50、机器人足球中的定位与识别技术：改进的粒子滤波与高效目标识别

机器人足球中的定位与识别技术：改进的粒子滤波与高效目标识别

在机器人足球领域，自我定位和目标识别是至关重要的任务。自我定位能让机器人明确自身在环境中的位置，从而更好地进行导航和与其他物体交互；而目标识别则有助于机器人快速准确地找到球、球门等关键元素。下面将详细介绍两种相关技术：改进的粒子滤波用于伪均匀信念分布的自我定位，以及基于颜色相似性的高效目标识别系统。

改进的粒子滤波用于自我定位

在机器人足球的自我定位中，粒子滤波是一种常用的方法。传统的粒子滤波在处理非高斯信念分布时可能存在一定的局限性，而这里介绍的 Gliders2013 定位系统对其进行了改进，以适应伪均匀信念分布的情况。

• 动作更新 ：在粒子滤波的动作更新步骤中，需要从状态转移分布 $p(x_t|z_{1:t}, u_{1:t})$ 中随机采样 $M$ 个粒子 $X_t = {x_t^{[1]}, x_t^{[2]}, \cdots, x_t^{[M]}}$。在 Gliders2013 实现中，对 $bel(x_t)$ 的非参数近似定义为 $X_t = {x_t^{[m]} \in R^2 : x_t^{[m]} = x_{t - 1}^{[m]} + d_{t - 1}, \forall m \in [1, \cdots, M]}$，其中 $d_{t - 1}$ 是机器人在时间 $t - 1$ 的动作导致的位移，初始粒子集 $X_0$ 是满足对最近标记 $m[n]$ 的单一观察的 $M$ 个随机位置。
• 计算权重 ：计算权重步骤是为每个粒子 $x_t^{[m]}$ 计算重要性因子（权重） $w_t^{[m]} =