12、RoboCup 2013:机器人足球技术亮点解析

RoboCup 2013:机器人足球技术亮点解析

在RoboCup 2013赛事中,各参赛队伍展现出了令人瞩目的机器人技术。本文将聚焦JoiTech和B - Human两支队伍,深入剖析他们在比赛中的技术策略、测试方法以及取得的成果。

JoiTech的技术策略与成果

JoiTech在RoboCup 2013人形机器人成人组比赛中表现出色,赢得了冠军和最佳人形机器人奖。为了应对比赛中的挑战,他们采取了一系列有效的技术策略。

多功能机器人模拟器

JoiTech开发了多功能机器人模拟器,通过不同的输入输出组合,创造了六种不同的测试环境,具体如下:
| 输入 | 输出 | 测试环境特点 |
| — | — | — |
| 模拟相机 | 模拟机器人 | 可在完全模拟的世界中测试机器人策略,无需真实机器人,可与软件并行运行 |
| 录制视频数据 | 模拟机器人 | 利用之前的真实视觉环境进行测试,不损坏机器人,便于修复可重现的错误,可与软件并行运行 |
| 真实相机 | 模拟机器人 | 有助于检测错误,可通过移动摄像机改变图像,同时观察模拟器中机器人的行为 |
| 模拟相机 | 真实机器人 | 能在真实机器人上测试视觉情况,包括现实中不可能出现的情况,但不适用于比赛测试 |
| 录制视频数据 | 真实机器人 | 测试系统的部分与“录制视频数据 + 模拟机器人”组合基本相同,不适用于测试 |
| 真实相机 | 真实机器人 | 最基本的测试环境,可在与比赛完全相同的环境中测试,但可能损坏机器人 |

这个模拟器的使用,大大减少了对真实机器人的测试次数,同时能在接近真实的环境中

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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