体育场捡球机器人视觉系统技术方案

本发明专利技术涉及体育场捡球机器人视觉系统，包括全局摄像机、机器人载体摄像机、无线视频传输模块、图像采集卡以及图像处理器。图像采集卡将全局摄像机、机器人载体摄像机采集到的视频信号传输到图像处理器，图像处理器根据视觉信号进行处理，并向机器人发送相应的控制指令。图像处理器利用颜色和形状对球和机器人进行识别，并实时判断机器人和球的相对位置，然后根据识别算法提供的位置信息，对机器人进行路径规划，使机器人以最优的路径完成捡球任务。本发明专利技术可以控制机器人在多球环境下完成捡球任务，处理速度快，适应多种体育场环境。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种体育场捡球机器人的视觉系统。
技术介绍
随着生活水平的提高，人们的健身需求也越来越强烈。去体育场馆进行各 种球类运动，成为人们的首选。在进行各种球类运动的时候，如乒乓球、网球， 捡球成为一项极其耗费时间的工作。目前来看，体育场球类清理设备仍需人来 操作，这些简单而重复的劳动耗费了大量的人力资源。因此，需要一种能够为 体育场捡球机器人提供环境定位、感知和路径规划的视觉系统来解决上述问题。机器人视觉系统可采用集中式全局摄像机，该系统可以获得机器人运动场 景中的全局信息，便于对机器人进行全局定位。现有的机器人视觉识别方法， 多为颜色识别先对图像进行数字滤波，再利用由色调、饱和度、亮度组成的 HSV颜色模型，对采集的图像进行识别。该识别方法简单且速度快，已经在很多领域，如机器人足球中得到了广泛应用，如专利200510027280.6， 200420103434.6。进行体育场球类清理工作时，利用现有的机器人视觉系统及机器视觉识别技术无法满足机器人捡球时的需要，其主要是由以下原因造成的1、 在完成捡球工作时，机器人需要同时识别很多球，识别过程中存在诸多 干扰，如光线变化、其他非球类物体、场地内进行运动的人，只依靠单一的颜 色识别则无法完成识别任务。2、 由于直接采用集中式全局摄像机采集到的图像进行全局运算，该方法计 算量大，实时性差。3、 在机器人进行球类拾取的过程中，由于球数量多，分布无规律，因此还应该对机器人拾取球时的运动路径进行合理规划，而现有的视觉系统，如机器 人足球的视觉系统，则无法完成多球环境下的路径规划。4、 当多机器人在多球环境下完成捡球工作时，利用现有的系统和技术，则 无法完成识别和规划任务。
技术实现思路
本专利技术提出了一种体育场捡球机器人的视觉系统。该系统可以为体育场捡 球机器人提供环境和定位信息，对单个或多个机器人活动路径进行规划，使机 器人能够自主完成体育场捡球工作。本专利技术的技术方案是体育场捡球机器人的视觉系统包括全局摄像机，机 器人载体摄像机，无线视频传输模块，图像采集卡和图像处理器。所述的全局摄像机为模拟接口 CCD摄像机或USB接U的CMOS摄像机，将全局摄像机安 装在体育场卜.方，全局摄像机的视频输出接口与无线视频传输模块的发送端连 接；无线视频传输模块包括发送和接收两部分，可以无线传输模拟视频信号或 数字视频信号，无线视频传输模块的接收端与图像采集卡的输入端连接；机器 人载体摄像机安装在机器人十.，与图像采集卡连接；图像采集卡安装在图像处 理器上，为图像处理器提供数字化的视频信号；图像处理器对图像采集卡采集 的图像信号实时进行处理，对采集到的图像进行目标识别和机器人定位，并对 机器人进行捡球路径规划，控制机器人移动。图像处理器对图像信号实时进行处理并控制机器人移动的方法为(1) 对全局图像裁剪，只保留体育场地内的图像，去除周边的复杂图像；(2) 对裁剪的全局图像进行分块，依次对每块图像进行以下操作(3) 在第i块全局图像内，将RGB模型变换为HSV模型；(4) 在第i块全局图像内进行目标识别和机器人定位，得到机器人和所有 球的夹角和距离即相对位置；(5) 设定机器人的优先搜索范围的阈值，在机器人的优先搜索范围内，选 取离机器人最近的球为目标球；若机器人优先搜索范围内没有球，则直接选取 离机器人最近的球为目标球；(6) 根据目标球和机器人的相对位置，对机器人进行捡球路径规划，实时 引导机器人向目标球移动；(7) 当机器人载体摄像机检测到目标球时，在机器人载体摄像机图像内进 行目标识别和机器人定位，得到目标球与机器人的相对位置后，对机器人进行 捡球路径规划，引导机器人驶向目标球，完成捡球动作；(8) 当第i块全局图像内还有球时，重复步骤(5);(9) 当第i块全局图像内没有球时，开始处理第i+l块全局图像，重复步骤(3)。