机器人视觉系统研究

　　全向视觉系统是RoboCup中型组机器人最重要的传感器，视觉感知也是机器人最重要的比赛环境感知方式，是支撑机器人系统完成自主决策控制的基础性问题。《机器人视觉系统研究》系统地介绍了《机器人视觉系统研究》组近十年来在该问题上的研究成果和最新进展，主要内容、重点和创新之处如下。绪论：系统梳理了RoboCup中型组视觉感知研究现状与发展趋势。机器人全向视觉系统设计与标定：系统梳理了全向视觉理论，设计了新的全向视觉系统，实现了一种免模型的高精度标定。颜色编码化目标识别：提出了基于图像熵的摄像机参数自动调节方法；有效解决了全景图像颜色精确分类的问题；提出了鲁棒的颜色编码化目标识别方法。非颜色编码化目标识别：提出了两种新的任意识别方法，即基于全向视觉成像模型的任意识别方法和基于AdaBoost学习算法的任意识别方法。目标跟踪与状态估计：提出了分别针对单个目标和多个目标的跟踪滤波方法、二维平面和三维空间中的目标运动状态估计方法。视觉自定位：提出了结合使用粒子滤波和匹配优化定位的机器人鲁棒自定位方法。

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