機器人視覺系統(tǒng)研究

　　全向視覺系統(tǒng)是RoboCup中型組機器人最重要的傳感器，視覺感知也是機器人最重要的比賽環(huán)境感知方式，是支撐機器人系統(tǒng)完成自主決策控制的基礎(chǔ)性問題。《機器人視覺系統(tǒng)研究》系統(tǒng)地介紹了《機器人視覺系統(tǒng)研究》組近十年來在該問題上的研究成果和最新進展，主要內(nèi)容、重點和創(chuàng)新之處如下。緒論：系統(tǒng)梳理了RoboCup中型組視覺感知研究現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢。機器人全向視覺系統(tǒng)設(shè)計與標定：系統(tǒng)梳理了全向視覺理論，設(shè)計了新的全向視覺系統(tǒng)，實現(xiàn)了一種免模型的高精度標定。顏色編碼化目標識別：提出了基于圖像熵的攝像機參數(shù)自動調(diào)節(jié)方法；有效解決了全景圖像顏色精確分類的問題；提出了魯棒的顏色編碼化目標識別方法。非顏色編碼化目標識別：提出了兩種新的任意識別方法，即基于全向視覺成像模型的任意識別方法和基于AdaBoost學習算法的任意識別方法。目標跟蹤與狀態(tài)估計：提出了分別針對單個目標和多個目標的跟蹤濾波方法、二維平面和三維空間中的目標運動狀態(tài)估計方法。視覺自定位：提出了結(jié)合使用粒子濾波和匹配優(yōu)化定位的機器人魯棒自定位方法。

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