林平偉，黃程新，陳英杰，齊 錦

（西北大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，陜西 西安 710127）

0 引 言

隨著數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展，運(yùn)用自動化代替人工已經(jīng)成為常態(tài)。在圖書館的日常管理中，最重要的任務(wù)就是對圖書進(jìn)行人工分揀分類，由于人們借閱頻率的增加以及圖書存量的增多，分揀工作也變得日益繁重。據(jù)統(tǒng)計(jì)，截至2014年，僅中國就有公共圖書館3 117個(gè)，若放眼全世界，這個(gè)數(shù)字將會更加龐大。加之人們對圖書館管理能力的要求越來越高，人力分揀的成本高昂。而樹莓派圖書分揀機(jī)器人作為一個(gè)成本低、效率高的分揀機(jī)器人，可以有效解決這個(gè)難題，為各地的圖書館轉(zhuǎn)型起到良好的促進(jìn)作用[1]。

1 整體架構(gòu)

圖書分揀機(jī)器人主要由樹莓派主板、智能小車（包括紅外循跡模塊、超聲波避障模塊、小車框架和四輪驅(qū)動）、機(jī)械臂模塊、攝像頭模塊和移動載書臺組成，并通過數(shù)據(jù)庫進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

小車定時(shí)對各圖書架上的圖書通過攝像頭模塊進(jìn)行識別，通過樹莓派（板載WiFi模塊）在局域網(wǎng)范圍內(nèi)發(fā)送數(shù)據(jù)至計(jì)算機(jī)，讀入數(shù)據(jù)庫后進(jìn)行后臺數(shù)據(jù)分析處理以及分類，可得知圖書位置是否正確，若錯(cuò)誤，則由機(jī)械臂抓取圖書。與此同時(shí)，樹莓派傳送循跡行駛命令，讓機(jī)器人將圖書傳送到相應(yīng)的書架前，由攝像頭識別后，經(jīng)機(jī)械臂將圖書進(jìn)行準(zhǔn)確擺放。若在該過程中遇到障礙物，則根據(jù)超聲波避障模塊和紅外避障模塊的指令進(jìn)行避障[2]?？傮w設(shè)計(jì)框圖如圖1所示。

圖1 總體設(shè)計(jì)框圖

2 控制核心

該分揀機(jī)器人以樹莓派為核心。樹莓派是由一個(gè)四核處理器、一個(gè)內(nèi)存芯片、一個(gè)網(wǎng)卡、兩個(gè)DSI顯示連接器、micro HDMI接口、Type-C供電口、攝像頭接口、音頻接口、USB管理芯片、POE接口和千兆以太網(wǎng)端口組成的微型電腦。樹莓派可擴(kuò)展端口眾多，故對機(jī)器人進(jìn)行分模塊介紹。

3 基本運(yùn)動與機(jī)械臂模塊

3.1 基本運(yùn)動

該小車由4個(gè)電機(jī)驅(qū)動，選用的控制芯片為TB6612FNG。TB6612FNG是一種新型控制芯片，具有高集成度、高驅(qū)動能力等特點(diǎn)，能夠獨(dú)立控制2個(gè)電機(jī)的運(yùn)動狀態(tài)，并且在能耗和控制性能等方面也具有優(yōu)勢[3]。

小車的4個(gè)電機(jī)分別由兩片TB6612FNG電機(jī)驅(qū)動芯片驅(qū)動，芯片1驅(qū)動2個(gè)前輪電機(jī)，芯片2驅(qū)動2個(gè)后輪電機(jī)。分析小車的實(shí)際運(yùn)動狀態(tài)，我們發(fā)現(xiàn)兩側(cè)的電機(jī)運(yùn)動狀態(tài)相同，所以我們僅需將兩片電機(jī)的驅(qū)動芯片并聯(lián)接到樹莓派I/O口處共同進(jìn)行控制就可以達(dá)到預(yù)想的效果。

3.2 機(jī)械臂

機(jī)械臂采用4個(gè)舵機(jī)與亞克力板組裝而成。組成結(jié)構(gòu)與挖掘機(jī)臂相似，由4個(gè)舵機(jī)分別控制上臂運(yùn)動、下臂運(yùn)動、爪子開合與機(jī)械臂整體的左右擺動。4個(gè)舵機(jī)分別與PWM0、PWM1、PWM2、PWM3口相接，由PCA9685芯片控制。連接PWM0口的舵機(jī)控制機(jī)械臂的手爪閉合，連接PWM1口的舵機(jī)控制機(jī)械臂上臂的伸展與收縮，連接PWM2口的舵機(jī)控制機(jī)械臂下臂的伸展與收縮，連接PWM3口的舵機(jī)控制機(jī)械臂底座左右180°轉(zhuǎn)向。

