自主移动机器人足球比赛视觉定位方法综述

AGV移动机器人的五种定位技术介绍AGV（Automated Guided Vehicle）移动机器人是一种自动导引车辆，能够在工业和物流领域进行物品运输和搬运任务。

为了准确定位AGV移动机器人的位置，可以采用多种定位技术。

下面将介绍五种常见的AGV定位技术。

1.激光定位技术：激光定位技术是一种通过激光扫描仪实现的定位方法。

它通过扫描周围环境并计算与物体的距离和角度来确定机器人的位置。

这种定位技术具有高精度和高可靠性的特点，适用于需要精确定位的场景，如仓库等。

2.视觉定位技术：视觉定位技术是一种使用摄像头和图像处理算法来确定机器人位置的方法。

它通过识别和匹配环境中的特征点或标志物来进行定位。

视觉定位技术具有较高的灵活性和适应性，可以适应不同环境和场景的变化。

3.超声波定位技术：超声波定位技术是一种使用超声波传感器来测量距离和方向的方法。

机器人通过发送超声波信号，并根据接收到的反射信号计算与物体的距离和方向，进而确定自身位置。

这种定位技术需要在环境中设置超声波信号源，适用于开放空间和室内场景。

4.地磁定位技术：地磁定位技术是一种通过检测地球磁场强度和方向来进行定位的方法。

机器人搭载磁力计和罗盘传感器，通过测量环境中的地磁场来确定自身位置。

地磁定位技术具有较高的稳定性和精度，适用于室内和地下场景。

5.惯性导航定位技术：惯性导航定位技术是一种使用加速度计和陀螺仪等惯性传感器来确定机器人位置的方法。

它通过测量机器人的加速度和角速度来计算和集成运动路径，并推算出位置。

惯性导航定位技术具有较高的实时性和灵活性，适用于复杂环境和短距离运动。

这些AGV定位技术各有优劣，可以根据不同的应用场景和需求选择合适的技术。

在实际应用中，也可以将多种定位技术进行组合和协同，以提高定位的精度和鲁棒性。

随着技术的不断进步，AGV定位技术将会越来越成熟和普及。

移动机器人定位方法概述摘要：介绍了当前自主移动机器人的定位方法研究现状，对相对定位和绝对定位做了概述，对绝对定位中主要的研究方法做了介绍，并对概率机器人学所采用的主要定位方法做了介绍。

