薛謝輝,馬同霞
(1.南昌職業(yè)大學(xué) 工程技術(shù)學(xué)院,南昌 330500;2.南昌職業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,南昌 330500)
為提高管理效率,提升圖書館管理智能化水平,應(yīng)用機(jī)器人技術(shù)進(jìn)行書籍管理則成為首選方法[1]。機(jī)器人用于圖書館后,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)館內(nèi)所有書籍的掃描、定位、統(tǒng)計(jì)等處理,實(shí)現(xiàn)圖書館的智能化服務(wù),并且極大程度提升圖書館的管理效率和服務(wù)質(zhì)量。書籍定位作為機(jī)器人在圖書館中的重要作用之一,其能夠精準(zhǔn)獲取數(shù)據(jù)的位置,為圖書尋找提供有效幫助。但是,在實(shí)際應(yīng)用過程中,由于館內(nèi)書籍的大小、薄厚等均存在差異,因此,機(jī)器人在進(jìn)行書籍定位時(shí),仍舊會(huì)發(fā)生定位誤差[2]。因此,為保證機(jī)器人對(duì)于書籍的精準(zhǔn)定位,需提升機(jī)器人的控制效果。文獻(xiàn)[3]針對(duì)該需求,基于多傳感器融合,提出相關(guān)控制方法,該方法通過卡爾曼濾波算法實(shí)現(xiàn)機(jī)器人測(cè)距數(shù)據(jù)和里程數(shù)據(jù)的融合,在此基礎(chǔ)上獲取機(jī)器人的坐標(biāo)信息,實(shí)現(xiàn)機(jī)器人控制。但是該方法在應(yīng)用過程中,對(duì)于機(jī)器人位姿角的控制誤差較大;文獻(xiàn)[4]則基于ROS 構(gòu)建機(jī)器人模型,在考慮機(jī)器人一定角度和距離權(quán)重的前提下,利用隨機(jī)數(shù)算法完成機(jī)器人運(yùn)動(dòng)規(guī)劃,實(shí)現(xiàn)機(jī)器人控制。該方法在應(yīng)用過程中,對(duì)于突發(fā)障礙物的避障效果較差。
為解決控制誤差大,避障效果較差的問題,本文設(shè)計(jì)基于人工智能的圖書館書籍定位機(jī)器人自動(dòng)化控制系統(tǒng)。
書籍定位機(jī)器人在應(yīng)用時(shí)需準(zhǔn)確定位書籍的位置,為書籍管理提供可靠保障,為保證機(jī)器人對(duì)于不同大小、不同厚度書籍的定位效果,快速完成書籍的尋找,需提升機(jī)器人的控制效果。本文結(jié)合書籍定位尋找需求,設(shè)計(jì)基于人工智能的書籍定位機(jī)器人自動(dòng)化控制系統(tǒng),系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。本系統(tǒng)整體分為人機(jī)交互層、行為評(píng)估層、運(yùn)動(dòng)規(guī)劃層以及機(jī)器人執(zhí)行層,人機(jī)交互層可下達(dá)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)指令,行為評(píng)估層對(duì)機(jī)器人接受控制后的運(yùn)動(dòng)行為進(jìn)行評(píng)估,運(yùn)動(dòng)規(guī)劃層依據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)機(jī)器人進(jìn)行自主控制,通過機(jī)器人執(zhí)行層執(zhí)行控制結(jié)果。
圖1 人工智能書籍定位機(jī)器人控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure of positioning robot control system for artificial intelligence
