機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)研究

　　全向視覺(jué)系統(tǒng)是RoboCup中型組機(jī)器人最重要的傳感器，視覺(jué)感知也是機(jī)器人最重要的比賽環(huán)境感知方式，是支撐機(jī)器人系統(tǒng)完成自主決策控制的基礎(chǔ)性問(wèn)題?！稒C(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)研究》系統(tǒng)地介紹了《機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)研究》組近十年來(lái)在該問(wèn)題上的研究成果和最新進(jìn)展，主要內(nèi)容、重點(diǎn)和創(chuàng)新之處如下。緒論：系統(tǒng)梳理了RoboCup中型組視覺(jué)感知研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)。機(jī)器人全向視覺(jué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與標(biāo)定：系統(tǒng)梳理了全向視覺(jué)理論，設(shè)計(jì)了新的全向視覺(jué)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了一種免模型的高精度標(biāo)定。顏色編碼化目標(biāo)識(shí)別：提出了基于圖像熵的攝像機(jī)參數(shù)自動(dòng)調(diào)節(jié)方法；有效解決了全景圖像顏色精確分類的問(wèn)題；提出了魯棒的顏色編碼化目標(biāo)識(shí)別方法。非顏色編碼化目標(biāo)識(shí)別：提出了兩種新的任意識(shí)別方法，即基于全向視覺(jué)成像模型的任意識(shí)別方法和基于AdaBoost學(xué)習(xí)算法的任意識(shí)別方法。目標(biāo)跟蹤與狀態(tài)估計(jì)：提出了分別針對(duì)單個(gè)目標(biāo)和多個(gè)目標(biāo)的跟蹤濾波方法、二維平面和三維空間中的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)估計(jì)方法。視覺(jué)自定位：提出了結(jié)合使用粒子濾波和匹配優(yōu)化定位的機(jī)器人魯棒自定位方法。

暫缺《機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng)研究》作者簡(jiǎn)介