70、人形机器人足球行为监测与平台创新

assembly8low

于 2025-08-08 16:08:25 发布

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分类专栏： RoboCup：智能机器人竞赛与研究的前沿文章标签：人形机器人足球机器人地面真值采集系统

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人形机器人足球行为监测与平台创新

在机器人世界杯（RoboCup）的赛场上，人形足球机器人的表现一直备受关注。为了更好地评估和提升这些机器人的行为表现，相关的监测系统和平台的研发显得尤为重要。本文将介绍一种用于监测人形足球机器人行为的开源软件系统，以及一款低成本的人形青少年尺寸开放平台。

人形足球机器人行为地面真值采集系统

系统概述

在机器人世界杯的比赛中，地面真值系统是评估和改进算法的必要工具。视觉数据可以用于验证创新方法，如协调、定位、游戏策略、自适应方法反馈、定量测量和调试等。本文介绍的开源软件是一个易于设置的系统的一部分，旨在提供观察场景的全局视角，以识别和评估机器人的行为。

系统的目标包括：
1. 简单快速的校准设置
2. 为每个捕获的帧提供前景掩码
3. 提供每个球员的3D信息以及每帧中球的位置
4. 多相机数据融合方案
5. 表示感兴趣对象的轨迹集

该方法对场地上的人员、光照变化、阴影和背景几何形状的变化具有鲁棒性。

系统描述

硬件架构
系统的硬件架构使用四个Kinect传感器，沿场地的长边放置，每边两个。每个Kinect安装在约1米的高度，倾斜角度设置为最大向下值（-27°），距离边线0.8米。这种设置易于实现和重现，且系统可以接收传感器的测量值作为输入。为了获取图像，将场地同一侧的两个Kinect连接到一台商用笔记本电脑。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(Kinect 1):::process --> B(笔记本电脑):::process
    C(Kinect 2):::process --> B
    D(Kinect 3):::process --> E(笔记本电脑):::process
    F(Kinect 4):::process --> E

软件模块
软件架构包括前景掩码提取、球员和球的位置估计、数据融合和跟踪模块。

为了计算准确的前景掩码，同时使用RGB和深度信息。使用统计方法IMBS创建背景模型，并每30秒更新一次以处理光照变化。

球员的位置通过前景掩码和深度图结合高度过滤器提取，只考虑高度低于0.70米的有效观察，同时抑制阴影像素。为了估计机器人的方向，使用表面法线方法，通过分析协方差矩阵的特征向量和特征值来近似表面法线。

球的检测使用基于颜色的方法，将RGB图像转换为HSV颜色空间，搜索红色斑点。

多相机数据融合通过四个单应性矩阵实现，这些矩阵通过图形用户界面（GUI）计算，用于生成每个Kinect的扭曲图像，然后使用OpenCV的Stitcher类将四个扭曲图像拼接在一起，重建整个场地。

跟踪使用基于卡尔曼滤波器的多假设方法，在观察可能与多个轨迹相关联时维护多个假设。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(捕获帧):::process --> B(前景掩码提取):::process
    B --> C(球员和球位置估计):::process
    C --> D(数据融合):::process
    D --> E(跟踪模块):::process
    E --> F(输出轨迹):::process

系统成果

图形用户界面（GUI）
GUI支持通过两步过程校准四个Kinect。第一步，允许加载多达四个不同的Kinect视图。第二步，通过点击“执行”按钮开始基于单应性的校准。用户需要在Kinect图像中选择一个点，并在虚拟场地表示中选择其对应点，至少选择四个对应点以计算单应性。选择完成后，点击“计算”按钮保存包含单应性的文本文件。该过程需要对每个Kinect重复进行，并且可以保存每个传感器的倾斜角度和高度。
第一数据集的结果
在一个4×3平方米的训练场上使用四个Kinect捕获三个NAO机器人的数据，进行了三次约20分钟的运行，计算速度约为每秒15帧，采集640×480的图像。通过激光测距仪测量球员的精确位置，并与系统提供的测量结果进行比较，结果如下表所示：

实验	地面真值	估计位置	误差
1	3.398 m	3.489 m	0.09
	4.078 m	4.1268 m	0.049
	2.932 m	2.681 m	0.25
2	3.349 m	3.357 m	0.008
	4.156 m	4.125 m	0.03
	2.761 m	2.578 m	0.182
3	3.566 m	3.344 m	0.221
	4.002 m	4.08 m	0.078
	2.794 m	2.578 m	0.215
4	2.784 m	2.658 m	0.125
	2.76 m	2.562 m	0.197
	2.914 m	2.635 m	0.278
5	3.627 m	3.781 m	0.154
	2.85 m	3.008 m	0.158
	3.133 m	3.609 m	0.476
6	2.56 m	2.54 m	0.018
	3.135 m	3.015 m	0.119
	4.101 m	3.952 m	0.148

