一种快速高准确度NAO型足球机器人视觉处理方法技术

本发明专利技术公开了一种快速高准确度NAO型足球机器人视觉处理方法，具体实现步骤如下：首先需要运行BHuman机器人驱动，同时同步运行软件系统，进行与机器人之间图像信息的交传，然后通过驱动核心算法处理处理库中良好封装的模块化算法进行对于图像的计算和处理；对于测试模式，首先启动系统守护进程，随后调用GUI图像化调试界面进行图像的显示与信息的输出，然后驱动良好封装的核心算法处理模块进行对于图像的计算和处理。利用计算机视觉，指令集优化技术，对图像信号进行快速的流水线处理及运算，从而实现高性能机器人视觉处理算法流程，本视觉处理方法所实现的软件系统可以简单快速的应用在NAO机器人上，并大幅度提高机器人足球比赛视觉处理的准确性和效率。

【技术实现步骤摘要】
一种快速高准确度NAO型足球机器人视觉处理方法
本专利技术涉及机器人视觉处理
，具体为一种快速高准确度NAO型足球机器人视觉处理方法。
技术介绍
在当前的大部分视觉处理流程中，广泛的使用已存在的计算机视觉库，而这些已经存在的库往往存在代码过于冗长，性能不足，不能满足定制化要求等缺陷。同时，现存的算法往往易受到光线变化带来的干扰，从而使得误差在级联处理过程中不断累积，最终得到的结果远劣于预期结果，对于物体分类这一领域，现存技术大多基于图像空域高阶梯度特征来进行检测分析，并不具备很好的鲁棒性。在足球机器人RoboCup标准平台组赛事中，机器人对于场上环境和战况的实时感知往往直接决定了后续的策略选择和战术制定。因此，一套高效，快速，鲁棒的机器人视觉处理算法流程是必不可少的。而传统方案对与颜色和光照的高度依赖使得在大部分场景下并不具备良好可用的效果。同时分散的高耦合的处理算法结构也不利于整体工程的模块化与后续的进一步拓展。目前传统方法大多冗长，且性能不足，难以满足足球机器人赛事极高的实时性要求，另外传统方法分工合作效率低，传统算法使得算法研究人员对于算法编写调试的难度增加，算法编写人员需要处理很多余算法本身无关的内存、技术、框架问题，基于此，本专利技术设计了一种快速高准确度NAO型足球机器人视觉处理方法，为了解决在计算资源有限的情况下，利用计算机视觉，指令集优化等技术，对图像信号进行快速的流水线处理及运算，从而实现高性能机器人视觉处理算法流程，通过结合计算机视觉、人工智能等技术，本专利技术基于该方法实现了一套快速高准确度足球机器人视觉处理软件系统，本视觉处理软件系统可以简单快速的应用在NAO型足球机器人上，并大幅度提高机器人视觉处理的准确性和效率。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种快速高准确度NAO型足球机器人视觉处理方法，1.使用模块化算法快速扩展组合技术，得以实现模块化、流水线的软件架构结合IntelSSE、MKL系列指令集、Blas基础线性代数操作的数值库、块内存重用、高速数据拷贝等技术，极大的增加了视觉处理的效率；2.使用模块化算法快速扩展组合技术，在已经包含的计算机视觉处理算法的基础上，得益于模块化的设计，可以十分简明地通过编写新的算法模块进行新功能的引入和集成，并实现算法模块的快速组合与交互。现有算法模块也留下了充分的拓展空间；3.使用轻量化的经过优化的神经网络框架和物体分类技术对于目标进行快速的判别。为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种快速高准确度NAO型足球机器人视觉处理方法，所述的方法通过两种不同的运行模式，采用两种驱动策略，具体实现步骤如下：对于NAO机器人运行：首先需要运行NAOqi、BHuman机器人驱动系统，并对所述系统编写嵌入数据采集模块，然后同时同步同环境运行软件系统，进行与机器人之间图像、传感器信息的交传，然后直接通过部署在在NAO型机器人计算机上的核心算法处理模块进行对于图像、传感器信息的计算和处理；测试模式：对于NAO机器人运行：首先需要运行NAOqi、BHuman机器人驱动系统，并对所述系统编写嵌入模块，首先启动系统守护进程收集、预处理并通过socket网络通信回传视觉算法需要的原始数据。然后利用部署在PC机上核心算法处理模块处理与计算原始数据，随后启动GUI图形调试界面对原始数据或者算法模块处理好的数据进行图像或者数据的显示与信息的输出。