关键词：移动机器人；相对定位；绝对定位；概率机器人学0 引言随着工业自动化的发展，生产加工的自动化程度越来越高。

机器人技术的出现和发展使传统的工业生产面貌发生根本性的变化。

移动机器人的定位是其执行其他任务的前提和基础，也是评价机器人性能的关键指标之一。

移动机器人定位是指机器人通过感知获取环境信息，经过相关的信息处理而确定自身及目标位姿的过程。

自主移动机器人导航过程需要回答3个问题：“我在哪里？”，“我要去哪里？”和“我怎样到达那里？”。

移动机器人定位技术就是要解决第1个问题。

准确来说，移动机器人定位的目的就是确定机器人在其运动环境中的世界坐标系的坐标。

根据机器人定位过程，可分为相对定位和绝对定位。

但在机器人定位过程中，单独地使用其中任何一个定位方式都不能很好地解决移动机器人的定位问题。

因而，在目前的定位技术中主要是将两者结合在一起，完成对移动机器人定位。

本文对相对定位技术和绝对定位技术分别进行概述。

1 移动机器人相对定位研究移动机器人的相对定位也称作位姿跟踪。

假定机器人的初始位姿，采用相邻时刻的传感器信息对机器人的位置进行跟踪估计。

相对定位法分为里程计法和惯性导航法。

1.1 里程计法（Odometry）在机器人的导航技术中，里程计法是使用最为广泛的定位方法。

在移动机器人的车轮上装有光电编码器，通过对车轮转动的记录来实现对机器人的位姿跟踪。

在位置跟踪中，机器人的当前位置是根据对它的以前的位置的知识而更新的，而这需要假定机器人的初始位置已知，并且机器人姿态的不确定性必须小。

通过这种方式来实现机器人定位的方法也成为航位推算法。

航位推算是一个累加过程，在这个逐步累加的过程中，测量值以及计算值都会累积误差，使得定位精度不断下降。

亚运会足式机器狗科技原理足式机器狗的科技原理足式机器狗是一种基于科技的智能机器人，它模仿了狗的外形和行为，并且具备一定的足球技能。

通过采用先进的科技原理与技术，这种机器狗可以在亚运会等足球比赛中扮演重要角色。

一、感知与控制系统足式机器狗的感知系统基于传感器技术，包括摄像头、激光雷达、红外线传感器等多种传感器。

这些传感器能够帮助机器狗感知周围的环境，识别足球以及其他参与者的位置和动作。

控制系统是机器狗执行任务的关键。

它由微处理器和相应的算法组成，能够分析传感器收集到的数据并做出相应的决策。

通过控制系统，机器狗能够调整自己的姿势和速度，跟踪足球并进行相应的动作。

二、运动与定位技术足式机器狗采用了先进的运动与定位技术，以实现像真实狗一样的灵活移动。

它通常使用多轮或多足的机械结构，搭配电动驱动器和舵机来实现自由且精确的移动。

定位技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）以及视觉定位等。

这些技术可以帮助机器狗在场地上准确定位，并能够规划合适的路径以追踪足球或与其他机器狗进行配合。

三、人工智能与机器学习足式机器狗使用人工智能和机器学习算法来不断学习和改进自己的技能。

通过对足球比赛规则、技术战术等的深入分析，机器狗可以做出更智能的决策和应对策略。

机器学习还可以帮助机器狗不断提高其对环境和对手的识别能力，优化自己的运动轨迹和动作技巧。

这种自适应的学习过程使机器狗能够在比赛中更好地适应变化的环境和策略。

综上所述，足式机器狗是通过集成感知与控制系统、运动与定位技术，以及人工智能与机器学习等科技原理来实现的。

它不仅具备了类似狗的外形和行为，还能够在亚运会等足球比赛中发挥重要角色，展现出科技在体育领域的应用前景。

机器⼈视觉物体定位⽅法机器⼈视觉物体定位⽅法本次设计的题⽬是机器⼈视觉物体定位。

伴随社会发展，机器⼈的利⽤越来越普及，出现了多种多样的智能机器⼈，由此也引发了对机器视觉的研究热潮。

⽂章⾸先介绍了机器视觉的发展历程，并详细说明了各阶段的特点。

接着概述了机器视觉技术的原理，深⼊剖析了主流视觉物体定位⽅法。

然后介绍了机器⼈视觉物体定位⽅法常⽤的⼏种应⽤。

最后介绍了⼏种新颖的视觉物体定位⽅法，并猜想机器⼈视觉物体定位技术未来发展⽅向。

关键词：机器视觉 SLAM技术单⽬视觉双⽬视觉多⽬视觉第⼀章：绪论1.1选题的背景及意义在我国持续爆发的2019新型冠状病毒（即2019-nCoV）事件中,⾃动化⾷品仓储配送系统服务包括机器⼈、⽆⼈驾驶、⽆⼈机等再次成为讨论的焦点。

配送机器⼈如何实现⾃动取货送货？⽆⼈驾驶汽车是怎么躲避⾏⼈？⽆⼈机巡航中怎么确定物体之间的距离？当我们谈到相关的话题时，机器视觉定位是⽆论如何也绕不开的问题。

⾃被誉为“机器⼈之⽗”的恩格尔伯格先⽣1959年发明第⼀台机器⼈以来，科学家⼀直把对机器⼈的研究作为研究的重点⽅向。

传统的机器⼈缺乏环境感知能⼒和⾃动应变能⼒，仅仅只能在严格的预定义的环境中完成⼀些预定义和指令下的动作,应⽤⾮常有限局限。

随着机器⼈逐渐⾛进⼈们的⽣产和⽣活中，⼈们也对机器⼈提出了更⾼的要求，希望实现在⽣产加⼯中对物体的⾃动加⼯、对⾃⾝运动轨迹实时的随动检测，节省对其运动轨迹的预先编程，提⾼⽣产效率。

要达到这些要求，必须同时满⾜图像信息的获取、采集、处理和输出，这就是本⽂的研究重点：机器⼈视觉物体定位⽅法。

机器⼈视觉物体定位系统的设计和研发是为了更好地为⼯业机器⼈服务，它的本质是发挥摄像机定位以及跟踪性功能，很多企业在⾃⾝⽣产环节依赖于机器⼈，⽣产效率明显得到改善。

然⽽很多的机器⼈是半⾃动的⼯作模式，只有在⼈⼯操控的指引下才能完成⼯作任务，这样的机器⼈实⽤性很差，⽆法彻底解放⼈⼯，实现⾃动化操作。

基于目标跟踪的移动机器人视觉定位方法研究移动机器人一直是人工智能领域研究的热点，日益广泛的应用场景也让它们的研究显得更为重要。

在实际应用中，移动机器人的定位问题经常被提及，而视觉定位方法又是其中一种被广泛应用的方式。

在传统视觉定位方法中，一般采用的是特征点匹配，即通过匹配场景图像中的特征点和预先收集到的图像中的特征点来实现机器人的定位。

但特征点匹配的方法在实际应用中受到诸多限制，比如在复杂图像场景下，特征点很难准确提取，或者在距离过远的情况下，特征点的匹配也会出现问题。

为了解决这些问题，基于目标跟踪的移动机器人视觉定位方法应运而生。

基于目标跟踪的移动机器人视觉定位方法是一种利用计算机视觉技术实现自动跟踪和定位机器人的方法。

其主要思想是利用机器人的摄像头以及跟踪算法来实时地跟踪环境中的目标，从而自主完成机器人的导航任务。

在该方法中，跟踪算法是关键环节，它的好坏直接影响到机器人的定位精度。

跟踪算法是基于图像序列将目标在连续几帧图像中识别并跟踪下来的一种技术。

根据目标感知过程中的图像处理和跟踪算法能力，跟踪算法可分为目标跟踪和目标检测两种。

目标跟踪是在已知目标位置的情况下，利用一些跟踪算法来跟踪其位置的变化，比如背景差分、光流法、卡尔曼滤波等方法。

目标检测则是在未知目标位置的情况下，利用一些探测算法来检测到目标的位置，找到目标后再利用跟踪算法不断跟踪其运动轨迹，比如深度学习、目标检测器RCNN、YOLO等方法。