運(yùn)動(dòng)規(guī)劃層在進(jìn)行機(jī)器人自主控制時(shí),主要依據(jù)自主控制器完成,控制器結(jié)構(gòu)如圖2 所示。自主控制器的主要作用是實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程端控制、本地端控制兩種控制模式下機(jī)器人行為的自主控制,該控制器以TMS320F2812 處理芯片為核心,與上位機(jī)、復(fù)位電路、傳感器、光電編碼器以及各類串口等相連接,實(shí)現(xiàn)圖書館定位機(jī)器人的自主控制。其在控制過程中,能夠依據(jù)接口電路將控制指令傳送至電機(jī)驅(qū)動(dòng)器,完成該驅(qū)動(dòng)器的控制;并且在控制過程中,以eCAN總線為依據(jù),實(shí)現(xiàn)該控制器和PC 上位機(jī)之間的實(shí)時(shí)通信,保證控制指令可迅速精準(zhǔn)的執(zhí)行。
圖2 自主控制器結(jié)構(gòu)Fig.2 Autonomous controller structure
機(jī)器人執(zhí)行層是系統(tǒng)的基礎(chǔ)支撐,其主要通過機(jī)器人實(shí)現(xiàn)該層的運(yùn)行,機(jī)器人硬件結(jié)構(gòu)如圖3 所示。依據(jù)圖3 可知,該機(jī)器人以工控機(jī)為核心,并且工控機(jī)內(nèi)設(shè)有視頻采集卡、數(shù)據(jù)采集卡、USB 接口、PCI多串口以及射頻識(shí)別,其中視頻采集卡連接智能視覺裝置,數(shù)據(jù)采集卡連接傳感器、激光雷達(dá)測(cè)距儀等;PCI 多串口通過串行通信模式的擴(kuò)展接口實(shí)現(xiàn)羅盤、傾角以及射頻識(shí)別傳感器和工控機(jī)之間的雙向通信;與此同時(shí),通過該雙向通信串口,將工控機(jī)和機(jī)器人的電機(jī)控制器相連接,實(shí)現(xiàn)書籍定位機(jī)器人的左、右2 個(gè)驅(qū)動(dòng)電機(jī)、旋轉(zhuǎn)和俯仰2 個(gè)驅(qū)動(dòng)電機(jī)的控制,以實(shí)現(xiàn)對(duì)于機(jī)器人位姿角的精準(zhǔn)控制。
圖3 圖書館書籍定位機(jī)器人硬件結(jié)構(gòu)Fig.3 Library book positioning robot hardware structure
1.4.1 機(jī)器人作業(yè)環(huán)境區(qū)域識(shí)別
由于視覺裝置采集的作業(yè)環(huán)境圖像為彩色圖像,為精準(zhǔn)檢測(cè)識(shí)別作業(yè)環(huán)境區(qū)域的目標(biāo)圖像,以為后續(xù)的定位控制提供可靠的支撐。因此,利用Roberts算子完成對(duì)所采集到彩色圖像的灰度處理,獲取圖像色彩突出部分后,依據(jù)色彩分布的梯度變化對(duì)圖像進(jìn)行分割以及邊緣檢測(cè)。將視覺裝置獲取的圖書館環(huán)境圖像色彩分布用函數(shù)f(x,y)表示,其像素點(diǎn)用(x,y)表示,該像素點(diǎn)在x、y 兩個(gè)方向上的表達(dá)公式為
對(duì)于目標(biāo)圖像(x,y)而言,其區(qū)域矩計(jì)算公式為
式中:p 和q 均表示階數(shù);s 表示采集圖像的整個(gè)區(qū)域。
對(duì)(x,y)進(jìn)行二值化處理后,(x,y)=1,此時(shí)零界矩m00的計(jì)算公式為
式中:m00即為圖像中目標(biāo)區(qū)域的面積,其一階矩計(jì)算公式為
目標(biāo)區(qū)域的質(zhì)心(xc,yc)計(jì)算公式為
為了保證該質(zhì)心區(qū)域被更好地識(shí)別,文中采用人工聚類方法,對(duì)質(zhì)心位置進(jìn)行分類,以此獲取機(jī)器人書籍定位作業(yè)區(qū)域。其詳細(xì)流程如下所述:
