2 實驗與結(jié)果

　　所設(shè)計的用于足球機器人的鏡面需滿足下列要求：

　　1） 當(dāng)機器人在場地中間位置時，需要看到球門，以便區(qū)分己方球門和對方球門，確定運動的方向。

　　2） 看到的遠處的球要具有較準確的方向信息。

　　3） 看到的近處的球要具有較準確的方向和距離信息，即要求近處的觀察分辨率需要達到一定的要求。

　　4） 盡可能少地看到機器人本身（無用信息），以便更多地獲取機器人四周的環(huán)境信息。

　　根據(jù)以上要求，可將鏡面分成兩部分設(shè)計，一部分用來觀察機器人1m內(nèi)的范圍，一部分觀察1米外和球門的信息。實現(xiàn)過程如下：

　　事先根據(jù)需要考慮整個圖像的觀察區(qū)域分布，分配不同距離區(qū)間的分辨率，然后運行仿真程序得到鏡面曲線和成像效果（見圖3），并且把鏡面曲線的各點坐標(biāo)保存成數(shù)據(jù)文件，方便后期的數(shù)控車床加工提取數(shù)據(jù)。實際鏡面成像效果圖如圖4所示。

圖3 鏡面剖面圖和成像效果圖

圖4 加工完成的反射鏡面及實際鏡面成像圖

　　3 總結(jié)

　　通過虛擬仿真的計算機輔助設(shè)計方法以及鏡面逆推算法，可以方便而有效地設(shè)計出全景視覺系統(tǒng)的反射鏡面，滿足了預(yù)先設(shè)想的任務(wù)要求，在足球機器人應(yīng)用良好。借助計算機輔助設(shè)計及仿真方法，產(chǎn)品設(shè)計不僅提高了效率，更提高了設(shè)計的質(zhì)量，并且能把設(shè)計集中在創(chuàng)新上而不是一些繁瑣的計算和參數(shù)細化上。

　　參考文獻：
　　[1] Simon Baker and Shree K. Nayar, A Theory of Catadioptric Image Formation[C], Computer Vision, 1998 Sixth International Conference， Published in Jan. 1998 on Page 35-48.
　　[2] José Gaspar, Claudia Décor, Jun Okamoto Jr etc., Constant Resolution Omnidirectional Cameras[C], In Proceedings of the Third Workshop on Omnidirectional Vision （OMNIVIS.02） IEEE, 2002.
　　[3] Fabio M. Marchese, and Domenico. G. Sorrenti, Mirror Design of a Prescribed Accuracy Omni-directional Vision System[C], In Proceedings of the Third Workshop on Omnidirectional Vision （OMNIVIS.02） IEEE, 2002.
　　[4] 許成珅，蔣平. 基于全維視覺的足球比賽機器人目標(biāo)定位[J].微計算機信息，2005，8-3：85-87。

　　創(chuàng)新觀點：

　　開發(fā)了鏡面設(shè)計仿真系統(tǒng)，可以設(shè)計任意需求的鏡面輪廓（包括傳統(tǒng)的一定曲面方程的鏡面和按需輸入?yún)^(qū)間成像分辨率的鏡面），并且根據(jù)該仿真系統(tǒng)設(shè)計制造了一個符合特殊任務(wù)需求的特殊曲線鏡面（不同于其他現(xiàn)有曲面）。

　　作者簡介：

　　莊惠敏（1981），女，籍貫福建省，上海交通大學(xué)機械電子系機器人所研究生，研究生，主要研究方向為智能機器人全景視覺導(dǎo)航。

　　曹其新（1960），男，籍貫浙江省溫州，教授，博士生導(dǎo)師，主要研究領(lǐng)域：機器人視覺，基于網(wǎng)絡(luò)的機器人智能控制。 (end)