基于目标跟踪的移动机器人视觉定位方法中，跟踪算法的好坏影响到机器人的定位精度。

在实际应用中，不同场景对跟踪算法的稳定性、精度、速度等方面有不同的要求。

因此，针对不同场景和应用需求，需要采用不同的跟踪算法。

在移动机器人导航场景中，常常会遇到复杂背景、光照变化、遮挡等问题。

对于这些问题，背景差分法、光流法或者卡尔曼滤波等算法会存在一些局限性，因此需要利用更为高级的跟踪算法。

目前常用的跟踪算法包括基于深度学习的方法、结合特色点和深度学习的方法、长时域跟踪的方法等等。

基于机器视觉的机器人自主导航与定位研究摘要：机器人的自主导航与定位是实现机器人智能化和实用化的重要研究方向之一。

机器视觉作为机器人感知环境的关键技术之一，对于机器人的自主导航与定位起着至关重要的作用。

本文将详细探讨基于机器视觉的机器人自主导航与定位的研究现状、方法和应用。

1. 引言机器人的自主导航与定位是机器人技术的重要研究领域，其研究内容涵盖了地图构建、路径规划、环境感知、定位等多个方面。

机器视觉技术作为一种重要的环境感知手段，可以帮助机器人获取环境的视觉信息，从而实现自主导航与定位。

2. 机器人自主导航与定位的概念和挑战机器人的自主导航与定位需解决以下几个关键问题：路径规划、环境感知、定位和避障等。

机器视觉技术在解决这些问题中扮演着至关重要的角色。

然而，机器人自主导航与定位仍面临着精度、实时性和鲁棒性等挑战。

3. 基于机器视觉的机器人自主导航方法基于机器视觉的机器人自主导航方法主要包括三个关键步骤：图像获取与处理、环境建模和路径规划。

首先，机器人通过传感器获取环境中的图像数据，然后对图像进行处理，提取出关键信息，如特征点、边缘等。

接下来，机器人利用这些信息构建环境模型，包括地图构建和障碍物探测等。

最后，机器人根据环境模型进行路径规划，选择合适的路径进行自主导航。

4. 机器人自主定位的研究方法机器人的自主定位是指机器人在未知环境中准确估计自身位置的能力。

基于机器视觉的机器人自主定位方法主要包括视觉里程计和基于特征的定位。

视觉里程计通过识别连续帧之间的视觉变化来估计机器人的运动信息，进而实现位置的估计。

基于特征的定位则通过识别环境中的特征点，并与预先构建的地图进行匹配，实现机器人位置的估计。

5. 基于机器视觉的机器人自主导航与定位的应用基于机器视觉的机器人自主导航与定位技术在智能制造、物流仓储、无人驾驶等领域有着广泛的应用前景。

例如，在智能制造中，机器人可以利用机器视觉技术实现自主导航和定位，完成零件搬运、装配等任务。

自主移动机器人定位技术的进展在当今科技飞速发展的时代，自主移动机器人正逐渐成为各个领域的重要力量，从工业生产到医疗服务，从物流运输到家庭清洁，它们的身影无处不在。

