Desenvolvimento de um sistema de visão computacional aplicado ao futebol de robôs

  • Vitor da Silva Dias UFRB
  • João Carlos Nunes Bittencourt UEFS

Resumo


Na categoria IEEE Very Small Size de futebol de robôs, um dos desafios é determinar as coordenadas da posição tanto dos robôs quanto da bola ao longo de uma partida. Para isso, em geral, se faz necessário utilizar técnicas de visão computacional. Em uma partida, os robôs adotam marcadores customizados a partir de cores padrão. A solução proposta por esse trabalho utiliza dois modelos de Redes Neurais Convolucionais baseados no sistema detecção de objetos em tempo real You Only Look Once (YOLO), que trabalham de acordo com os marcadores do time, para rastrear, de forma eficiente, os robôs e a bola. O sistema opera a uma taxa de 2 FPS na detecção dos jogadores e 30 FPS na identificação dos times e da bola retornando a posição de cada objeto detectado.

Referências

Braga, A. d. P., Ludermir, T. B., and Carvalho, A. C. P. d. L. F. (2000). Redes neurais artificiais: teoria e aplicações. LTC.

HAN, S. A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision. Crawley: Morgan Claypool, 2018.

FLECK, L. Redes Neurais Artificiais: Princípios Básicos. Revista Eletrônica Científica Inovação e Tecnologia - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, 2016.

REDMON J.; DIVVALA, S. You Only Look Once: Unified, Real-Time ObjectDetection.arXiv:1506.02640, 2015.

RUDER, S. An overview of gradient descent optimization algorithms. arXiv:1609.04747,2017.

REDMON J.; FARHADI, A. YOLO9000: Better, Faster, Stronger. arXiv:1612.08242, 2016.

KHAN, S. A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision. Crawley: Morgan Claypool, 2018.

MILITÃO G.; COLOMBINI, E. RoboCup Soccer Ball Depth Detection using Convolutional Neural Networks. Universidade Estadual de Campinas - Instituto de Computação, 2017.

OLIVEIRA, M.; BOWEN, B.; MCKENNA, R.; CHANG, Y.-S. Fast digital image inpaintingIn: Proceedings of the International Conference on Visualization, Imaging and Image Processing.

Hoopes, D., Davis, T., Norman, K., and Helps, R. (2003). An autonomousmobile robot development platform for teaching a graduate levelmechatronics course. In33rd Annual Frontiers in Education, 2003.FIE 2003., volume 2, F4E–17. IEEE.

Kitano, H., Asada, M., Kuniyoshi, Y., Noda, I., Osawa, E., and Matsu-bara, H. (1997). Robocup: A challenge problem for ai.AI Magazine,18(1), 73–85.

Kitano, H., Asada, M., Noda, I., and Matsubara, H. (1998). Robocup:robot world cup.IEEE Robotics Automation Magazine, 5(3), 30–36.

Tadokoro, S., Kitano, H., Takahashi, T., Noda, I., Matsubara, H., Shin-joh, A., Koto, T., Takeuchi, I., Takahashi, H., Matsuno, F., et al.(2000). The robocup-rescue project: A robotic approach to the di-saster mitigation problem. InProceedings 2000 ICRA. MillenniumConference. IEEE International Conference on Robotics and Auto-mation., volume 4, 4089–4094. IEEE.
Publicado
05/12/2022
DIAS, Vitor da Silva; BITTENCOURT, João Carlos Nunes. Desenvolvimento de um sistema de visão computacional aplicado ao futebol de robôs. In: ESCOLA REGIONAL DE COMPUTAÇÃO BAHIA, ALAGOAS E SERGIPE (ERBASE), 22. , 2022, Paulo Afonso/BA. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2022 . p. 21-30. DOI: https://doi.org/10.5753/erbase.2022.228873.