Sistema de visión global para fútbol de robots
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WICC 2012
Sistema de Visión Global para Fútbol de Robots Guillermo Eduardo Torres, Javier Balladini, Rodolfo Del Castillo
Facultad de Informática, Universidad Nacional del Comahue Buenos Aires 1400, Neuquén Capital, Tel. 0299 - 4490300 {guille.torres, javier.balladini, rdc541}@gmail.com
Abstract
marco experimental de técnicas de visión por computadoras a n de formar personas
La meta fundamental de este proyecto es
especializadas en la temática de visión por
el desarrollo e implementación de un sis-
computadoras.
tema de visión por computadora para las diversas categorías de fútbol de robots de las
1.
competencias FIRA, Robocup, y CAFR. El
Introducción
sistema presentado es de visión global. Para su implementación se utilizó la biblioteca
La
FIRA
(Federation
of
International
OpenCV de Intel para el procesamiento de
Robot-soccer Association) [7] y RoboCup
imágenes y para la interface de usuario el
son emprendimientos internacionales ded-
framework QT. De igual manera el otro ob-
icados a la organización de campeonatos
jetivo del proyecto es fomentar el estudio y
de fútbol de robots. La FIRA fue funda-
experimentación de técnicas de visión por
da en Junio de 1997 con el principal ob-
computadora mediante un framework con
jetivo de acercar la ciencia y la tecnología
plugins.
Palabras claves: visión por com-
de los robots a las nuevas generaciones, a
putadora, fútbol de robots, procesamiento
través del fútbol de robot. Con objetivos
de imágenes.
similares, RoboCup busca motivar la investigación y desarrollo de soluciones a un problema conocido. Una amplia gama de
Contexto
tecnología pueden integrarse para resolver este problema. en-
En nuestro país el fútbol de robots ha co-
marca dentro del Grupo de Investigación en
brado mayor importancia y atención desde
Lenguajes e Inteligencia Arti cial (GILIA),
el año 2002. A mediados del año 2003 se de-
de la Facultad de Informática de la Univer-
sarrolló el Campeonato Argentino de Fút-
sidad Nacional el Comahue, en una de las
bol de Robots (CAFR). Y desde entonces,
líneas de investigación que tiene como ob-
este evento se realiza una vez por año.
El
presente
plan
de
trabajo
se
jetivo el diseño e implementación de un sis-
Con reglas mundialmente conocidas como
tema de visión global para fútbol de robots.
lo es el fútbol, el resultado que se persigue
El grupo de investigación utilizará el sis-
es lograr robots que trabajen en equipo, que
tema para investigar sistemas multi-agentes
capten el mundo que los rodea lo más rápi-
cooperativos en un contexto físico como lo
damente posible y con buena precisión, que
es el fútbol de robots reales.
De igual
naveguen por el ambiente en forma veloz,
manera se pretende que sea utilizado como
con la misión de meter más goles que el
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equipo adversario.
habitualmente una cámara sobre el punto ambiente
medio de la cancha de manera estática y que
dinámico, que requiere la identi cación y
capte todo el campo de juego. En caso de
seguimiento de los objetos (robots de cada
requerirse la captura puede realizarse desde
equipo y pelota), y su ubicación en el campo
dos cámaras (visión stereo) y luego com-
de juego, que lo convierte en un ambiente
binarse los frames para su procesamiento.
pleno de oportunidades para aplicaciones de
El algoritmo utilizado es sencillo y el con-
visión por computadoras.
sumo de procesamiento es bajo por lo que
El
fútbol
de
robots
es
un
se puede despreciar.
Las condiciones de luz son un factor de-
En nuestro caso, nos
terminante para el reconocimiento de cada
centraremos en una visión global con una
parche que identi ca a cada robot de forma
cámara.
Los parches utilizan una combi-
Diversos sistemas de visión para fútbol
nación de colores y es el sistema de visión
de robots han sido desarrollados por difer-
el que debe reconocer cada color para poder
entes equipos que participan en este tipo de
así identi car a cada robot.
competencia.
unívoca.
Debido a la
Ejemplos son Doraemon[5],
Ergo[6], ITAM[4], sin nombre[8].
variación de luz sobre el campo de juego, es que se encuentran zonas con mayor o menor
En todos los eventos del CAFR se ha
intensidad de luz, que son sensibles a la cá-
utilizado como sistema de visión global el
mara y por tanto resultan en una variación
software Doraemon. Aunque este software
del color original sobre la imagen nal cap-
es open source, presenta di cultades a los
turada.
usuarios en los ajustes de con guración. El
Por otra parte, se requiere que el sistema
software requiere de mantenimieto que im-
de visión mantenga un equilibrio entre la
plica un estudio general del mismo, no prop-
velocidad de procesamiento y precisión en
icio como via introductoria a la temática
la identi cación de los parches. Este equi-
de visión por computadoras con objetivo de
librio permitirá procesar cada imagen cap-
formar recursos humanos.
turada y entregar la posición de cada parche
Dado este problema, nos hemos prop-
y pelota antes que se requiera procesar el
uesto desarrollar un sistema de visión global
siguiente frame capturado por la cámara,
para fútbol de robots que permita experi-
manteniendo un tiempo real de respuesta a
mentar las diferentes técnicas de visión por
los equipos.
computadora, en un ambiente de producción o educativo.