4 循跡與避障模塊

4.1 模塊概述

我們在當(dāng)前基礎(chǔ)上，通過加裝3種傳感器，成功實(shí)現(xiàn)了紅外循跡功能、紅外避障功能和超聲波避障功能。采用的傳感器為TR5000紅外線循跡傳感器、ZY101紅外線避障傳感器和HC-SR04超聲波避障傳感器。

4.2 紅外循跡

對紅外循跡傳感器的原理進(jìn)行簡單描述：由一對紅外對管對外界環(huán)境進(jìn)行檢測，當(dāng)有返回信號時(shí)，該模塊的輸出為0，而當(dāng)紅外信號被黑色膠帶吸收無返回信號時(shí)，該模塊輸出為1。故我們只需對3個(gè)傳感器的輸出信號進(jìn)行對應(yīng)的情況分類，即可得知小車是否偏離軌跡[4]。

實(shí)際設(shè)計(jì)時(shí)，我們將3個(gè)傳感器安裝在底部，并分別連接到樹莓派的3個(gè)I/O口上，對應(yīng)為GPIO26（右傳感器）、GPIO19（左傳感器）和GPIO13（中間傳感器）。工作時(shí)，傳感器檢測地上的黑色膠帶，樹莓派通過3個(gè)傳感器的返回信號控制小車的行進(jìn)方向。

黑色膠帶會吸收光線，因此存在5種可能的情況，我們做如下設(shè)定：

（1）當(dāng)3個(gè)傳感器最中間一個(gè)無返回的紅外信號，而左右兩邊的傳感器有紅外信號返回時(shí)，小車判定為直行；

（2）當(dāng)左側(cè)和中間的傳感器均無紅外信號返回，而右側(cè)有紅外信號返回時(shí)，則判定小車偏向右側(cè)，需要控制電機(jī)差速轉(zhuǎn)動讓小車向左側(cè)微調(diào)；

（3）當(dāng)右側(cè)與中間的傳感器均無紅外信號返回，而左側(cè)有紅外信號返回時(shí)，判定小車偏向左側(cè)，需要向右側(cè)微調(diào)；

（4）當(dāng)3個(gè)傳感器均無返回信號時(shí)，則判定小車運(yùn)動到交叉線位置，設(shè)定小車向左90°轉(zhuǎn)彎。

（5）當(dāng)3個(gè)傳感器均有返回信號時(shí)，即小車不在既定軌跡上，小車停止。

4.3 紅外避障

本機(jī)采用左右各一個(gè)ZY101紅外避障傳感器實(shí)現(xiàn)小車的紅外避障功能，避障傳感器對應(yīng)接在樹莓派GPIO12（左側(cè)避障傳感器）和GPIO16（右側(cè)避障傳感器），基本工作原理與TR5000相似，為一對紅外對管對前方障礙物進(jìn)行檢測，當(dāng)有障礙物時(shí)，有紅外信號返回，模塊的輸出信號為0；當(dāng)無障礙物時(shí)，與之相反，模塊的輸出信號為1。

由此可知，我們僅需要對GPIO12和GPIO16的輸入信號進(jìn)行分類，即可得到小車前方的障礙物情況。我們對可能遇到的情況進(jìn)行分類編程：

（1）當(dāng)左側(cè)傳感器的輸入為0，且右側(cè)傳感器輸入為1時(shí)，小車左側(cè)有障礙物，需要向右轉(zhuǎn)；

（2）當(dāng)右側(cè)傳感器輸入為0，左側(cè)傳感器輸入為1時(shí)，小車右側(cè)有障礙物，需要向左轉(zhuǎn)；

（3）當(dāng)兩側(cè)都為1時(shí)，前方無障礙物，小車直行；

（4）當(dāng)兩側(cè)都為0時(shí)，障礙物就在前方，小車停止運(yùn)動，隨后后退再沿左側(cè)向后轉(zhuǎn)向。

按照這個(gè)邏輯編寫程序，最后實(shí)現(xiàn)了小車的紅外避障功能。紅外避障的優(yōu)點(diǎn)是沒有盲區(qū)，但缺點(diǎn)也很明顯，即檢測距離較短，所以該機(jī)器人在紅外避障的基礎(chǔ)上加裝了一個(gè)超聲波避障模塊。