优选的，所述软件系统运行在NAO机器人上，通过在NAO型机器人驱动系统中嵌入数据采集模块，使得该方法可以利用NAO型机器人计算机中守护进程进行内存交换实现数据提取与预处理，同时通过socket网络传输与运行在PC端中的算法处理库、GUI调试界面进行数据通信，实现传回处理结果。优选的，所述NAO机器人上安装有BHuman和Naoqi机器人驱动框架，通过嵌入数据采集模块与独立进程伴随的形式与BHuman框架进行数据通信与信息传输，在实际的运行过程中核心算法处理模块既可以作为模块被部署在NAO型计算机中软件系统驱动，也可以部署在PC机上被NAO型机器人计算机上的驱动守护进程通过socket网络通信驱动，可以与NAOqi、BHuman同时运行在NAO机器人的软件系统中，也可以运行在PC机中，软件系统守护进程通过共享内存的方式与BHuman中嵌入的数据采集模块通信，数据采集模块从BHuman获取摄像头、传感器等数据。算法模块经过计算后产生视觉修正、补充信息，并通过软件系统或者守护进程向BHuman驱动框架传递，同时，使用软件系统内含的测试框架与GUI调试界面和软件系统、核心算法处理模块或者守护进程建立连接以监视和调整运行状态以及相关参数。优选的，其一，其提出了模块化算法快速扩展组合技术，算法模块均有提供命名标识、规范化参数获取输出、安全执行、复位、销毁、计时、内存分配等服务的基础算法模块继承而来，基础模块能够自动地管理内存、时钟的跨平台API接口调用，提供规范化的算法框架，开发人员自定义的算法模块利用基础算法模块提供的环境与服务执行算法运行过程，并向外提供统一接口方便与其他算法模块对接组合。其二，提出了一种成熟高效准确率高的NAO型机器人足球比赛视觉识别算法及算法模块组合流程，所述核心算法处理模块包括：场地颜色动态识别模块，将原始图像的颜色空间从RGB转换成YUV，然后对图像像素进行采样计算出五组特征参数，基于机器学习的调参算法，器学习调参算法使用CMA-ES优化算法进行模型的训练；而机器学习模型能够根据五组参数该模块，通过在图像上设置间隔固定像素的垂直和水平方向的扫描线，并扫描图像的一定波动范围内绿色像素对应的Y、Cr、Cb三个通道的阈值范围；扫描线场地分类模块，扫描线场地分类线上间隔一定像素进行小范围采样，使得计算机能够对图像进行快速扫描并获得有关于该图像的区域信息。通过对场地之内像素的Y、Cr、Cb三个通道进行基于阈值范围的颜色分析，使得计算机能够划分出白色、绿色以及其他颜色的区域；场边缘线计算模块，由于机器人处于始终在足球场地内，通过对采样点附近的颜色变化梯度进行计算，使得计算机能够快速找出场地与场地之外的边界，所以通过对所有竖直扫描线进行分析和计算，得到视野中上边界线的位置，同时使用RANSAC变体算法进行边界的拟合与绘制，然后通过支线结构体存储相应边界的顶点与斜率，通过对场地边界进行标记，使得计算机能够舍弃场地之外的像素而重点对场地之内的像素进行更加小间隔的采样与更加细致的计算；场地检测模块，通过使用扫描线场地分类模块、场边缘线计算模块的计算结果，通过积分图梯度计算，对视野中可能存在的线段进行检测，同时使用RANSAC算法进行线段的拟合与绘制，使用线段对线段的两个端点进行存储；通过标记出相关的线段，结合BHuman驱动系统中对机器人定位的推断，就可以识别场地的各个类型的场地划线，对机器人的动作决策提供约束；球识别模块，在图像中进行基于Cb通道的特定大小计算，得到诸多球的假设框，将假设框中的像素进行采样，将采样数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种快速高准确度NAO型足球机器人视觉处理方法，其特征在于：所述的方法通过两种不同的运行模式，采用两种驱动策略，具体实现步骤如下：/n对于NAO机器人运行：/n首先需要运行NAOqi、BHuman机器人驱动系统，并对所述系统编写嵌入数据采集模块，然后同时同步同环境运行软件系统，进行与机器人之间图像、传感器信息的交传，/n然后直接通过部署在在NAO型机器人计算机上的核心算法处理模块进行对于图像、传感器信息的计算和处理；/n测试模式：/n对于NAO机器人运行：/n首先需要运行NAOqi、BHuman机器人驱动系统，并对所述系统编写嵌入模块，首先启动系统守护进程收集、预处理并通过socket网络通信回传视觉算法需要的原始数据。/n然后利用部署在PC机上核心算法处理模块处理与计算原始数据，随后启动GUI图形调试界面对原始数据或者算法模块处理好的数据进行图像或者数据的显示与信息的输出。/n

