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Erschienen in:

2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

Adaptive Field Detection and Localization in Robot Soccer

verfasst von : Yongbo Qian, Daniel D. Lee

Erschienen in: RoboCup 2016: Robot World Cup XX

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Major rule updates for the RoboCup Standard Platform League (SPL) in recent years pose significant perception challenges for recognizing objects with similar color. Despite the frequent color changes to goalpost, soccer ball and jerseys, the soccer field itself remains unaffected, which makes green the only reliable color feature that can be exploited. In this paper, we propose an efficient approach for adaptive soccer field detection model utilizing NAO’s two-camera system. Building upon real-time image histogram analysis between top and bottom camera frames, the field color classifier is robust under inconsistent lighting conditions, and can be further processed to generate field boundaries. This approach could also be useful for other object detection modules and robot’s self-localization.

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Tilgner, R., Reinhardt, T., Kalbitz, T., Seering, S., Wunsch, M.: Team research report. Technical report (2015)

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Titel: Adaptive Field Detection and Localization in Robot Soccer
verfasst von: Yongbo Qian
Daniel D. Lee
Verlag: Springer International Publishing
Buch: RoboCup 2016: Robot World Cup XX
Print ISBN: 978-3-319-68791-9

Electronic ISBN: 978-3-319-68792-6

Copyright-Jahr: 2017
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-68792-6_18

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