足球机器人的问题解疑.docx
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足球机器人的问题解疑.docx
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足球机器人的问题解疑
一、全向轮运动控制
1、三轮全向移动方式的原理,特别是机器人移动与电机的位移、转速的关系?
根据运动学,一个轮式结构的运动方向是由每个支撑轮的速度及约束条件来决定的。
三轮全向底盘由三个独立的驱动单元沿圆周均匀分布。
如图一所示,每个驱动单元由一个直流电机、一个全向轮及一个直流驱动模块组成,轮子转动方向与圆的切线方向一致。
图一三轮全向结构
图二独立驱动单元
三轮全向机构的定向移动,需要三个支撑轮的速度配合才能实现。
每个轮子只有沿外圆切线方向的速度对整体速度有贡献,而沿电机轴向的速度会被主轮上的小轮转化为滑动速度,不对整体速度造成影响。
单个驱动单元如图三所示,我们在轮子上做速度分解:
图三驱动单元的速度分解
在描述三轮全向机构的运动方向和速度,我们通常使用图四所示的方式。
图中以机器人的正后方为0°方向,顺时针角度递增。
机器人的运动方向角为图中的fAngel,运动速度大小为nLV。
图四运动方向描述
对于图四所示的速度,在图五中对左前轮进行了速度分解,图六对右前轮进行速度分解,而图七则是对后轮的速度分解示意图。
从中可以看出,每个轮子对整体速度的贡献是不一样的。
分解图中的“有效速度”是该轮子需要输出的转速,而滑动速度通常由另外两个轮子生成却需要该轮子化解为小轮滑动,这样滑动速度就不会对最终速度造成影响。
每个轮子按照各自的“有效速度”进行速度输出,顺时针方向速度为正,逆时针方向速度为负。
合成之后既是图四所示的运动效果。
图五左前轮速度分解
由图五可以推导出,左前轮的速度为:
Motor_L=-nLV×sin(fAngel-30)
图六右前轮速度分解
由图六可以推导出,右前轮的速度为:
Motor_R=nLV×sin(60–fAngel)
图七后轮速度分解
由图七可以推导出,后轮的速度为:
Motor_B=nLV×sin(fAngel)
R:
right;L:
left;V:
velocity;n:
speed:
revo-lution;fAngel--应该是fAngle
二、视觉系统
2、全景视觉系统定位、视觉、导航、传感器融合及策略的原理?
1)全景成像原理
全景视觉是通过顶部的圆锥形反射镜将周围景物聚集到一个摄像装置进行成像。
优点是在一幅图像里能够获取周围360°一定距离内的信息,不足之处是远处的物体成像会有畸变,需要后期进行算法矫正。
图八全景摄像装置
2)视觉识别原理
视频图像中的各目标物体的识别,主要依据是物体的颜色和形状。
由于常规的视频流都是RGB24格式,使用红、绿、蓝三种颜色分量来描述颜色,在光线强度变化的环境里,同样的颜色在三个分量上可能差别也比较大。
图形学上一般使用HSI(色调、饱和度、亮度)颜色空间来进行颜色阈值的判定,仅仅对H值(色调)进行范围判定,就能将某种颜色分离出来,而不必再考虑光线光强的影响。
图九是HSI颜色空间的示意图,图十是全景获取图像经过HSI阈值划分之后显示的结果,目标足球颜色标记为红色,场地区域标记为绿色,白色场地线标记为淡青色,黑色障碍物标记为深紫色。
图九HSI色彩空间
图十全景中的物体颜色识别
3)机器人自定位原理
机器人的自身定位是依据全景中的场地标记线相对于机器人本体的位置和角度来实现的。
在进行具体处理之前,需要对全景图像进行矫正,将场地标记线的形状进行复原。
如图十一所示,左边是未经处理的全景图像,右边是经过矫正处理的效果图。
图十一全景图像的矫正
场地标记线与机器人本体的相对位置是通过将校正后图像中的白线与事先准备好的场线模板进行匹配来获得的。
如图十二所示,图像中将场线匹配的模板以蓝色图形显示,从视频图像中采集到的白线以紫红色点阵表示。
在左图中两者并未重合,匹配程序会不断的旋转和平移紫红色的点阵,直到这个点阵与蓝色模板大致贴合才会停止,见右图。
此时通过逆推点阵转动过的角度和平移过的距离,就可以获得机器人在场地中的绝对坐标。
图十二场地标记线匹配过程
1、机器人自定位原理我明白了,就是转动过的角度和平移过的距离于位置坐标的表达式是什么?
场地模板生成的辅助工具软件的过程?
目标球坐标及障碍物坐标定位原理没有介绍?