本专利技术可以控制机器人在多球环境下完成捡球任务，处理速度快，适应多 种体育场环境。本专利技术的优点和具体实施过程将在具体实施方式部分进一步阐明。 附图说明图l是本专利技术的应用示意图2是本专利技术的各部件的连接方法；图3是本专利技术的全局图像分割示意图4是RGB色彩模型；图5是HSV色彩模型；图6是图像处理器程序流程图7是计算目标球与机器人相对位置的示意图8是最小运动代价近距离优先原则下的路径规划的示意其中l一全局摄像机、2 —机器人载体摄摄像机、3 —无线视频传输模块发射 端、4一无线视频传输接收器、5—图像采集卡、6—图像处理器。具体实施例方式本专利技术的体育场捡球机器人视觉系统包括全局摄像机(1)，机器人载体摄 像机(2)，无线视频传输模块(3)、 (4)，图像采集卡(5)和图像处理器(6)。 全局摄像机(1)使用模拟接口摄像机(1)。全局摄像机(1)安装在场地上方， 且保证能够完全拍摄到体育场地。无线视频传输模块(3)、 (4)采用模拟信号无 线视频传输模块(3)、 (4)。全局摄像机(1)的模拟输出端通过AV视频线与无 线视频传输模块的发射端(3)连接。无线视频传输接收器(4)的输出端与图 像采集卡(5)输入端相连接，图像采集卡(5)安装在图像处理器上(6)，图 像处理器(6)安装在机器人内部，同时图像采集卡(5)与机器人载体摄像机 (2)连接。图像处理器(6)可采用嵌入式PC或数字信号处理器(DSP)，根 据对采集到的图像进行目标识别和机器人定位，并对机器人进行捡球路径规划。图像处理器(6)采用基于颜色和形状的方法进行目标识别和机器人定位。 该识别方法特别适用于体育场捡球机器人捡球时目标识别和定位。其特征在于 该方法先对图像进行颜色分割，再对分割后的二值图像进行基于形态学的处理， 根据形状进行目标识别。该方法可以在PC平台利用OpenCV进行开发，也可以8在嵌入式PC，如DSP上利用EMCV进行开发。该方法先对全局图像进行裁剪，去除场地外无用的复杂景物；然后对图像进行分块，按区域进行目标提取，控 制捡球机器人依次在某个小区域内完成捡球丄作，极大地提了处理速度；在每块彩色图像中，先利用HSV色彩模型进行目标分割，然后在利用基于形态学的形状判别法对目标进行识别，去掉非球类物体的干扰，极大地提高了识别方 法对环境的适应性。本专利技术使用的路径规划方法采用基于最小运动代价近距离球优先的路 径规划方法。其特征在于机器人在捡完一个球后，机器人以最小运动代价继续 拾取离机器人最近的球。该方法特别适用于体育场单个或多个捡球器人捡球时 的路径规划。图像处理器(6)对图像信号实时进行处理并控制机器人移动的具体执行过程如下(1) 对全局图像裁剪，只保留体倉'场地内的图像，去除周边的复杂图像；(2) 对裁剪的全局图像进行分块，依次对每块图像进行目标识别，以六块 为例(1=6)，如图3;(3) 在每块图像内，将RGB模型变换为HSV模型。RGB与HSV模型的 转换关系为<formula>formula see original document page 9</formula>(4)在第i块全局图像内进行目标识别和机器人定位，得到机器人和所有 球的夹角和距离即相对位置；具体步骤为i)在第i块全局图像内提取球的位置，具体按如下做法进行(a)根据球的 