4.4 超聲波避障

本機(jī)選用HC-SR04超聲波模塊實(shí)現(xiàn)超聲波避障功能，HC-SR04超聲波模塊內(nèi)集成有單片機(jī)和出場自定的程序，大大降低了該模塊的應(yīng)用難度。

將HC-SR04的輸入端接在GPIO20端口，輸出端接在GPIO21端口。當(dāng)需要使用超聲波模塊工作時(shí)，向GPIO20端口輸出一個(gè)高電平，超聲波模塊開始工作，隨即樹莓派檢測GPIO21端口輸入的信號，當(dāng)輸入低電平時(shí)，樹莓派開始計(jì)時(shí)，直到低電平消失，停止計(jì)時(shí)。通過時(shí)間差可以算出超聲波傳播的距離，距離除以2就能得到小車與障礙物之間的距離，我們設(shè)置該距離小于等于50 cm時(shí)，小車停止，由此就可以實(shí)現(xiàn)超聲波避障功能。該超聲波模塊的有效工作距離為2 cm～3 m，與紅外線避障模塊配合工作就可以實(shí)現(xiàn)避障功能。

5 圖像識別模塊

5.1 圖像識別概述

攝像頭可以捕獲圖書館的書籍圖像，先通過機(jī)器學(xué)習(xí)，讓機(jī)器人預(yù)先進(jìn)行圖片記憶，然后再用圖像識別技術(shù)，對已學(xué)習(xí)圖片與目標(biāo)書籍進(jìn)行對比，如果匹配度較高，這本書便可以通過機(jī)械臂抓取，送到目標(biāo)位置。

5.2 機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)是一類從數(shù)據(jù)中自動分析獲得規(guī)律，并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的算法。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由許多簡單元組成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠應(yīng)用于語言、文字、圖像等不同的學(xué)習(xí)任務(wù)[2]。

我們通過預(yù)先給機(jī)器人識別圖書圖片，讓它進(jìn)行每個(gè)圖片特征值的提取，并記憶其特征后，將每個(gè)圖片分類，便于與觀察到的實(shí)物進(jìn)行匹配。

本機(jī)實(shí)際應(yīng)用中，選擇軟件與硬件結(jié)合的方式，先通過軟件對每一張圖片進(jìn)行特征值提取，然后將這些特征值結(jié)果導(dǎo)入機(jī)器人本體，讓機(jī)器人通過查詢預(yù)設(shè)的文件路徑與攝像頭采集的實(shí)物信息匹配。

5.3 圖像識別

圖像識別技術(shù)是指圖像作用于視覺傳感器，計(jì)算機(jī)對圖像信息進(jìn)行識別比對，根據(jù)預(yù)設(shè)的信息得出識別結(jié)果的過程，該過程也被稱為圖像再認(rèn)。在圖像識別過程中，既要有當(dāng)時(shí)傳感器所采集的信息，也要有記憶中存儲的信息[3]。只有通過存儲的信息與當(dāng)前的信息進(jìn)行比較加工，才能實(shí)現(xiàn)對圖像的再認(rèn)。

樹莓派支持使用OpenCV計(jì)算機(jī)視覺庫，使用OpenCV可以進(jìn)行圖像識別。OpenCV有3個(gè)主要的模板，core用于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及其基本運(yùn)算；highgui實(shí)現(xiàn)視頻與圖像的讀取，顯示視頻與圖像；imgproc實(shí)現(xiàn)圖像處理的基礎(chǔ)方法，包括圖像檢測等。

計(jì)算機(jī)中的圖像由許多像素點(diǎn)組成，包括灰度像素點(diǎn)與彩色像素點(diǎn)，圖像也是充滿噪聲的，如高斯噪聲和椒鹽噪聲等。高斯噪聲充滿各灰度各顏色，而椒鹽噪聲是圖片隨機(jī)出現(xiàn)的白點(diǎn)或者黑點(diǎn)。圖像直方圖是表示數(shù)字像素中亮度分布的直方圖，描繪了圖像中每個(gè)亮度值的像素個(gè)數(shù)。