答:
1)第一个问题,因为我对这类问题的数学描述比较拿不准,待我请教一下做算法的同事才能给您准确的答复。
2)场线模板生成工具的实现过程是:
首先,用卷尺对实际场地白色标记线的长、宽、中圆半径、禁区尺寸等数据进行测量。
然后将测量结果填入模板生成工具,点击模板生成按钮,该工具软件会根据测量的尺寸数据生成一个匹配的模板图(如《图十二场地标记线匹配过程》里的蓝色场线)。
实质是将尺寸描述的场线形状转换成一个用点阵描述的场线形状模板,这样跟视频图像中采集到的场线点阵使用同样的描述方式,两者的对比匹配就成为可能。
3)在《图十全景中的物体颜色识别》里,可以看到目标球和黑色障碍物被识别并分别用红色和深紫色标记出来。
图像的正中央是机器人本身,从图像中央向目标球方向做一条射线段,线段终止于目标球的位置,这个线段的像素长度跟实际的距离长度之间存在一个非线性的关系的,我们在比赛前就把这个“像素长度-实际长度”的关系进行了实体标定并建立成一个查找表,这样就可以将这个射线线段通过查表方式转换成实际的距离。
目标球相对机器人本体的角度和距离确定了,再加上机器人的自定位坐标,就可以计算出目标球在场地中的绝对坐标。
障碍物的测定原理与目标球测定原理类似,不同之处在于障碍物的形状和大小是不规则的,所以我们处理时以图像中央为中心,向外辐射了144条射线,在每条射线上都做与上述类似的检测。
如果一个障碍物很大,同时被多条射线探测到,那么在我们的避障算法里就将其离散成多个小的障碍物(每条射线探测到的障碍物被认为是一个小障碍物),这些小障碍物用线连起来,和实际障碍物的轮廓基本贴合,就实际避障效果来看,这么做是完全能满足要求的。
2、比如足球机器人守门员防守策略的形成原理大概是什么样等等?
图像捕获与全向机器人运动控制的软件配合,手柄控制机器人的配合或教练程序的配合等举一例最好
答:
1)大致原理是:
首先从全景图像中获取自身坐标及目标球坐标。
然后根据算法中设计的逻辑(按照上一个文档中《图十八》和《图十九》)计算出机器人期望移动到的目标点。
根据移动的目标点及机器人自身坐标,可以计算出机器人的移动方向和速度,然后就可以将这个速度分解到三个轮子上,得到每个轮子应该输出的转速。
最后通过驱动器驱动电机完成这个转速的输出。
这个循环每捕捉一帧图像就会进行一次,在我们的程序中,每分钟会进行15到30次。
机器人时刻在移动,根据算法计算出的移动目标点也经常在变,于是就形成一个守门员的动态行为。
2)基本运动控制例子程序、基础视觉例子程序、手柄遥控例子程序是三个独立的小程序,这些小程序的意义在于能将各个功能模块单独拿出来,代码比较简洁单纯,方便开发者研究。
基本运动控制程序,程序里没有图像处理的代码,而只有简单的机器人平移控制。
开发者通过这个例程可以很清晰的了解机器人运动控制部分的函数接口。
基础视觉例子程序,程序里没有运动控制部分的代码,而只有视频捕获和图像处理过程,标记目标并显示出来。
开发者通过这个例程可以很清晰的了解机器人图像处理部分的函数接口。
手柄遥控例子程序,程序向开发者展示了如果用一个手柄去操控一个UP-VoyagerIII机器人。
遥控机器人的意义在于能够通过人工控制为自主机器人创造一个对手,对自主程序逻辑进行测试。
三、射门装置
1)、广茂达的机器人采用气动的方式射门。
,
采用特有的挑射装置:
第一落点的射门距远,达到10米。
射门一致性较差,储气罐中的压力:
20kg/cm2,运用射门评价函数(包括:
射门汽缸气压、对门角度、障碍判断、)增加射门成功律。
2)、博创的UP-VoyagerIII中型组机器人使用的是电磁式射门方式,目前第一落点距离能达9米,射门一致性好。
射门有精确的落点。
电压,480v,电流20A.在对抗时,应有安全保护。
四、盘球装置
1)、广茂达的机器人为主动盘球方式
#盘球装置组成:
2个进口电机+减速箱。
日本原装直线导轨。
特殊定制的硅胶轮胎。
全金属的固定结构,同时广茂达的盘球装置采用全部闭环控制,在比赛前不需要任何调整,可以做到任何场地任何比赛用球的自动适应,实现了360度任意方向的盘球。
#、在盘球装置两侧安装有光电传感器,判断吃球的大小,为自主盘球、射门做准备。
2)、博创的机器人为被动盘球方式
#盘球装置组成:
只有4根固定安装的柱子,比赛前需要对不同的场地和球更改程序,抢球能力差,在带球和急停的过程中非常容易丢球
五、驱动能力
1)、广茂达的机器人采用三轮全向轮运动控制。
,
采用瑞士“MAXON”电机。
减速器、光电编码器、驱动器为瑞士“MAXON”电机原装配套设备,电机没有堵转,不容易出现烧毁电机或者死机的现象。
同时在使用寿命和推力上大大地提高。
2)、博创的机器人采用三轮全向轮运动控制。
采用德国“RFCStuttgart”电机,转速15670转/分的,同时机械安装上兼容MaxonRE40。
驱动器自制。
电机有堵转,有出现烧毁电机或者死机的现象。