【技术特征摘要】
1.一种快速高准确度NAO型足球机器人视觉处理方法，其特征在于：所述的方法通过两种不同的运行模式，采用两种驱动策略，具体实现步骤如下：
对于NAO机器人运行：
首先需要运行NAOqi、BHuman机器人驱动系统，并对所述系统编写嵌入数据采集模块，然后同时同步同环境运行软件系统，进行与机器人之间图像、传感器信息的交传，
然后直接通过部署在在NAO型机器人计算机上的核心算法处理模块进行对于图像、传感器信息的计算和处理；
测试模式：
对于NAO机器人运行：
首先需要运行NAOqi、BHuman机器人驱动系统，并对所述系统编写嵌入模块，首先启动系统守护进程收集、预处理并通过socket网络通信回传视觉算法需要的原始数据。
然后利用部署在PC机上核心算法处理模块处理与计算原始数据，随后启动GUI图形调试界面对原始数据或者算法模块处理好的数据进行图像或者数据的显示与信息的输出。


2.根据权利要求1所述的一种快速高准确度NAO型足球机器人视觉处理方法，其特征在于：所述软件系统运行在NAO机器人上，通过在NAO型机器人驱动系统中嵌入数据采集模块，使得该方法可以利用NAO型机器人计算机中守护进程进行内存交换实现数据提取与预处理，同时通过socket网络传输与运行在PC端中的算法处理库、GUI调试界面进行数据通信，实现传回处理结果。


3.根据权利要求1所述的一种快速高准确度NAO型足球机器人视觉处理方法，其特征在于：所述NAO机器人上安装有BHuman和Naoqi机器人驱动框架，通过嵌入数据采集模块与独立进程伴随的形式与BHuman框架进行数据通信与信息传输，在实际的运行过程中核心算法处理模块既可以作为模块被部署在NAO型计算机中软件系统驱动，也可以部署在PC机上被NAO型机器人计算机上的驱动守护进程通过socket网络通信驱动，可以与NAOqi、BHuman同时运行在NAO机器人的软件系统中，也可以运行在PC机中，软件系统守护进程通过共享内存的方式与BHuman中嵌入的数据采集模块通信，数据采集模块从BHuman获取摄像头、传感器数据，算法模块经过计算后产生视觉修正、补充信息，并通过软件系统或者守护进程向BHuman驱动框架传递，同时，使用软件系统内含的测试框架与GUI调试界面和软件系统、核心算法处理模块或者守护进程建立连接以监视和调整运行状态以及相关参数。


4.根据权利要求1所述的一种快速高准确度NAO型足球机器人视觉处理方法，其特征在于：所述核心算法处理模块包括：
场地颜色动态识别模块，将原始图像的颜色空间从RGB转换成YUV，然后对图像像素进行...

【专利技术属性】
技术研发人员：史豪斌，胡宇，赵方国，沈真，冯宇浩，谭清月，周昱琪，陈伊凡，杨士欣，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61