Catadioptric system optimisation for omnidirectional Robocup MSL robots

Omnidirectional Robocup MSL robots often use catadioptric vision systems in order to enable 360º of field view. It comprises an upright camera facing a convex mirror, commonly spherical, parabolic or hyperbolic, that reflects the entire space around the robot. This technique is being used for more than a decade and in a similar way by most teams. Teams upgrade their cameras in order to obtain more and better information of the captured area in pixel quantity and quality, but a large image area outside the convex mirror is black and unusable. The same happens on the image centre where the robot shows itself. Some efficiency though, can be improved in this technique by the methods presented in this paper such as developing a new convex mirror and by repositioning the camera viewpoint. Using 3D modelling CAD/CAM software for the simulation and CNC lathe mirror construction, some results are presented and discussed

Fast computational processing for mobile robots' self-localization

This paper intends to present a different approach to solve the Self-Localization problem regarding a RoboCup’s Middle Size League game, developed by MINHO team researchers. The method uses white field markings as key points, to compute the position with least error, creating an error-based graphic where the minimum corresponds to the real position, that are computed by comparing the key (line) points with a precomputed set of values for each position. This approach allows a very fast local and global localization calculation, allowing the global localization to be used more often, while driving the estimate to its real value. Differently from the majority of other teams in this league, it was important to come up with a new and improved method to solve the traditional slow Self-Localization problem.This work was developed at the Laboratório de Automação e Robótica by MINHO team´s researching and developing team, at University of Minho, under the supervision of Professor A. Fernando Ribeiro and A. Gil Lopes. The knowledge exchanging between the RoboCup’s MSL teams and community contributed greatly for the development of this work. This work has been supported by COMPETE: POCI-01- 0145-FEDER-007043 and FCT – Fundação para a Ciência e Tecnologia within the Project Scope: UID/CEC/00319/2013.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Omnidirectional Camera untuk Positioning Robot Soccer dengan Metode 2-Fixed-Point

Kamera omnidireksional banyak digunakan sebagai sensor utama pada robot soccer yang bertanding dalam kompetisi Robocup Junior League. Hal ini dikarenakan kamera omnidirectional mampu menangkap gambar dari area sekitar robot pada sudut pandang 360 derajat hanya dalam satu frame gambar. Selanjutnya, informasi dari gambar tersebut dapat digunakan untuk menentukan lokasi robot di lapangan. Lokasi yang didapat merupakan data yang sangat penting sebagai dasar untuk menentukan kontrol, strategi, dan koordinasi robot. Pada penelitian ini, sebuah sistem kamera omnidireksional untuk self localization robot soccer dengan metode 2 fixed-point telah berhasil diimplementasikan. Sistem yang dirancang berhasil mendapatkan gambar 360 derajat disekitar robot, sekaligus lokasi robot dilapangan. Dari hasil pengujian, sistem yang dirancang telah berhasil melakukan self localization dengan tingkat akurasi hingga 92,9% pada sumbu x dan 92,1% pada sumbu y

Robôs Móveis com Visão Omnidirecional

Atualmente, na área da robótica, existe uma grande variedade de situações que implicam o deslocamento dos robôs. Assim, é necessário o ajuste da posição do robô para diferentes posições, pelo que os sistemas de visão atuam, não só na determinação do posicionamento global do robô relativamente ao meio onde se encontram, mas também em reconhecimento de padrões, identificação de objetos e extração de caraterísticas das imagens recolhidas. Os sistemas de visão omnidirecionais permitem obter imagens com um ângulo aumentado do sistema.Assim, os sistemas catadióptricos, que consistem, tipicamente, numa câmara convencional apontada a um ou mais espelhos, normalmente de forma hiperbólica, permitem aumentar o campo de visão, embora com uma taxa de distorção elevada. Neste trabalho pretende-se abordar estes assuntos, com particular incidência na calibração do sistema de visão catadióptrico, utilizando como plataformas de testes os robôs do futebol robótico MSL da equipa 5DPO.No futebol robótico, é essencial a informação extraída a partir do sistema de visão, quer para a deteção da bola, dos limites do campo, obstáculos ou balizas, quer em termos de localização do robô em campo, através da fusão de dados com a odometria. Deste modo, é de maior relevância a calibração do sistema de visão, para garantir que os dados são corretos, ou pelo menos, viáveis, com o mínimo de erro possível

