的识别和跟踪，以及对于环境的感知和决策，完成进球、防守等比赛动作。
二、视觉跟踪在机器人足球中的应用视觉跟踪技术是机器人足球比赛中的重要研究方向之一，它主要用于实时跟踪并估计场地、球和机器人的位置、速度等信息，同时还能有效地识别障碍物、边界线等。
视觉跟踪算法的准确性和实时性至关重要，影响着机器人的移动、控制与纠错能力。
三、视觉跟踪技术及其算法1.视觉传感器视觉传感器是实现机器人视觉跟踪的关键设备，主要包括摄像头、激光雷达、深度相机等。
其中摄像头是最为常用的传感器，通过采集环境中的光信息，以图像的形式呈现出来。
2.特征提取视觉跟踪的第一步是特征提取，即从图像序列中提取有意义的特征点或直接提取出物体的特征描述子。
常用的特征点检测算法包括SIFT、SURF、FAST、Harris等。
特征描述算法采用的是ORB、BRIEF、AKAZE等。
3.目标跟踪目标跟踪是实现视觉跟踪的关键步骤，它旨在将预先选定的目标从图像序列的中心位置跟踪到其运动过程中的任何位置。
常用的目标跟踪算法包括卡尔曼滤波器、粒子滤波器、沙漏追踪器、法向流单元跟踪器等。
4.深度估计深度估计是指从单个或多个图像中评估场景中物体的距离、形状以及三维位置等。
深度估计常用算法包括双目视觉、三维结构光、稠密光流法、深度学习等。
四、机器人足球中的应用实例机器人足球技术已经在国内外比赛中广泛应用，并在很多应用场景中有着广泛的应用。
例如，吸顶式机器人足球比赛中，机器人可以安装在顶部并沿着轨道移动，通过底部镜头捕获球的轨迹，并采用视觉跟踪算法实现自主控制。
此外，机器人足球还可以有助于智能安防技术领域的应用，例如在博物馆、机场等场景中部署机器人巡逻，通过视觉跟踪算法实现对特定目标的跟踪，为安保工作提供有效支持。
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第３ １卷 第 ７期
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ＣＨ ＥＮ ｎ． Ｗ ＡＮＧ ｏ Ｂｉ Ｈａ
（ ｃ ｏ ｌｏ ｍｐ ｅ ｎ ｎｆｒ ｔ ｎ，Ｈ ｅｅ ｉｅ ｓｔ ｆＴｅ ｈ ｏｏ ｙ，Ｈｅｅ ３ ０ ９，Ｃｈｎ ） Ｓ ｈ ｏ ｆＣｏ ｕｔｒａ ｄ Ｉ ｏ ｍａ ｉ ｏ ｆｉＵｎｖ ｒｉｙｏ ｃ ｎ ｌｇ ｆｉ２ ０ ０ ｉａ
ｌ ｇａ ｄｏ ｊｃ ｖｎ ｒｄｃｉｎＳ ｓｔ ｋ ｈ ａ ｋｎ ｒｃｄ ｒ ｅｔｒｉ ｆｏｂ ｌ ｒｂ ｔ． ｉ ｎ ｂｅｔ ｎ ｍｏ ｉｇｐｅ ｉｔ Ｏａ ｏｍａ ｅｔ ｅｔ ｃ ｉｇｐ ｏ ｅ ｕ ｅｂ ｔ ｏ ｔａｌ ｏ ｏｓ ｏ ｒ ｅ ｎ
Ｋ ｙｗ ｒｓ Ｃ ｍＳ ｉ ｌｏｉ ｍ； ｂｌ ｏ ｊｃ ｔａｋｎ ；ｃｌｒｐｏ ａ ｉｔ ｉ ｒ ｕｉｎ ｅ ｏｄ ： ａ ｈｆ ａｇ ｒ ｈ ｍｏ ｉ ｂｅｔ ｒｃ ｉｇ ｏｏ ｒｂ ｂｌ ｙｄｓ ｉ ｔ ｔ ｔ ｅ ｉ ｔｂ ｏ
