机器人守门员最初使用的是颜色识别。 通过利用光学全景相机标定足球的颜色阈值（比赛中使用的足球以黄色为主），根据全场坐标的识别来对足球进行定位。 然而，光学全景相机显示的是二维图像，因此无法确定足球的高度。 同时相机高度有限，只能获取80厘米以下的图像信息。 当足球高度高于80厘米时，无法识别。
经过几年的发展，获取足球坐标的方法逐渐出现。 您可以先通过颜色来识别足球，然后通过形状来识别。 当然，如果算法好的话，可以直接通过足球的特征值找到球（例如：场上唯一一个最近点和最远点相差一个足球半径的物体），第二种方法就是快点。 通过这样就可以获得球的三维坐标，然后根据足球连续几帧的三维坐标的计算，就可以预测足球的路线，进而让机器人做出相应的决策，而且效果非常明显。
而中型足球机器人的高度为80厘米，球门高度为100厘米，足球的直径为25厘米。 因此，只要计算出球的路径与球门线的交点在足球比赛中当守门员，机器人就移动到那里在足球比赛中当守门员，不需要考虑重力等垂直方向。 的元素. 那么有人可能会问，即使足球的垂直方向可以忽略不计，它仍然会受到风向等因素引起的横向运动的影响。 据我了解，目前的机器人足球比赛都是在室内进行的。 由于风向的原因，足球在空中运动造成的干扰完全被忽略，因此处于理想的环境中。
当然，有人可能会说如何防守香蕉球。 由于场地狭小（中型团体比赛场地是标准足球场的缩小版，总尺寸为18米*12米），足球在空中的时间有限。 同时，目前主流的投篮装置都是用投篮杆来击球。 球进出时，射门棒与足球的接触时间短、接触面积小，因此无法将香蕉球踢出，因此守门员对香蕉球的防守能力一直不是重点考虑的因素。 随着比赛的进展，我相信有一天我们能够制造出一个完美的足球机器人。
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