Localização de robô futebolista MINHO TEAM

Abstract

A localização de robôs futebolistas no campo é uma peça fulcral para o robô conseguir jogar de forma cooperante com a restante equipa, sendo assim necessário que a localização dos robôs seja confiável e robusta. Este trabalho de investigação tem como objectivo o desenvolvimento de um algoritmo que permita saber a localização de robôs futebolistas num campo de futebol robótico com as dimensões utilizadas na liga MSL do RoboCup. São propostos dois algoritmos com baixo custo computacional. Um que permite calcular a orientação do robô com base em histogramas e outro que possibilita calcular a posição do robô. Os dois algoritmos recorrem ao processamento de imagem para extrair a informação necessária para o cálculo da orientação e da posição. A abordagem proposta para o cálculo da posição do robô consiste na utilização das distâncias às linhas de campo brancas mais próximas. O processamento de imagem assenta na detecção de transições linha-campo ou vice-versa, sendo esta detecção feita com recurso à análise de linhas radiais e de linhas axiais, permitindo uma redução significativa no tempo de processamento.

Soccer Robot localization in the MSL football field is fundamental for team play and cooperation between robots, which makes it a requirement to use reliable and robust robots localization. This research work aims to develop an algorithm that allows robots localization in a MSL football field with the standard RoboCup MSL league dimensions. Two low computational cost algorithms are proposed. One calculates the robot orientation based on histograms and the other one to calculate the robot's position. Both algorithms use computer vision and image processing to grab the relevant information required to calculate the orientation and position. The proposed approach for calculating the robot's position consists on the usage of the nearest white lines distances. The image processing is based on the detection of line-field transitions or vice-versa, and this detection is carried out using the radial and axial lines analysis, allowing a significant processing time reduction.