通过 对 目标 进 行 建 模 并 利 用 模 板 匹配 来 实 现 跟 踪； 灰度分 布主要 是 求 解 空 间 内 目标表 面 的灰 度
１ Ｃ ｍＳ ｉ 算 法介绍 ａ ｈｆ ｔ
１ １ 基本 原理 ．
分布马赛克图后 ， 通过匹配来实现跟踪； 基于块特
征 的方法则 是通 过 对 图像 进 行 分块 ， 对 各 分 块 并 的运动矢 量进行 计算来 实现 目标 跟踪 。 Ｃ ｍＳ ｉ ］ 法 是 基 于 图像 中 目标 所 包 含 ａ ｈｆ Ｅ算 ｔ１ 的色彩信 息来 实 现连 续 跟 踪 与识 别 的 ， 时性 较 实 好 ， Ｐ ｎｉｍ －０ 在 ｅ ｔ Ｉ ３０级 的系 统 上 即可 运 行 。但 ｕ Ｉ 该 算法 在开始 前需 要 由人 工指 定 跟 踪 目标 ， 足 而 球 机器 人在 比赛 中会 遇 到 多种 情 况 ， 时会 出现 有
目标反 复离 开 、 复 进入 视 野 以及 色 彩 信 息 干扰 反
Ｃ ｍｓｉ 算法 可 在视 频 序 列 中实 现 对 目标 ａ ｈｆ ｔ
的跟踪， 是通过视频 图像 中运动物体的颜色信息 来 实现 的 。
在摄像 头捕 捉 到 的视 频 序 列 中 ， 每 帧原 始 从 图像 中提取 出色 彩 直方 图作 为 查 找 表 （ ｏ ｋＵｐ Ｌｏ－
中 图分 类 号 ： ３ １ ４ Ｐ ９ ． １ 文献 标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０３５ ６ （０ ８ ０ —０ ４０ １０ —０ ０ ２ ０ ） ７１ ７－４
Ａｐ ｌ ａ ｉ ｎ ａ ｄ ｉ ｐ ｏ ｅ ｎ ｆｔ ｅ Ｃ ｍＳ ｉｔａｇ ｒｔ ｍ ｎ ｆ ｏ ｂ ｌ ｒ ｂ ｔ ｐ ｉ ｔ ｎ ｍ ｒ ｖ ｍｅ ｔｏ ｈ ａ ｈ ｆ ｌｏ ｉｈ ｉ ｏ ｔ ａ ｌ ｏ ｏ ｓ ｃ ｏ
Ｃａ ｈｆ 算 法 在 足 球 机器 人 系统 中的应 用 与改 进 ｍＳ ｉ ｔ
陈 彬 ， 王 浩
（ 合肥工业大学 计算机 与信息学院 ， 安徽 合肥 ２０ ０ ） ３ ０ ９
摘
要： 现有 的 Ｃ ｍＳ ｉ 算法虽可 实现指定 目标 的连续跟踪 ， ａ ｈｆ ｔ 但直接应用在足球机器人上存在需要 手工指定
搜索 目标等ｉ题 ； 司 文章通过对 Ｃ ｍＳ ｉ 算法 的深入研究 ， ａ ｈｆ ｔ 提出在搜索 过程 中加入 轮廓匹配 、 根据搜 索返 回值 确定机器人的姿态和在搜 索的迭代过程 中加入 目标 运动 区域 预测等改 进 ， 在足球 机器人 上使用取得 了很好
的效 果 。
关键词 ： ａ ｈｆ算法 ； Ｃ ｍＳ ｉ ｔ 运动物体跟踪 ； 色彩概率分布
０ 引
言
提出在搜索过程中加入轮廓匹配 、 根据搜索返 回 值确定机器人的姿态和在搜索的迭代过程中加入 目标运动区域预测等改进算法 ， 并使之在足球机
器 人上使 用 ， 取得很 好 的效 果 。
现有的运动物体跟踪与识别算法 有 以下几 种： 基于轮廓检测、 基于灰度分布、 基于块特征及 基于色彩信息等。其中， 基于轮廓的方法一般是