而要实现机器人的自主移动，精准的定位技术无疑是关键所在。

自主移动机器人的定位，简单来说，就是要让机器人清楚地知道自己在环境中的位置。

这看似简单的任务，实际上却充满了挑战。

在复杂多变的环境中，机器人需要依靠各种传感器和算法来获取信息，并对这些信息进行处理和分析，从而实现准确的定位。

早期的自主移动机器人定位技术主要依赖于惯性导航系统。

惯性导航系统通过测量机器人的加速度和角速度来推算其位置和姿态。

然而，这种方法存在着累积误差的问题，随着时间的推移，定位的精度会逐渐降低。

为了弥补这一不足，研究人员开始引入其他的定位技术，比如基于里程计的定位。

里程计通过测量机器人轮子的转动来计算移动的距离和方向，但同样容易受到轮子打滑等因素的影响，导致定位不准确。

随着传感器技术的不断进步，激光雷达和视觉传感器逐渐成为自主移动机器人定位的重要手段。

激光雷达能够快速、准确地测量机器人与周围环境中物体的距离，从而构建出环境的地图。

通过将实时测量的数据与事先构建的地图进行匹配，机器人就能够确定自己的位置。

视觉传感器则可以通过拍摄周围环境的图像，利用图像处理和模式识别技术来获取位置信息。

不过，视觉传感器在光照条件变化较大或者环境特征不明显的情况下，可能会出现定位失效的问题。

为了提高定位的精度和可靠性，多传感器融合的方法应运而生。

这种方法将激光雷达、视觉传感器、惯性导航系统、里程计等多种传感器的数据进行融合，充分发挥各个传感器的优势，从而实现更精准的定位。

例如，在激光雷达测量的距离数据基础上，结合惯性导航系统提供的姿态信息和视觉传感器获取的环境特征，可以有效地提高定位的准确性和稳定性。

同时，基于地图的定位技术也在不断发展。

除了传统的二维地图，三维地图的构建和应用逐渐成为研究的热点。

机器人视觉定位原理
机器人视觉定位原理是一种基于图像处理和计算机视觉技术的方法，用于确定机器人在空间中的位置和姿态。

该原理主要包括以下步骤：
1. 图像获取：机器人通过摄像头或激光雷达等传感器获取环境中的图像数据。

2. 特征提取：通过图像处理算法，从图像中提取出关键的特征点或特征线，如边缘，角点等。

3. 特征匹配：将提取到的特征与地图或参考图像中的特征进行匹配，找到对应的关联点。

4. 姿态估计：通过匹配的关联点，计算机器人相对于地图或参考图像的位置和姿态。

5. 定位更新：根据姿态估计的结果，更新机器人的位置和姿态信息。

6. 误差补偿：考虑到传感器误差和环境噪声等因素，采用滤波算法对定位结果进行补偿，提高定位的准确性和鲁棒性。

机器人视觉定位原理的关键在于特征的提取和匹配过程。

通过选择合适的特征提取算法和匹配算法，可以实现对不同环境下的机器人位置和姿态的快速精确定位。

这项技术在机器人导航、机器人足球、无人驾驶等领域具有重要的应用价值。

机器人的自主定位机器人的自主定位是指机器人通过自身的传感器和算法，能够在未知环境中准确地确定自身位置、姿态和运动状态的能力。

这种能力对于机器人在各种任务中的执行非常重要，尤其是在无人驾驶、物流和救援等领域。

一、传感器技术在机器人自主定位中的应用传感器技术是机器人自主定位的核心。

机器人通过搭载各种传感器，例如激光雷达、摄像头和陀螺仪等，获取周围环境的信息，并通过算法对这些信息进行处理和分析，从而获取自身的位置和姿态。

激光雷达可以通过测量物体到机器人的距离和角度，绘制出周围环境的三维地图；摄像头可以实现视觉定位，通过图像识别和匹配找到周围物体的位置和方向；陀螺仪则可以检测和记录机器人的旋转和姿态变化。

这些传感器相互配合，使得机器人能够准确地感知和理解周围环境，从而实现自主定位。

二、定位算法在机器人自主定位中的应用定位算法是机器人自主定位的关键。

通过传感器获取到的环境信息，机器人需要通过算法对这些信息进行处理和分析，从而推断出自身的位置和姿态。

常用的定位算法有扩展卡尔曼滤波（EKF）、粒子滤波（PF）和蒙特卡洛定位（MCL）等。

EKF算法通过对传感器测量数据的融合和预测，实现对机器人状态的估计和更新；PF算法则使用随机粒子来表示机器人的可能位置，通过对这些粒子进行更新和重采样，实现对机器人状态的估计；MCL算法则结合了EKF和PF的优势，通过采样和重采样方法，实现对机器人在环境中的定位。

