【摘 要】
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在RoboCup中型组比赛中,机器人能否准确快速识别场地线,利用场地线对场上其他目标进行定位,以及实现自定位,对机器人能否取胜有很重要的影响。本文提出了一种对场地线分类的方法。该方法首先在YUV颜色空间内对场地线用阈值向量法分割,并对分割后的场地线段进行特征提取和模式分类从而达到分类边界线和非边界线的目标。此方法能够满足视觉系统实时性的要求。通过在RoboCup组中型机器人平台的实验验证了此方法的
【机 构】
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山东大学计算机科学与技术学院,济南,250061
【出 处】
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中国人工智能学会第12届全国学术年会
论文部分内容阅读
在RoboCup中型组比赛中,机器人能否准确快速识别场地线,利用场地线对场上其他目标进行定位,以及实现自定位,对机器人能否取胜有很重要的影响。本文提出了一种对场地线分类的方法。该方法首先在YUV颜色空间内对场地线用阈值向量法分割,并对分割后的场地线段进行特征提取和模式分类从而达到分类边界线和非边界线的目标。此方法能够满足视觉系统实时性的要求。通过在RoboCup组中型机器人平台的实验验证了此方法的有效性。
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