82、SSL-Vision与ROS在机器人足球领域的应用与发展-优快云博客

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SSL-Vision与ROS在机器人足球领域的应用与发展

1. SSL-Vision的影响与发展

SSL-Vision自推出五年来产生了巨大影响。其基于模块化插件的架构，让小型足球机器人联赛实现了重要的发展。例如，球队可以增加第六个机器人，而无需调整视觉算法；还能方便地设置混合团队比赛，即两队并排合作，各提供一半的机器人参赛。

目前正在进行和未来的工作包括：
- 更大场地的拓展 ：借助SSL-Vision，联赛正致力于创建几乎是当前官方场地两倍大小的场地，以容纳更多机器人比赛，甚至可能实现11对11的足球比赛。2011年在伊斯坦布尔的RoboCup上进行了首次更大场地设置的试验，使用了4台摄像机传输视觉信息。虽然随着摄像机数量增加，场地几何校准和传感器融合会变得更复杂，但扩展软件处理4台或更多摄像机的能力是可行的。
- 颜色校准系统的改进 ：当前的颜色校准程序是软件中最耗时的配置任务，需要操作员针对场地中所有不同的亮度条件进行颜色校准，且校准是静态的，场地照明变化就需要重新校准。目前，一些用于自动颜色校准的插件正在开发中，其中一个采用人工神经网络，另一个使用自组织映射（SOM）网络。
- 机器人检测插件的改进 ：改变机器人检测插件，实现对部分检测到的图案进行概率检测。例如，当机器人停在球门横杆下遮挡部分图案圆圈，或场地小区域出现颜色分割错误时，可使用从朴素贝叶斯分类器到粒子滤波器等多种算法，这将提高球队的机器人检测能力，并可能实现像[11]那样功能齐全的目标跟踪。
- 相机兼容性的提升 ：添加基于Video4Linux的捕获堆栈以支持USB相机，以及支持使用千兆以太网（GigE）的相机，将大大提高软件的兼容性，促进其在新的小型足球机器人联赛团队和其他领域的应用。截至本文撰写时，已宣布有社区贡献的添加Video4Linux支持的堆栈。
- 比赛日志和视频的标准化 ：小型足球机器人联赛希望以标准格式分发比赛日志及其相应视频，因此开发一个通过网络流式传输和记录相机图像的插件，可提高团队用于训练和机器学习任务的日志质量。

2. ROS在机器人足球中的应用——以NAO机器人为例

2.1 SPL联赛现状与ROS的引入

SPL（标准平台联赛）是一个机器人足球联赛，所有球队使用相同的Aldebaran NAO机器人。联赛主要致力于开发标准人形机器人的控制软件，但软件模块的交换很少，B-Human团队是个例外。经验丰富的团队和新团队之间存在较大的性能差异，这使得新团队加入联赛变得困难。

ROS（机器人操作系统）框架作为一个开源的机器人元操作系统，允许共享机器人软件模块。在SPL足球机器人社区中探索使用ROS具有诸多好处：
- 方便团队之间共享软件模块。
- 鼓励开发可在团队间共享的专业解决方案。
- 便于新团队加入联赛。
- 吸引新学生和研究人员参与联赛团队。
- 鼓励一些团队在某些机器人控制领域（如运动控制或感知）进行专业化发展。
- 便于对特定软件模块进行比较和基准测试。

2.2 ROS在NAO机器人上的使用

ROS安装在NAO机器人上 ：目前有少数研究小组和实验室在使用NAO机器人和ROS。智利大学的移动机器人小组上传了一份详细教程，指导如何在最新的NAO V4机器人的Atom CPU上原生构建、安装和运行ROS Fuerte。安装的主要步骤如下：
1. 准备相关环境和依赖。
2. 按照特定的配置和编译流程进行操作。
3. 完成安装并进行测试。

以下是安装步骤的mermaid流程图：

graph LR
    A[准备环境和依赖] --> B[配置和编译]
    B --> C[完成安装]
    C --> D[测试运行]