使用SIFT算法可以尋找角點(diǎn)特征。在實(shí)際識別過程中，在圖像中間選出一個(gè)位置，很難判斷該位置在這幅圖片中的具體位置，但如果選取邊緣位置，就比中間部分容易找尋到具體位置，所以選擇識別角點(diǎn)特征，可以更方便找尋具體位置。

SIFT算法在空間尺度中尋找極值點(diǎn)，并提取其位置、尺度、旋轉(zhuǎn)不變量，由于harris角點(diǎn)檢測與shi-Tomasi角點(diǎn)檢測不具有尺寸不變性，所以該機(jī)器人圖像識別設(shè)計(jì)中并沒有選擇harris角點(diǎn)檢測與shi-Tomasi角點(diǎn)檢測[4]。

SIFT算法的實(shí)質(zhì)是在不同的尺寸空間尋找關(guān)鍵點(diǎn)（特征點(diǎn)），并計(jì)算出關(guān)鍵點(diǎn)的方向。SIFT查找的關(guān)鍵點(diǎn)是一些十分突出，不會因光照、仿射變換和噪音等因素而變化的點(diǎn)，如角點(diǎn)、邊緣點(diǎn)、暗區(qū)的亮點(diǎn)及亮區(qū)的暗點(diǎn)等。SIFT算法分解為四部分，尺度空間極點(diǎn)檢測、關(guān)鍵點(diǎn)定位、關(guān)鍵點(diǎn)方向確定、關(guān)鍵點(diǎn)描述。尺度空間極點(diǎn)檢測對小的關(guān)鍵點(diǎn)使用小的窗口，對大的關(guān)鍵點(diǎn)使用大的窗口，需要使用尺度空間濾波器[5]。

我們在OpenCV中利用SIFT檢測關(guān)鍵點(diǎn)，并通過攝像頭采集此時(shí)的畫面，讓此畫面與之前機(jī)器學(xué)習(xí)存儲的圖片信息進(jìn)行匹配，如果匹配度高，則識別成功，以此實(shí)現(xiàn)樹莓派圖書分揀機(jī)器人的圖像識別功能。

5.4 圖像識別演示

在進(jìn)行圖像識別之前，先導(dǎo)入書架上的圖書位置圖讓樹莓派進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，之后攝像頭采集視頻文件傳輸?shù)綐漭?，樹莓派對視頻文件進(jìn)行逐幀截取，將截取的圖片進(jìn)行圖像識別，得到最后的結(jié)果，即該書原來所處的位置，圖像識別演示如圖2所示。

圖2 圖像識別演示

6 整機(jī)測試

啟動機(jī)器人電源，通過連接樹莓派板載WiFi模塊可以實(shí)現(xiàn)在電腦端對機(jī)器人進(jìn)行局域網(wǎng)范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)通信與遠(yuǎn)程操控。機(jī)器人的基本運(yùn)動與機(jī)械臂抓取工作正常，在對循跡與避障功能進(jìn)行測試時(shí)，發(fā)現(xiàn)受環(huán)境限制較大，在不同的環(huán)境下，工作前需要調(diào)節(jié)紅外傳感器模塊的靈敏度，以更好保證工作時(shí)的精確度。整體測試結(jié)果符合要求[6-7]。

7 結(jié) 語

針對圖書館圖書分揀所需人力多、成本高、工作繁雜等問題，本文設(shè)計(jì)了一款樹莓派圖書分揀機(jī)器人。該機(jī)器人通過樹莓派作為控制核心進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和控制，用多種傳感器采集數(shù)據(jù)，由樹莓派編寫程序等方法實(shí)現(xiàn)了樹莓派圖書分揀機(jī)器人對圖書進(jìn)行分揀的工作。該機(jī)器人可以借助紅外循跡模塊對既定軌跡黑線進(jìn)行檢測并循跡運(yùn)動，借助紅外避障模塊和超聲波避障模塊對工作環(huán)境中的障礙物和走動的行人進(jìn)行避障，借助攝像頭和OpenCV計(jì)算機(jī)視覺庫實(shí)現(xiàn)對圖書位置的識別，借助機(jī)械臂模塊對圖書進(jìn)行精確抓取和放置。此外，該樹莓派圖書分揀機(jī)器人具有成本低、對運(yùn)行環(huán)境要求低、對人工依賴性低等優(yōu)點(diǎn)，推廣難度低，工作效果好，應(yīng)用前景廣闊[8-10]。