为了适应国际机器人足球联盟(FIRA)新增比赛项目——MIROSOT大型组对视觉系统的要求,本文对其视觉目标识别相关技术进行研究,为该类型机器人足球比赛视觉系统的研究及目标识别系统的设计提供可借鉴的方法和经验。论文包括三部分内容: 首先,是对MIROSOT大型组的视觉系统进行需求分析研究。总体介绍了足球机器人视觉系统的设计问题,分析了视觉系统的研究任务及困难,及视觉系统的各种实现方案,介绍了本文所采用的方案。 其次,对MIROSOT大型组的视觉系统中若干关键技术进行了设计研究。包括:(1)设计了基于HSV空间的颜色预测技术,按照自回归模型建立H、S分量的滤波窗,对V分量采用阈值补偿算法进行颜色预测,通过在11vs.11平台下的实验验证可知,预测算法在识别率上有明显程度的提高。(2)针对比赛中的小球容易受场上环境干扰、小车遮挡造成的识别丢失问题,设计基于预测与搜索窗的目标跟踪识别方法。通过最小二乘法预测小球的可能位置,将目标搜索限制在局部小区域内,并利用搜索窗内的在线状态信息加以判断,实现运动目标被遮挡情况下的有效跟踪识别。(3)针对经摄像头采集的图象出现场地边界变形较大的问题,为了保证视觉辨识的精度,设计了相应的图象校正技术,通过采用线性校正和非线性校正以及视差校正技术,大大提高了视觉辨识精度。 第三,基于MIROSOT大型组足球机器人视觉系统设计实现。论述了其视觉系统的结构框架、工作流程、图象的配准融合等。 实验表明:本文研究的MIROSOT大型组视觉系统具有良好的实时性,能准确识别并跟踪目标,具有一定的鲁棒性,能较好地完成比赛要求。