B-Human运动引擎集成作为ROS节点 ：智利大学机器人团队目前使用B-Human的行走和运动引擎。为了将其集成作为ROS节点（bh-motion），定义了几种类型的消息，尽可能保持原始B-Human表示与ROS消息之间的兼容性。一些相关的ROS消息如下表所示：
| Msg. Name | First Level Attributes | Second Level Attributes |
| — | — | — |
| HeadRequest (input) | float pan | - |
| | float tilt | - |
| | float speed | - |
| MotionRequest (input) | motionType | - |
| | specialActionRequest | specialActionType |
| | | bool mirror |
| | walkRequest | mode |
| | | Pose2D speed |
| | | Pose2D target |
| | bikeRequest | bMotionType |
| | | bool mirror |
| FilteredJointDataPrev (output) | float[] angles | - |
| | int timeStamp | - |
| | float cycleTime | - |
| FilteredJointData (output) | float[] angles | - |
| | int timeStamp | - |
| | float cycleTime | - |
| FilteredSensorData (output) | float[] data | - |
| | int[] currents | - |
| | uint[] temperatures | - |
| | uint timeStamp | - |
| | uint usActuatorMode | - |
| | uint usTimeStamp | - |
| GroundContactState(output) | bool contactSafe | - |
| | bool contact | - |
| | bool noContactSafe | - |
| HeadJointRequest (output) | float tilt | - |
| | float pan | - |
| | bool reachable | - |
| | bool moving | - |
| JointRequest (output) | jointData | filteredJointData |
| | | jointHardness |
| | | int[] hardness |
| OdometryData (output) | pose2D | - |
| RobotModel (output) | Pose3D[] limbs | - |
| | Vector3 centerOfMass | - |
| | float totalMass | - |
| TorsoMatrix (output) | Pose3D offset | - |

订阅、执行和发布bh-motion节点的基本步骤如下：
1. 节点订阅相应的ROS主题，等待运动请求。
2. 如果有回调，将输入消息复制到黑板。
3. 每次NaoQi - DCM更新传感器时，运动引擎检查黑板上的待处理任务，并计算运动引擎以获得其输出（主要是执行器请求和里程计信息）。
4. 将获得的输出放入黑板，并在相应的ROS主题上发布。
5. Naoqi - DCM接收执行器请求值，并再次更新传感器的值。

3. 概念验证：两个NAO机器人的通信

为了验证ROS在机器人通信中的应用，进行了两个NAO机器人的通信实验。第一个机器人（Robot 1 - 守门员）具有智利大学机器人团队的代码，可将最重要的表示作为ROS消息共享（感知器、里程计、机器人姿态等）；第二个机器人（Robot 2 - 盲机器人）仅具有B-Human运动引擎ROS节点，没有任何视觉或感知模块。

机器人1是主节点，静止不动，知道自己在场地的位置并能看到球，它在一个主题上发布看到的球的全局位置，盲机器人订阅该主题。机器人2知道自己在场地的初始位置，接收到机器人1的球位置回调后，将其转换为适当的导航消息（行走请求），然后前往球的位置。

共享球位置的过程如下：
1. 机器人1接收来自机器人2的READY标志。
2. 机器人1发布球的位置。
3. 机器人2在导航到场地中的球位置时禁用READY标志。
4. 机器人2到达指定位置后启用READY标志。
5. 回到步骤1。

实验结果符合预期，未观察到通信故障或错误的共享球位置。但由于机器人2仅使用其里程计导航，到达的目标位置因累积里程计误差而不准确。表2显示了NAO V4（ATOM Z530 1.6GHz CPU和1GB RAM）在BHmotion节点运行时的平均CPU和RAM消耗，所有ROS进程的平均消耗约为CPU的1%和RAM的2.6%。

综上所述，SSL-Vision和ROS在机器人足球领域都有着重要的应用和发展前景，它们的不断改进和拓展将推动机器人足球技术的进一步发展。

SSL-Vision与ROS在机器人足球领域的应用与发展

4. 技术分析与优势探讨

4.1 SSL-Vision的技术优势

SSL-Vision的模块化插件架构是其核心优势之一。这种架构使得系统具有高度的灵活性和可扩展性。例如，在小型足球机器人联赛中，球队增加机器人数量或改变比赛模式时，无需对视觉算法进行大规模调整，大大降低了开发和维护的成本。

在场地拓展方面，虽然增加摄像机数量会带来场地几何校准和传感器融合的复杂性，但SSL-Vision通过不断优化算法和软件架构，有能力应对这些挑战。这为未来举办更大规模、更复杂的机器人足球比赛提供了可能。