人形青少年尺寸开放平台NimbRo - OP

平台概述

近年来，KidSize类人形机器人联赛中经济实惠的平台对足球机器人的性能产生了积极影响。然而，缺乏现成的大型机器人严重影响了TeenSize和AdultSize类别的参赛人数，进而影响了针对大型机器人挑战的研究进展。

本文介绍了一款低成本的人形青少年尺寸开放平台NimbRo - OP的首次硬件发布、首次软件发布以及基于ROS的软件开发现状。该机器人设计易于制造、组装、维修和修改，配备了广角相机、充足的计算能力和足够的扭矩，以实现动态双足运动、踢球和起身等全身动作。

平台优势

降低参赛门槛 ：类似于DARwIn - OP，NimbRo - OP降低了新团队进入联赛的障碍，使维持一支具有所需球员数量的足球队更加容易。
专注高级技能 ：开箱即用的行走和踢球能力使研究团队能够专注于更高层次的感知或行为技能，提高比赛质量和RoboCup对观众和媒体的吸引力。
易于制造和维护 ：该原型可以使用常见材料和标准电子元件以低成本复制，并且机器人配备了可配置的执行器、足够的传感器和计算能力，确保了广泛的操作范围。

综上所述，无论是人形足球机器人行为监测系统还是NimbRo - OP开放平台，都为机器人世界杯的发展和人形机器人技术的进步提供了重要的支持。这些创新将有助于推动机器人在足球比赛以及其他领域的应用和发展。

人形机器人足球行为监测与平台创新

系统优势总结与对比

从这个表格中可以直观地看出，本文介绍的系统和平台在成本、易用性和功能上具有明显的优势。

未来应用展望

这两个人形机器人相关的创新成果在未来有着广泛的应用前景，以下是一些可能的应用方向：
1. 机器人足球比赛优化
- 对于地面真值采集系统，可以更精准地评估机器人在比赛中的表现，为教练和研发人员提供详细的数据支持，从而优化机器人的策略和动作。例如，通过分析机器人的位置和方向数据，调整进攻和防守策略。
- NimbRo - OP开放平台可以让更多的团队参与到机器人足球比赛中，促进比赛的竞争和发展，提高比赛的观赏性。
2. 教育领域
- 地面真值采集系统可以作为教学工具，帮助学生理解机器人的视觉感知、定位和协调等知识。通过实际操作和数据分析，加深学生对机器人技术的理解。
- NimbRo - OP开放平台易于制造和修改的特点，适合学生进行机器人的设计和开发实践，培养学生的动手能力和创新思维。
3. 工业和服务领域
- 地面真值采集系统中的多相机数据融合和目标跟踪技术，可以应用于工业生产线上的物体检测和定位，提高生产效率和质量。
- NimbRo - OP开放平台的全身动作能力，可以应用于服务机器人领域，如酒店服务、物流搬运等，实现更复杂的任务。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(机器人足球比赛优化):::process --> B(地面真值采集系统):::process
    A --> C(NimbRo - OP开放平台):::process
    D(教育领域):::process --> B
    D --> C
    E(工业和服务领域):::process --> B
    E --> C

技术挑战与应对策略

总结与展望

人形足球机器人行为地面真值采集系统和NimbRo - OP开放平台的出现，为机器人世界杯和人形机器人技术的发展带来了新的机遇。地面真值采集系统通过低成本的传感器网络和高效的软件算法，实现了对机器人行为的准确监测；NimbRo - OP开放平台则以其易于制造和维护的特点，降低了参赛门槛，促进了研究的发展。

未来，随着技术的不断进步，我们可以期待这两个系统在更多领域得到应用，同时也需要不断解决面临的技术挑战，进一步提升系统的性能和稳定性。相信在不久的将来，人形机器人将在更多的场景中发挥重要作用，为人类的生活和工作带来便利。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(当前成果):::process --> B(技术进步):::process
    B --> C(更多领域应用):::process
    B --> D(解决技术挑战):::process
    D --> E(提升性能和稳定性):::process
    E --> F(未来广泛应用):::process

总之，这两个人形机器人相关的创新成果为机器人技术的发展注入了新的活力，我们有理由相信它们将在未来的机器人领域中绽放光彩。