颜色本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种体育场捡球机器人视觉系统，其特征在于：包括全局摄像机（１），机器人载体摄像机（２），无线视频传输模块，图像采集卡（５）和图像处理器（６）；其中全局摄像机（１）安装在体育场上方，全局摄像机（１）的视频输出接口与无线视频传输模块的发射端（３）连接，无线视频传输模块的接收端（４）与图像采集卡（５）连接，接收全局摄像机（１）采集到的体育场全局信号，机器人载体摄像机（２）安装在机器人上，与图像采集卡（５）连接，图像采集卡（５）与图像处理器（６）连接，为图像处理器（６）提供数字化的视频信号，图像处理器（６）对图像采集卡采集的图像信号实时进行处理，对采集到的图像进行目标识别和机器人定位，并对机器人进行捡球路径规划，控制机器人移动。

【技术特征摘要】
1、一种体育场捡球机器人视觉系统，其特征在于包括全局摄像机(1)，机器人载体摄像机(2)，无线视频传输模块，图像采集卡(5)和图像处理器(6)；其中全局摄像机(1)安装在体育场上方，全局摄像机(1)的视频输出接口与无线视频传输模块的发射端(3)连接，无线视频传输模块的接收端(4)与图像采集卡(5)连接，接收全局摄像机(1)采集到的体育场全局信号，机器人载体摄像机(2)安装在机器人上，与图像采集卡(5)连接，图像采集卡(5)与图像处理器(6)连接，为图像处理器(6)提供数字化的视频信号，图像处理器(6)对图像采集卡采集的图像信号实时进行处理，对采集到的图像进行目标识别和机器人定位，并对机器人进行捡球路径规划，控制机器人移动。2、 根据权利要求1所述的体育场捡球机器人视觉系统，其特征在于全局摄 像机(1)、机器人载体摄像机(2)为带模拟接口的CCD摄像机，或为带数字USB 接口的CM0S摄像机。3、 根据权利要求1所述的体育场捡球机器人视觉系统，其特征在于无线视 频传输模块传输模拟视频信号或数字视频信号。4、 根据权利要求1所述的体育场捡球机器人视觉系统，其特征在于图像处 理器(6)为嵌入式PC，或者数字信号处理器。5、 根据权利要求l-4所述的体育场捡球机器人视觉系统，其特征在于图 像处理器(6)对图像信号实时进行处理并控制机器人移动的方法为(1) 对全局图像裁剪，只保留体育场地内的图像，去除周边的复杂图像；(2) 对裁剪的全局图像进行分块，依次对每块图像进行以下操作(3) 在第i块全局图像内，将RGB模型变换为HSV模型；(4) 在第i块全局图像内进行目标识别和机器人定位，得到机器人和所有 球的夹角和距离即相对位置；(5) 设定机器人的优先搜索范围的阈值，在机器人的优先搜索范围内，选 取离机器人最近的球为目标球；若机器人优先搜索范围内没有球，则直接选取 离机器人最近的球为目标球；(6) 根据目标球和机器人的相对位置，对机器人进行捡球路径规划，实时 引导机器人向目标球移动；(7) 当机器人载体摄像机检测到目标球时，在机器人载体摄像机图像内进 行目标识别和机器人定位，得到目标球与机器人的相对位置后，对机器人进行捡球路径规划，引导机器人驶向目标球，完成捡球动作；(8) 当第i块全局图像内还有球时，重复步骤(5);(9) 当第i块全局图像内没有球时，开始处理第i+l块全局图像，重复歩 骤(3)。6、根据权利要求5所述的体育场捡球机器人视觉系统，其特征在于所述 目标识别和机器人定位的方位为1)当机器人载体摄像机没有检测到目标球时，机器人与球的相对位置由全 局摄像机采集的图像计算，具体步骤为(1) 提取球的位置，具体按如下做法进行(a)根据球的颜色，在H域设 置分割的阈值[7;,7^]，对全局图像进行二值分割；(b)对二值图像开运算，去除 因二值化产牛的噪点，只保留小球产生的连通域；(C)对连通域进行标记；(d) 根据实际环境，设定有效连通域的连通域面积大小，去掉非球类物体造成的干 扰；(e)求解每一个有效连通域的形心，作为每个球的坐标；(2) 提取机器人中心坐标，具体按如下做法进行(a)根据机器人颜色， 在H域设置分割的...

【专利技术属性】
技术研发人员：付梦印，杨毅，刘明阳，付元，雷金周，熊之涛，赵诚，王在华，朱昊，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：11[中国|北京]