Desde el punto de vista aplicativo, los
La misma utilizará una
conocimientos adquiridos pueden aplicarse
cámara web como dispositivo de captura
en diversos campos como el reconocimiento
y mediante técnicas propias de la visión
de patrones, seguridad, procesamiento de
por computadoras deberá identi car y dar
imágenes satelitales, etc.
la posición de cada objeto en el campo de juego.
Se distinguen principalmente dos formas de abordar la temática desde la visión por computadoras
que
son
a
través
de
una
2.
visión global o una local.
Líneas de investigación y desarrollo
En el caso de visión local, cada cámara se ubica en cada robot. Lo que se obtiene es una visión parcial del campo de juego desde
La presente línea de investigación tiene
cada robot. La cámara tiene una ubicación
entre sus objetivos el propósito de desar-
dinámica y no todos los objetos son cap-
rollar e implementar un framework que fa-
turados por la cámara.
cilite la implementación y experimentación
Para el caso de visión global, se ubica
de manera sencilla en técnicas de visión por
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Tiempos de plugins
computadoras.
Plugin Color conversion: 2,841949ms
En este sentido, se ha implementado un
Plugin Color segmentation: 3,851175ms
framework que mediante extensiones (plugins) [10] permite aplicar técnicas de visión
Plugin Find blobs: 1,344919ms
por computadora sin requerir un estudio
Plugin Find secondaries blobs:1,453876ms
amplio del mismo.
Total time: 9,491920ms
Lo que lo habilita
como herramienta de experimentación en un curso introductorio de visión por computadoras,
4.
como así también útil en su
Formación de Recursos Humanos
ámbito de producción que es el fútbol de robots.
En el actual proyecto de investigación y
Con motivo de reducir los tiempos de
la línea de investigación aquí descripta un
procesamiento, es que se ha implementado
miembro presentará su tesis de Licenciatura
en el framework una clase que permite re-
en Ciencias de la Computación. Adicional-
alizar la segmentación propuesta en [1,2], y
mente, se pretende pueda profundizar sus
utilizada en su plugin correspondiente. Éste
conocimientos en el campo de la visión por
método utiliza los registros del microproce-
computadoras.
sador para realizar las comparativas medi-
Aunque no es de formación directa, es im-
ante operaciones AND, en lugar de condi-
portante señalar que una de las utilidades
cionales IF. Reduciendo notablemente los
del framework es que tiene como desti-
tiempos de procesamiento.
natarios a los competidores y organizadores
Para su implementación se utilizó la bib-
del Campeonato Argentino de Fútbol de
lioteca OpenCV de Intel [3] para el proce-
Robots para facilitar esta competencia y fo-
samiento de imágenes y para la interface de
mentar el estudio de un sistema de visión.
usuario el framework QT [9].
Referencias 3.
[1] James Bruce and Manuela Veloso. Fast
Resultados y objetivos
and accurate vision-based pattern detection and identi cation. In ICRA'03,
Cada plugin implementa una técnica de
the 2003 IEEE International Conference
visión por computadora. Puntualmente, se
on Robotics and Automation, Taiwan,
utiliza la conversión de colores desde un sis-
May 2003.
tema de color RGB a HSI. El plugin de segmentación aplica el método propuesto en
[2] Veloso Bruce, Balch. Fast and
[1, 2], que permite reducir el tiempo no-
inexpensive color image segmentation for
tablemente frente a una segmentación tradi-
interactive robots. In IEEE/RSJ
cional de umbrales mediante condicionales
International Conference on Intelligent
IF. El plugin de blobs encuentra el col-
Robots and Systems, 2000.
or principal que distingue a cada equipo.
[3] Intel Corporation. Intel corporation
Y posteriormente se encuentran los colores
open source computer vision library.
que identi can de manera unívoca a cada
http://www.intel.com/technology/computing/opencv/,
robot en el plugin secondaries blobs. A
continuación,
resultados
2001.
promedios
obtenidos con un frame de 352 x 288 de-
[4] ITAM. Equipo eagle knights.
tectando tres parches:
http://robotica.itam.mx/espanol/index.phtml.
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[5] Autonomous Agent Laboratory. Doraemon. http://aalab.cs.umanitoba.ca. [6] Autonomous Agent Laboratory. Ergo. http://aalab.cs.umanitoba.ca. [7] Federation of International Robot-Soccer http://www. ra.net/, 2008. Association. Fira o cial website. [8] Gastón Fernández, Claudia Stocco, Natalia Tourn. Sistema de visión para fútbol de robots. Mayo de 2004 [9] Qt-Cross Platform Application and UI Framework. http://qt.nokia.com/products [10] Stefan Zickler, Tim Laue, Oliver Birbach, Mahisorn Wongphati, Manuela Veloso. SSL-Vision: The Shared Vision System for the RoboCup Small Size Leage
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