颜色校准系统的改进也是SSL-Vision的重要发展方向。自动颜色校准插件的开发，尤其是采用人工神经网络和自组织映射（SOM）网络的插件，有望解决当前颜色校准耗时且静态的问题，提高系统在不同光照条件下的适应性。

机器人检测插件的改进，通过概率检测部分检测到的图案，能够提高机器人检测的准确性和鲁棒性。多种算法的应用，如朴素贝叶斯分类器和粒子滤波器，为解决机器人遮挡和颜色分割错误等问题提供了有效的手段。

相机兼容性的提升，支持USB相机和GigE相机，将扩大SSL-Vision的应用范围。这不仅有利于新的小型足球机器人联赛团队，还能在其他领域得到更广泛的应用。

比赛日志和视频的标准化分发，有助于团队进行训练和机器学习任务。通过插件实现网络流式传输和记录相机图像，提高了日志的质量和可用性。

4.2 ROS在NAO机器人应用中的优势

ROS作为一个开源的机器人元操作系统，为SPL联赛带来了诸多优势。首先，它促进了软件模块的共享，打破了团队之间的技术壁垒，使得新团队能够更容易地获取和使用先进的技术。

在NAO机器人上安装和使用ROS，为机器人的控制和开发提供了统一的平台。B-Human运动引擎作为ROS节点的集成，通过定义标准化的消息，实现了不同模块之间的高效通信。这使得团队可以更方便地对运动引擎进行定制和扩展。

两个NAO机器人的通信实验证明了ROS的分布式计算能力。通过ROS框架，机器人之间可以方便地共享信息，实现协作任务。这种通信方式不仅提高了机器人的智能水平，还为多机器人系统的开发提供了范例。

5. 挑战与未来展望

5.1 SSL-Vision面临的挑战

尽管SSL-Vision取得了显著的进展，但仍面临一些挑战。在场地拓展方面，随着场地面积的增大和摄像机数量的增加，场地几何校准和传感器融合的复杂性将进一步提高。需要开发更高效、更准确的算法来解决这些问题。

颜色校准系统的改进虽然有了一定的进展，但自动颜色校准插件的性能还需要进一步优化。人工神经网络和SOM网络的训练和调优需要大量的实验数据和计算资源，如何在实际应用中实现快速、准确的颜色校准仍然是一个挑战。

机器人检测插件的概率检测算法在复杂场景下的性能还需要进一步验证。例如，在多个机器人相互遮挡或场地光照变化剧烈的情况下，算法的准确性和鲁棒性可能会受到影响。

相机兼容性的提升虽然增加了系统的灵活性，但也带来了新的问题。不同类型的相机可能具有不同的性能和参数，如何确保系统在各种相机下都能稳定运行是一个需要解决的问题。

5.2 ROS在NAO机器人应用中的挑战

在NAO机器人上安装和使用ROS也面临一些挑战。首先，NAO机器人的硬件资源有限，如CPU和内存，运行ROS可能会对机器人的性能产生一定的影响。需要优化ROS的配置和算法，以减少资源消耗。

B-Human运动引擎作为ROS节点的集成，虽然实现了标准化的消息通信，但在实际应用中可能会遇到兼容性问题。不同版本的ROS和B-Human运动引擎可能存在接口不匹配的情况，需要进行相应的调整和适配。

两个NAO机器人的通信实验虽然取得了成功，但在实际比赛中，机器人之间的通信可能会受到干扰。如何确保通信的稳定性和可靠性是一个需要解决的问题。

5.3 未来展望

未来，SSL-Vision和ROS有望在机器人足球领域取得更大的发展。SSL-Vision可以进一步拓展其功能，如实现更高级的目标跟踪和行为分析。通过与其他技术的结合，如人工智能和机器学习，提高系统的智能水平。

ROS在NAO机器人上的应用可以进一步深化。可以开发更多的ROS插件和工具，为机器人的开发和控制提供更强大的支持。同时，加强团队之间的合作和交流，促进软件模块的共享和创新。

在多机器人系统方面，SSL-Vision和ROS可以共同发挥作用。通过实现机器人之间的高效通信和协作，提高机器人足球比赛的水平和观赏性。

以下是未来发展的mermaid流程图：

graph LR
    A[SSL-Vision发展] --> B[拓展功能]
    A --> C[结合新技术]
    D[ROS在NAO应用] --> E[开发插件工具]
    D --> F[加强合作交流]
    G[多机器人系统] --> H[高效通信协作]
    B --> H
    E --> H