这些算法的应用，使得机器人能够根据环境的变化，及时更新自身的位置和姿态信息。

三、挑战与未来发展机器人的自主定位面临着一些挑战和问题。

首先，环境的复杂性会对传感器和算法造成影响，例如在室内环境中存在的遮挡物和反射物会对激光雷达的测量造成误差，从而影响定位的准确性。

其次，实时性和鲁棒性也是机器人自主定位的难点，机器人需要在复杂环境中迅速地估计和更新自身的位置信息，并能够适应不同的工作场景。

另外，隐私和安全问题也需要被重视，机器人在定位的同时应保护用户的隐私和安全。

一种鲁棒高效的足球机器人自定位方法刘润丹, 杨宜民(广东工业大学自动化学院, 广州 510090)摘要:为了解决中型组比赛环境下的足球机器人自定位问题, 本文提出一种新的基于全向视觉的自定位方法. 该定位方法首先从全景图像中提取出场上白线的对应点，并将其作为机器人的观测信息，然后计算观测信息与静态地图的匹配误差，且根据匹配误差的大小决定是否重新选取主位姿，最后利用梯度优化算法修正主位姿，并以主位姿信息作为定位结果. 仿真结果说明了该定位方法的有效性.关键词:自定位, 地图匹配, 梯度优化中图分类号 TP242.6 文献标识码：AA Robust and Efficient Algorithm for Soccer Robot Self-LocalizationLIU Run-dan, YANG Yi-min(Faculty of Automation, Guangdong University of Technology, Guangzhou 510090) Abstract: To solve the problem of robot self-localization in the Robocop Middle Size league, a new method for robot self-localization based on omni-directional vision sensor is proposed. First, points on field lines as visual data are extracted from the image. Then, the error of matching between visual data and map is calculated to decide whether choose main pose again. Finally, the main pose is corrected by use of gradient descent algorithm. Simulation results demonstrate that the effectiveness of the proposed method.Key words: self-localization, map-matching, gradient optimization1 引言( Introduction )机器人自定位问题是机器人自主化和智能化研究中最为重要的基本问题之一[1], Artur 等提出根据机器人观测白点与实际场地上的白点的距离误差来确定机器人位姿的方法[2], 该方法较好地解决了机器人位姿跟踪问题, 但在解决全局定位问题时, 算法实时性不强.E.Menegatti等提出利用机器人到最近颜色跃变点的距离来对机器人位姿进行估计的粒子滤波算法[3], 该算法需事先计算出观测模型在各个观测距离上的方差, 并且为了保证定位算法的精度和鲁棒性, 需采用较多的粒子. Felix等提出利用观测白点到实际白点的距离和力场模型对机器人位姿进行校正[4], 以及利用观测白点来构建球场高级特征的方法, 该定位方法的鲁棒性有所增强, 但是算法的实时性仍有不足. 基于贝叶斯滤波理论的粒子滤波定位方法利用带权重的粒子集来表示机器人位姿的概率分布[5], 可以很好地解决机器人全局定位问题, 但是其实现效率也很难满足比赛要求. 为了更加有效地解决足球机器人的自定位问题, 本文提出一种新的基于全向视觉的自定位方法.2 定位方法原理( Self-Localization Method )2.1 全向视觉系统( Omni-Directional Vision System )全向视觉系统是由一台摄像机和一个组合等比例反射镜构成的, 其观测范围是360度, 在 6.5m半径范围内, 物体等比例成像.全向视觉系统要进行感知的环境是一个颜色编码的高度结构化的室内比赛环境, 尺寸为12×8m, 场上的白色标识线构成了一幅静态地图, 其中白色标识线包括17条线段和5个圆弧,具体的球场模型参数见文献[6].由于比赛环境具有以上特征,所以可利用雷达扫描线的方法来检测扫描线上的相邻象素之间是否存在颜色跃变, 以此从图像中提取出场上白色标识线的对应点,详细的白点特征提取过程,请参考文献[2].2.2 算法描述( Algorithm Description )定位方法的基本原理为: 首先从粒子集中任选一个粒子作为主粒子, 接着利用里程计信息更新主粒子, 再利用梯度优化算法修正主粒子, 然后计算主粒子的权重, 并判断其是否大于设定阈值. 若权重大于设定阈值, 则以此作为定位结果; 若权重小于设定阈值, 则需重新确定主粒子. 为此, 再次随机生成均匀分布的粒子集, 且筛选出权重最大的粒子, 若该粒子的权重大于主粒子的权重, 那么将以这个粒子代替原先主粒子, 若该粒子的权重小于原先主粒子的权重, 那么原先主粒子将保持不变, 程序进入下个周期的处理. 不断重复上述步骤, 即可实现机器人的自定位. 现将算法的主要步骤介绍如下:(1) 主粒子的选取记粒子集为{},|1,,j j j s w j N===S l ",其中每个粒子由机器人的位姿(,,)j j j j x y θ=l 和权重j w 组成, 记观测信息为{}01,,,r r r n =U p p p ", 其中(0,,)r ii n =p " 为机器人观测到的白色标识线的对应点(上标r 表示为相对坐标),称之为机器人的观测点.对于粒子j , 计算出观测点(0,,)j i i n =p "与球场标识线最近点,(1,,22)j i m m ∗=p "的距离,j i m d ,其中下标m 表示标识线序号,同时计算最小值,min ,min(|1,,22)j j i i m d d m ==",称之为观测点i 的距离误差, 并定义粒子j 的匹配误差函数为 min ,min 1r i valid jj i outlier outlier d d N d n ∈⎛⎞=+⎜⎟⎜⎟⎝⎠∑p U . (1) 式中:valid U 为位于场上的观测点的集合,outlier U 表示位于场外的观测点的集合, outlier N 表示点集outlier U 的元素个数, outlier d 为一个距离误差常量. 若j i p 位于场外, 将以常量outlierd 作为该观测点的距离误差, 在本文中, 取100outlier d cm =.若存在粒子j real =l l , 其中real l 为机器人真实位姿, 则min min min(1,,)j l d d l N ==". 一般地有如下结论: 若U 的元素个数n 足够大, 当j real →l l 时, 有min min min(1,,)j l d d l N →=", 反之亦然. 据此, 可由粒子的匹配误差来决定粒子的权重, 即 min (|)j j j t t t w p z x d η=∝ (2) 其中1min1N j j d η==∑为归一化常量, t 表示时刻, 从上式可看出粒子的权重与匹配误差之间成反比关系. 在本文中, 取权重为min j jt w d η=, 并计算权重集合(|1,,)jt w j N ="的最大值,max t w , 选取该最大值所对应的粒子作为主粒子,也即匹配误差最小所对应的粒子.(2) 梯度优化算法的步骤1) 给定初始位姿0000(,,)T n X Y E θ=∈l 和{}01,,,r r r n =U p p p ",以及允许误差0>ε,令0k =.2) 对应机器人位姿kl , 计算绝对坐标位于场上的观测点i 的距离误差. {},min ,0(,,)min (())1,,22i k k k k r k i i k m d f X Y m θθ∗==+−=R p p p ". (3)其中,cos sin ()sin cos k k k k k θθθθθ⎡⎤−=⎢⎥⎣⎦R 为坐标旋转矩阵, ,0,T k k k X Y ⎡⎤=⎣⎦p 为第k 步时粒子的绝对坐标, k θ为第k 步时粒子的朝向角, km ∗p 为第k 步时与r i p 点对应的m号球场标识线的最近点.3) 计算目标函数值,min 1(,,)r i valid k k kj i outlier outlier F F X Y d N d n θ∈⎛⎞==+⎜⎟⎜⎟⎝⎠∑p U (4) 4) 检验是否满足收敛性：若F ε≤或者迭代次数超过设定值,则返回(,,)k k k k T X Y θ=l ,过程结束,否则继续.5) 计算目标函数在(,,)k k k X Y θ处的偏导数: 已知k i p 为观测点i 对应于第k 步粒子的绝对坐标, ,Tk k X Y ⎡⎤=⎣⎦g 为机器人在第k 步时的绝对坐标. 