摘要：目的以非平行于目标的姿态成像时,线阵相机采集的图像的几何变换规律与面阵相机不同,这导致面阵图像的几何变换模型及其直接配准方法无法实现线阵图像的配准;同时,亮度恒常假设无法解决大视场镜头引起的图像亮度衰减问题。因此,提出了一种几何联合分段亮度的线阵图像直接配准方法。方法根据线阵图像的几何变换模型和分段增益—偏置亮度模型,将线阵图像的配准问题表示为一个非线性最小二乘问题。采用高斯—牛顿法对配准问题中的几何变换参数和亮度变换参数联合进行优化;此外,针对以单位变换为初始值时配准图像存在较大几何误差致使优化不收敛,设计了一种初始值快速搜索策略。结果实验数据包含本文采集的线阵图像数据集和真实列车线阵图像。配准结果表明,采用本文方法配准后的标注点坐标均方根误差均小于1个像素,优于采用面阵图像几何变换模型的直接配准方法。算法对亮度变化具有更强的鲁棒性,提高了线阵图像配准的成功率。结论本文提出的几何联合分段亮度线阵图像配准方法可以精确、鲁棒地对齐非平行姿态线阵相机所采集的图像。

摘要：在机器人的足球比赛中,上位机根据视觉系统采集的信息做出辨识和决策,指挥场上机器人完成相应的战术动作.根据机器人足球赛规则,足球机器人必须由上位机以无线方式控制.

摘要：如果说,IBM“深兰”计算机战胜特级象棋大师卡斯帕罗夫是人工智能学科的一个里程碑,表明机器可以战胜人类天才,那么机器人足球就是人工智能学科另一个最具挑战性的课题。毕竟,国际象棋仅是逻辑思维、博弈对策方面的学问,而机器人足球则是人工智能的全面体现,也就是说除了“思维”之外,还包括“感知”与“行动”。它所涉及的学科也更广泛。