Sensor fusion and behaviours for the CAMBADA robotic soccer team

Mestrado em Engenharia de Computadores e TelemáticaFusão sensorial e comportamentos são dois módulos necessários à implementa ção de agentes capazes de jogar futebol. CAMBADA é a equipa de futebol róbotico da liga média do RoboCup criada pelo grupo ATRI, pertencente à unidade de investigação IEETA da Universidade de Aveiro. Esta tese fornece uma visão geral da arquitectura da equipa CAMBADA sobre a qual o trabalho descrito foi implementado. O movimento dos robôs é um problema de controlo de baixo nível, resolvido por um controlador PID; uma descrição geral sobre controlo ´e apresentada neste documento. Os robôs da equipa CAMBADA são completamente autónomos e portanto possuem os seus próprios meios sensoriais. A informação fornecida por esses sensores não é tratada e tem que ser processada para fornecer informação de melhor qualidade para o agente. Técnicas de fusão sensorial fornecem meios para obter esta melhoria da informação e algumas são discutidas neste documento. Uma implementação de filtro de Kalman foi criada e testada para estimar a posição da bola a partir das medidas ruidosas e para detectar mudanças no caminho da bola, baseada na comparação entre valores previstos e valores medidos. Também foi implementada uma regressão linear para estimar as velocidades da bola e robô. Devido a mudanças nas regras da liga média, que tornaram o campo visualmente simétrico, uma nova bússola electrónica foi integrada para providenciar um meio de verificar os resultados do algoritmo de estimação da posição, melhorando a localização. A informação proveniente da fusão sensorial ´e mantida numa descrição do estado do mundo usada pelo robô. Alguns desenvolvimentos foram feitos nesta representação. Foram criados e implementados algoritmos que permitem ao agente testar um conjunto de condições que são usadas pelo módulo de decisão de alto nível. Os desenvolvimentos na fusão sensorial e representação do estado do mundo permitiram a implementação de novos comportamentos. Os comportamentos definem “reacções” a um conjunto de condições, que podem ser verificadas a partir da informação do estado do mundo, e são responsáveis por definir os comandos a enviar para os controladores dos actuadores. A combina ção inteligente destes comportamentos permitem ao robô agir de uma determinada forma em campo. Trabalho ao nível dos comportamentos fornecem melhores capacidades de acção, importantes para o desenvolvimento de estratégias de jogo eficazes. Dois novos comportamentos de intercepção foram implementados que permitem ao robô interceptar a bola avaliando o seu caminho e as capacidades do robô. Também foi desenvolvido um novo algoritmo para desvio da bola, para situações de pontapé de saída, lançamento e outras situações de bola parada. Nestas situações, os robôs têm que se reposicionar no campo sem tocar na bola. O algoritmo criado melhora o desempenho reduzindo o desvio necessário. A estimativa da velocidade da bola foi muito melhorada e é agora muito mais fiável em situações de jogo. Os novos comportamentos trouxeram uma nova dinâmica ao jogo e as ferramentas de manipulação do estado do mundo simplificaram e melhoraram a modularidade do código do alto nível. De uma forma geral, os desenvolvimentos obtidos pelo trabalho descrito nesta tese melhoraram o desempenho geral da equipa em competição. ABSTRACT: Sensor fusion and behaviours are two of the modules required in the implementation of software agents able to play soccer. CAMBADA is the MSL RoboCup robotic soccer team created by the ATRI group, part of the IEETA research unit at Aveiro University. This thesis provides an overview of the CAMBADA team architecture over which the described work was implemented. The motion of the robot is a low level control problem, in this case solved by a PID controller; an overview on low level control is presented in this document. The CAMBADA team robots are completely autonomous and thus they possess their own perception sensors. The information provided by those sensors is raw and has to be processed to provide better quality information for the agent. Sensor fusion techniques provide the means to achieve this information enhancement and some are discussed in this document. An implementation of a Kalman filter was created and tested to estimate the ball position from the noisy measurements and to detect changes on the ball path, based on a comparison between predicted values and measured values. Also, a linear regression was implemented for estimation of the ball and robot velocities. Due to changes in the MSL rules, that turned the field symmetric from the vision point of view, a new electronic compass was integrated providing a means to verify the results of the position tracking algorithm and hence enhance localisation. The information resulting from the sensor fusion is kept in a description of the state of the world used by the robot. Some developments were made in this world state representation. Algorithms were created and implemented to allow the agent to check for a set of conditions that are used by the high level decision module. The developments on sensor fusion and world state representation supported the implementation of new behaviours. The behaviours define “reactions” to a set of conditions, that can be verified through the information of the state of the world, and are the responsibles for defining the commands to be sent down to the low level controllers of the actuators. The intelligent combination of these behaviours allows the robot to act in a defined way on the field. Work at the behaviour level provides better action capabilities, important for the development of effective game strategies. Two new interception behaviours were implemented that allow the robot to intercept the ball by reasoning over its path and the robot capabilities. Also a new algorithm for ball avoidance was developed, for situations like kickoff, throwin and other situations when the game is stopped. In these situations the robots have to reposition themselves on the field without touching the ball. The created algorithm improves the performance by reducing the necessary deviation. The velocity estimation of the ball was greatly improved and is now much more reliable in game situations. The new behaviours brought a new dynamic to the game and the tools to manipulate the state of the world provided a simplification and improved the modularity of the high level code. In a general way, the developments achieved in the work described by the thesis have improved the overall performance of the team in competition