本文采用Sobel 算子计算梯度, 记观测点i 的距离误差为min ()(,)ki d f f x y ==p , 则距离误差沿水平和垂直方向的单位梯度为:[](1,1)(1,1)2(1,)(1,)(1,1)(1,1)8f x y f x y f x y f x y f x y f x y f xa ++−−+++−−++−−−−∂≅∂ (5) [](1,1)(1,1)2(,1)(,1)(1,1)(1,1)8f x y f x y f x y f x y f x y f x y f y a++−+−++−−+−+−−−∂≅∂ (6) 其中a 为单元格宽度.过k i p 点作垂直于矢量()k i −p g 方向的单位矢量w ,可得观测点的距离误差在单位矢量w 方向上的梯度为: (,)()2k i k i f x y w π⎛⎞−∂⎜⎟≅∇⎜⎟∂−⎝⎠p g f R p g (7) 其中,(,),f f x y x y ⎡⎤∂∂∇=⎢⎥∂∂⎣⎦f ,称f w ∂∂为观测点的距离误差沿切线方向的梯度.由此可得,目标函数在(,,)k k k X Y θ处的偏导数为:101i n k k i F f X n x −=∂∂=∂∂∑ ,101in k k i F f Y n y −=∂∂=∂∂∑, 110011()i i n n k i k k k i i F f f n n w θθ−−==∂∂∂==−∂∂∂∑∑p g . (8) 当k i p 位于场外时, 用与其最邻近的位于场上的观测点的梯度作为观测点i 的梯度. 6) 令,,k k k x y k k k F F F S S S X Y θθ∂∂∂=−=−=−∂∂∂，从(,,)k k k k X Y θ=l 出发，沿k S 进行三维搜索, 11()k k k FX X X λ+∂=+−∂,11()k k k FY Y Yλ+∂=+−∂,12()k k k Fθθλθ+∂=+−∂. (9) 其中,12,λλ为选取的两个步长. 1k k =+,返回步骤2), 继续运行.为了提高算法的实时性, 以50mm 为单位间距, 将球场模型离散化成一个个小单元格, 以每个单元格为一个观测点, 预先计算好场上各个观测点的距离误差和梯度, 并分别存放在二维的查找表中. 在程序运行时, 将以观测点的绝对坐标为索引值, 从查找表中直接读取观测点的距离误差和梯度.4 仿真结果( Simulation Results )本文对该定位方法进行了仿真验证, 同时考虑到实际系统中, 传感器的感知都会受到噪声的干扰, 这里对仿真的视觉数据和里程计数据引入高斯噪声, 仿真参数如下:观测信息:11(,)((,),(,))r r r r r r x y N x N y σσ=p p ,其中10.02rσ=×p .里程计信息:22(,)((,),(,))x y N x N y σσ∆∆∆=∆∆∆l l ,3((,))N θθσ∆=∆∆梯度优化算法中的两个步长分别为1240,0.1mm λλ==弧度. 其中(,)N ⋅⋅为高斯分布 位姿跟踪时的定位误差曲线如图1所示, 定位算法所需的平均计算时间为7.782ms. 以(a) 位置误差(Position error) (b) 角度误差(Angle error)图1 定位误差曲线Fig. 2 Errors of localization algorithm图2 全局定位所需的周期数Fig. 2 Cycles need to finish global localization(a) Step = 0时,粒子均匀分布在场上(b) Step = 6时, 实现位姿跟踪图3 全局定位示意图(2号表示期望位姿,5号表示估计位姿) Fig. 3 A sequence of global localization: No.2 robot represent the actual pose, No.5 robot represent the本文采用50个粒子, 仿真周期为40ms, 并进行1000次全局定位实验, 定位算法在各次实验中的收敛时间如图2所示, 最长时间为59个周期, 最短为1个周期, 平均收敛时间为4.65个周期, 从图2也可看出在大多数的全局定位实验中, 粒子在5个仿真周期之内就已经收敛. 仿真结果表明定位算法的收敛速度能够满足比赛要求. 图3给出了全局定位的仿真结果, 在开始阶段, 粒子均匀分布在整个定位空间, 如图3(a)所示; 当Step = 6时, 2号机器人已经与5号机器人基本重合, 表明定位结果已经跟随上正确位姿, 如图3(b)所示. 仿真结果证明该定位方法能够有效解决足球机器人的全局定位问题和绑架问题.5 结论( Conclusion )本文所提出的定位方法借鉴了粒子滤波算法的思想, 增强了定位算法全局搜索的能力, 同时结合具有较高局部搜索能力的梯度优化算法, 最终使得定位算法的执行效率得到很大提高, 同时也提高了定位精度和算法的鲁棒性. 仿真结果表明, 该定位方法是一种鲁棒高效的定位方法.本文作者创新点: 利用均匀分布的带权重的粒子集快速地对机器人位姿进行初步估计, 并利用梯度优化算法来对初步估计的位姿进行修正和实现位姿跟踪.参考文献( References )[1] Pawlak Z, Grzymala-Busse J, Slowinski R, et al. Rough Sets[J]. Communication of the ACM,1995, 38(11):89-95.[2] A. Merke, S. Welker, M. Riedmiller. Line base robot localization under natural light conditions.In ECAI Workshop on Agents in Dynamic and Real-Time Environments, 2004.[3] E. Menegatti1, A. Pretto1. A New Omni directional Vision Sensor for Monte-CarloLocalization ROBOCUP2004 SYMPOSIUM, Instituto Superior Técnico, Lisboa, Portugal, July 4-5, 2004.[4] Felix von puter Vision for Autonomous Mobile Robots. PhD thesis,Department of Computer Science, Free University of Berlin, Takustr. 9, 14195 Berlin, Germany, September 2004. http://www.diss.fuberlin.de/2004/243/indexe.html.[5] 王健,金永镐,权太范.粒子初始化方法在雷达目标跟踪中应用[J]．微计算机信息，2008，5-1: 8-9.[6] sl-rules-2007-11-09.pdf. http://www.er.ams.eng.osaka-u.ac.jp/robocup-mid/index.cgi?action= ATTACH&page=Rules+and+Regulations&file=msl%2Drules%2D2007%2D01%2D31%2Epdf 作者简介:刘润丹(1981－),男(汉族),广东饶平人,广东工业大学自动化学院硕士研究生，控制理论与控制工程专业.杨宜民(1945－),男(汉族),广东普宁人,广东工业大学教授,博士生导师,研究方向为机器人和智能控制.Biography: Liu Run Dan（1981-），male，Guangdong Province，Guangdong University of Technology, Postgraduate，major in Control theory and Control engineering .Yang Yi Min（1945-），male，Guangdong Province，a professor and doctor supervisor in Faculty of Automation at Guangdong University of Technology, he has been working on Robotics and Intelligent Control.。