同时在使用寿命和推力上都有所欠缺。
多机器人信息的融合
机器人个体上主要是视觉信息,不易出现多个传感器相互冲突的情况。
所以大部分的信息融合工作放在教练程序进行。
如图十三所示,场地上的所有机器人与场外的教练机通过无线局域网进行相互通讯,比赛过程中机器人队员程序定期将自身探测到的自定位坐标、目标球坐标及障碍物信息发送给教练程序。
教练程序对这些信息进行分类记录,然后通过逻辑互斥判断将误差特别大的信息筛除,最后借助模糊滤波算法将剩下具有合理误差的信息融合成一组确定值,作为决策运算的依据。
图十三多个机器人个体的数据汇集
图十四教练程序中对多机器人信息的融合显示
4)策略形成原理
比赛策略的形成主要在场外教练程序中。
场上的球员程序将各自采集到的信息通过“通讯黑板”机制汇报给场外教练程序,教练程序通过筛选结合滤波处理获得一组确定的数据,然后定期用这些数值更新程序内部的一个场地世界模型。
在程序的决策层中,事先准备了一系列的方案库,决策模块通过对世界模型中的各项数值判断当前的比赛形势,然后从方案库里挑选适合的阵形方案递交到角色抽象层。
角色抽象层接到阵形方案后,根据方案中的角色对所有球员进行相应角色效用评估,对评估后的分数进行排名,然后按照阵形方案的角色重要程度,依次挑选相应角色分数靠前的球员进行分配。
整个分配过程是动态的,会因为各球员的站位、场上实际球员的数量等条件的不同而有所变化,所以即使在多名机器人球员下场维修的情况下,依然能保持最佳的执行效果。
图十五全局决策模型结构
3、直流伺服系统的结构,特别是驱动器部分的输入/输出关系?
图十五直流伺服驱动控制系统
直流伺服控制系统分为两大部分,一个是功率驱动部分,另一个是运动控制部分。
运动控制部分的用户输入参量可以有很多种,在全向运动平台上,只使用了“参考速度”这一输入量。
运动控制部分接收的反馈信号有两种,一个是固联在电动机输出轴上的正交编码器反馈的位置信号,另一个是电流传感器反馈的电动机电流信号。
这两种反馈信号用于电动机速度、位置等运动状态的闭环控制。
运动控制部分的输出量为作用与电动机的参考电压值,这个值将输入到功率驱动部分,转换为实际的电压输出。
当用户通过RS232接口,将期望速度值传递给运动控制器,运动控制器会将期望速度进行加速度规划,规划出的值与反馈回的实际速度进行PID运算,计算结果为电动机的参考电流,参考电流与反馈回的实际电流进行PID运算,计算结果为输出的参考电压值。
通过这样的机制,电动机的转速就得到了控制。
4、UP-VoyagerⅢ自主移动的策略?
以及软件包的编成规则?
1)部分典型策略举例
图十六进攻球员跑位
图十七进攻球员射门策略
图十八防守球员阻挡策略
图十九通常情况下守门员防守策略
图二十单刀情况下守门员封堵策略
2)UP-VoyagerSDK软件包组成
分类
内容
说明
内核源代码
内核源代码类库
UP-Voyager系列机器人的控制核心源代码集合
DirectShowSDK
Windows操作系统的标准视频流接口开发包
内核架构说明
对UP-Voyager系列机器人的控制核心源代码架构进行详细说明
函数接口说明
对UP-Voyager系列机器人的控制核心源代码的接口函数类型进行详细说明
开发教程
基本运动控制例子程序
只具备UP-VoyagerIII全向机器人基本运动控制的例子程序源代码和开发教程
基础视觉例子程序
只具备图像捕获、颜色阈值分割、连通域处理及最后图像显示的例子程序源代码和开发教程
手柄遥控例子程序
能使用DirectX接口与USB手柄通讯,使用手柄控制机器人的例子程序源代码
综合例子程序
能综合使用各部分功能,完成一个追球任务的例子程序源代码及开发说明
比赛程序
RoboCup2009国际比赛程序
北京信息科技大学Water队在奥地利RoboCup2009比赛所使用的程序,其中包含教练(MSLCoach)和队员(VoyVideo)两个程序及相应源代码。
2009RoboCup中国公开赛程序
北京信息科技大学Water队在上海RoboCup2009中国公开赛所使用的程序,其中包含教练(MSLCoach)和队员(VoyVideo)两个程序及相应源代码。
辅助工具软件
HSI阈值标定工具
比赛前用来对场地目标进行颜色阈值编辑的辅助工具软件
场地标记线匹配模板生成工具
对特定尺寸场地进行模板生成的辅助工具软件,生成的模板文件可以被比赛程序用来进行场线匹配。
裁判盒仿真程序
国际比赛官方提供的裁判盒程序(RefBox),用来进行教练程序(MSLCoach)的功能测试
MSLAgents策略仿真程序
能对多机器人球员信息返回进行本地模拟仿真的辅助工具软件,与教练程序(MSLCoach)搭配使用,用于在没有机器人实体的情况下对教练程序(MSLCoach)的策略进行测试。
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