Sistema de localização autocalibrado para robôs futebolistas

Dissertação de mestrado em Engenharia Eletrónica Industrial e ComputadoresA obtenção de uma localização exata no ramo da robótica revela-se um dos pilares do sucesso e evolução da qualidade das tarefas desempenhadas pelos robôs, uma vez que se mostra fundamental para que um robô tenha a noção do espaço e do mundo que o rodeia. Esta importância, acentua-se no caso do futebol robótico, onde uma equipa de cinco robôs autónomos deve interagir entre si, num campo onde estão outros cinco robôs e diversos obstáculos. Nesta dissertação pretende-se desenvolver um sistema de localização para robôs futebolistas, sendo o sistema em causa responsável por estimar a orientação, posição do robô no campo e modelação do mundo que o rodeia. É também responsável por efetuar uma avaliação da qualidade das imagens obtidas e, se necessário, alterar os parâmetros referentes à câmara de forma a melhorar a imagem obtida. Para além do descrito, pretende-se o desenvolvimento de uma ferramenta que possibilite a calibração de determinados parâmetros referentes ao robô e a todo o sistema enunciado. A abordagem proposta para o cálculo da orientação do robô bem como da posição do mesmo no campo, assenta no processamento de imagem, uma vez que o campo oferece um sistema de referência inequívoco (em cada metade do campo), as linhas do campo. Os algoritmos desenvolvidos têm por base os pontos de linhas detetados, onde o algoritmo de cálculo da orientação constrói histogramas a partir destes pontos, sendo que o algoritmo de localização utiliza-os para comparar com um modelo do campo para obter a melhor estimativa, comparando a coordenada de cada ponto à distância à linha mais próxima desse ponto. É apresentado um método para auto calibração da câmara baseado em histogramas acerca das características que classificam uma imagem, de forma a avaliar a qualidade da mesma. A qualidade de imagem apresentada, tanto antes de um jogo bem como durante, é sempre estável, devido ao algoritmo de auto calibração, possibilitando que o processo de localização do robô desenvolvido seja capaz de se localizar perfeitamente em qualquer campo de jogo, bem como de realizar uma modelação do mundo. O objetivo deste projeto foi atingido com sucesso, dispondo assim a equipa MINHO TEAM de diversas ferramentas que impulsionarão o sucesso da mesma.Obtaining an exact location in the field of robotics is one of the pillars of the success and evolution of the quality of the tasks performed by the robots, since it is fundamental for a robot to have the notion of space and of the world that surrounds it. This importance is emphasized in the case of robotic football, in which a team of five autonomous robots must interact with each other, in a field where there are five other robots and several obstacles. In this dissertation, we intend to develop a localization system for robot soccer players, being the system responsible for estimating the orientation, position of the robot in the field and modelling of the world that surrounds it. It is also responsible for evaluating the quality of the images obtained and, if necessary, for changing the parameters related to the camera in order to improve the image obtained. In addition to the described, it is intended the development of a tool that allows the calibration of certain parameters related to the robot and to the whole system. The proposed approach for calculating the orientation of the robot as well as its position in the field is based on image processing, since the field provides a system of unequivocal reference (in each half of the field), the lines of the field. The algorithms developed are based on the points of lines detected, and the orientation calculation algorithm uses histograms constructed from the detected points and the localization method is based on the use of the distances of these points to the nearest field lines. A method is presented for auto-calibration of the camera based on histograms about the characteristics that classify an image, in order to evaluate the quality of the image. The image quality presented both before and during a game is always stable due to the auto-calibration algorithm, allowing the localization process of the developed robot to be able to locate perfectly in any field of play as well as to perform a modeling of the world that surrounds it. The goal of this project was successfully achieved, thus providing the MINHO TEAM with several tools that will boost its success