移动机器人建图与自主定位算法研究移动机器人是一种具备自主移动能力的智能机器人，其在现实世界中可以执行多种任务，例如巡检、搬运、导航等。

为了能够准确地执行这些任务，移动机器人需要具备建图和定位的能力。

建图和定位是移动机器人领域的重要研究方向，本文将分析现有的建图和自主定位算法，并讨论其研究方向与进展。

一、建图算法研究移动机器人的建图主要是通过感知和采集环境信息，并将其转化为机器人可以理解和使用的地图表示。

建图算法可以分为静态建图和动态建图。

静态建图是指在机器人运动之前，对环境进行建模，构建一个静态的地图。

动态建图则是指在机器人运动过程中，对新发现的环境进行实时的建模。

目前，常用的静态建图算法包括激光雷达建图、视觉建图和拓扑图建图。

激光雷达建图使用激光传感器扫描环境，通过测量反射激光束的距离和角度，来生成环境的地图。

激光雷达建图具有高精度和实时性的特点，但对机器人的硬件要求较高。

视觉建图使用摄像机获取环境图像，通过图像处理技术来提取环境特征，并进行地图构建。

视觉建图需要较高的计算性能，并对环境光照和纹理等因素敏感。

拓扑图建图则是将环境表示成一种图形结构，其中节点表示位置或区域，边表示连接关系。

拓扑图建图适用于遥感地图和室内空间等场景，具有较高的表达能力。

动态建图算法主要用于处理未知或动态环境，例如环境中有障碍物的移动或变化。

目前常用的动态建图算法有基于激光雷达的SLAM算法和基于视觉的SLAM算法。

SLAM是同时定位与地图构建（Simultaneous Localization and Mapping）的缩写，指机器人在未知环境中同时进行自主定位和地图构建。

基于激光雷达的SLAM算法可以通过激光雷达获取环境的几何信息，并结合机器人自身的运动信息，实现环境地图的建立和机器人定位的同时进行。

基于视觉的SLAM算法则通过摄像机获取环境图像，并通过视觉特征进行定位和地图构建。

该算法具有低成本和易实现的特点，但对光照和纹理等因素敏感。

基于全维视觉的足球比赛机器人目标定位
许成珅;蒋平
【期刊名称】《微计算机信息》
【年(卷),期】2005(000)024
【摘要】本文给出了orbocup中型组足球比赛机器人在全维视觉情况下,对足球比赛中目标定位的一种方法.文中推导了一种针对全向摄像机镜面投影的变换关系,该方法简单有效,为全维视觉下的图像处理提供了必要模型.实验结果证明了该种方法的有效性.
【总页数】3页(P85-86,34)
【作者】许成珅;蒋平
【作者单位】200092,上海同济大学电信学院;200092,上海同济大学电信学院【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.一种基于全维视觉与前向单目视觉的目标定位算法 [J], 方宝富;潘启树;洪炳镕;钟秋波;王伟光
2.基于全向视觉和前向视觉的足球机器人目标识别 [J], 卢惠民;王祥科;刘斐;季秀才;郑志强
3.自主移动机器人足球比赛视觉定位方法综述 [J], 王珂;庄严;王伟;潘学军
4.基于全维视觉的足球比赛机器人目标定位 [J], 许成坤;蒋平
5.基于足球比赛规则视角下的视觉机器人目标识别与跟踪定位探讨 [J], 禇欢; 胡伟
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自主移动机器人的实现方法随着科技的不断进步，自主移动机器人在工业、医疗、农业等领域的应用越来越广泛。

自主移动机器人是一种能够独立完成任务的智能机器人，它具备感知、决策和执行能力，能够自主规划路径、避开障碍物并完成指定的任务。

实现自主移动机器人需要借助先进的技术和方法，下面将对几种常见的实现方法进行介绍。

一、机器人定位与导航技术定位与导航是自主移动机器人最基础也是最关键的一步。

常见的定位与导航技术包括全球定位系统（GPS）、激光雷达、视觉传感器等。

1. 全球定位系统（GPS）全球定位系统（GPS）是一种基于卫星导航的定位技术，它利用卫星信号来计算机器人的位置信息。

通过安装GPS接收器，机器人可以准确地获取自身的经纬度坐标，从而实现全球范围内的定位与导航。

然而，GPS在室内环境或者高密度城市地区的信号弱、多路径效应等问题限制了其应用。

2. 激光雷达激光雷达是一种使用激光束进行测距和地图构建的传感器。

机器人搭载激光雷达可以通过扫描周围环境来生成三维地图，并实现高精度的室内定位和导航。

激光雷达具有高精度、高速度的特点，被广泛应用于自主移动机器人的感知系统。

3. 视觉传感器视觉传感器可以通过获取环境中的图像信息来实现机器人的定位和导航。

一种常见的视觉传感器是摄像头，它可以捕捉实时图像并通过图像处理算法来提取特征点，进而实现机器人的定位和导航。

视觉传感器具有信息量大、感知能力强的特点，但对光线和环境条件的要求较高。

二、路径规划与避障算法路径规划与避障是机器人实现自主移动的核心任务。

根据机器人所处的环境和任务要求，选择合适的路径规划和避障算法十分关键。

1. A*算法A*算法是一种经典的图搜索算法，适用于离散的路径规划问题。

它通过估算每个节点到目标节点的代价函数，选择代价最小的路径来进行搜索。

A*算法简单高效，能够得到最优解，因此在自主移动机器人中得到了广泛应用。

2. 动态窗口法动态窗口法是一种常用的避障算法，它通过定义机器人的运动窗口和障碍物的情况，动态地调整机器人的速度和角度，使机器人能够自主避开障碍物，规划安全的路径。

机器人视觉定位原理机器人视觉定位原理是指通过机器人自身搭载的一系列视觉传感器，利用计算机视觉技术来获取环境中的图像信息，并通过处理和分析这些信息来确定机器人在环境中的位置和姿态。

其原理主要包括视觉传感器的工作原理、图像获取与处理、特征提取与匹配、姿态估计与定位等方面。

视觉传感器是机器人视觉定位的基础，常用的例如摄像头、激光雷达等。

摄像头是机器人获取视觉信息的主要设备，其工作原理是将光学信号转化为电信号，通过逐行或逐帧扫描，将环境中的图像信息转化为数字信号。

激光雷达则是通过发射激光束，利用其与目标物体的反射信号来获取目标物体的距离、角度等信息。

图像获取与处理是机器人视觉定位的重要环节。

机器人通过视觉传感器获取到的图像经过预处理，包括去噪、亮度和对比度调整等，以提高图像质量和准确性。

接着，通过图像处理技术，对图像进行分割、特征提取等操作，以便后续的定位与识别。

特征提取与匹配是视觉定位的核心。

机器人通过对图像进行特征提取，寻找出具有鲁棒性和唯一性的特征点或特征描述子，例如角点、边缘、SIFT特征等。

这些特征点或特征描述子能够表征图像中的某些显著信息。

然后，通过与地图中的特征进行匹配，找到图像中的对应点，从而确定机器人所处位置。

匹配算法包括最近邻搜索、RANSAC算法等。

姿态估计与定位是机器人视觉定位的最终目标。

机器人通过匹配得到的特征点的二维位置和地图中对应特征点的三维坐标，通过三角测量等方法得到机器人相对于地图的位置和姿态信息。

常用的姿态估计算法有Bundle Adjustment、PnP 等。

除了上述原理，机器人视觉定位还可以结合其他传感器，如激光雷达、里程计等，以提高定位的精度和鲁棒性。

激光雷达可以提供丰富的地图信息和准确的距离数据，有助于提高机器人的定位精度。

里程计则通过测量机器人轮子的转动角度和里程数来估计机器人的运动信息，从而辅助视觉定位。

同时，机器人视觉定位还可以利用滤波算法（如扩展卡尔曼滤波器）进行数据融合，提高定位的鲁棒性和精度。