(1)構(gòu)建聚類中心,將計(jì)算獲取的(xc,yc)結(jié)果定義為聚類中心;
(2)計(jì)算質(zhì)心樣本數(shù)據(jù){X},按照最小距離對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行劃分,使其歸屬于某個(gè)選定的聚類中心
(4)采用計(jì)算得出的均值向量作為新的聚類中心,并依據(jù)聚類準(zhǔn)則,保證函數(shù)值最??;
1.4.2 重定位增強(qiáng)方法
獲取機(jī)器人作業(yè)區(qū)域識(shí)別結(jié)果后,為提升機(jī)器人對(duì)于書籍的定位精度,自主控制器中設(shè)有基于粒子濾波的重定位增強(qiáng)方法,依據(jù)該方法完成機(jī)器人對(duì)書籍的定位。該方法結(jié)構(gòu)如圖4 所示。該方法是在確定作業(yè)區(qū)域的基礎(chǔ)上,獲取二維柵格地圖和作業(yè)區(qū)域環(huán)境內(nèi)的語義信息并對(duì)其進(jìn)行遍歷;在此基礎(chǔ)上,依據(jù)柵格地圖完成作業(yè)區(qū)域內(nèi)書籍所在的環(huán)境劃分,使其形成多個(gè)功能區(qū)塊,并獲取各個(gè)區(qū)塊的語義信息,將其定義為功能區(qū)特征。環(huán)境匹配依據(jù)語義信息完成,即通過最大似然估計(jì)法完成書籍的粗定位,將粗定位結(jié)果作為粒子濾波器的先驗(yàn)知識(shí),以此實(shí)現(xiàn)書籍的精定位。
圖4 重定位增強(qiáng)方法結(jié)構(gòu)Fig.4 Repositioning the enhanced method structure
機(jī)器人定位可采用連續(xù)時(shí)間概率計(jì)算問題描述,采用貝葉斯和馬爾克夫理念對(duì)該問題進(jìn)行描述為
式中:b(St)表示置信度;St表示在t 時(shí)刻下機(jī)器人的狀態(tài)估計(jì)結(jié)果;η 表示歸一化因子;ut表示控制量;zt表示機(jī)器人搭載的激光雷達(dá)獲取的書籍測(cè)量數(shù)據(jù);m 表示全局地圖。
公式(7)中,包含了2 個(gè)部分,分別為預(yù)測(cè)和更新,其中p(St∣St-1,ut)的主要作用是完成機(jī)器人狀態(tài)預(yù)測(cè),該預(yù)測(cè)是依據(jù)生成的先驗(yàn)概率完成;p(zt∣St,m)表示測(cè)量似然概率,和p(St∣St-1,ut)結(jié)合后,完成機(jī)器人狀態(tài)估計(jì)結(jié)果更新。
粒子濾波方法在進(jìn)行機(jī)器人精定位時(shí),概率分布通過粒子密度分度表示,b(St)則采用n 個(gè)粒子集合表示,其精定位流程為
(1)以t-1 時(shí)刻下機(jī)器人的狀態(tài)估計(jì)結(jié)果St-1、ut以及機(jī)器人運(yùn)動(dòng)模型采樣,獲取t 時(shí)刻下機(jī)器人可能發(fā)生的狀態(tài);
(2)通過傳感器觀測(cè)模型計(jì)算各個(gè)粒子包含的觀測(cè)數(shù)據(jù)zt以及地圖匹配度
(3)采用匹配度重采樣處理后,生成后驗(yàn)概率分布,并通過循環(huán)迭代處理后,獲取機(jī)器人的位姿結(jié)果,實(shí)現(xiàn)機(jī)器人定位控制,以此可保證機(jī)器人對(duì)于書籍的定位精度。
為驗(yàn)證本文系統(tǒng)在圖書館書籍定位機(jī)器人控制中的應(yīng)用效果,以某市圖書館為實(shí)例研究對(duì)象,并對(duì)該圖書館內(nèi)使用的書籍定位機(jī)器人進(jìn)行控制測(cè)試。該機(jī)器人為雙足機(jī)器人,其詳細(xì)參數(shù)如表1所示。
表1 雙足機(jī)器人詳細(xì)參數(shù)Tab.1 Detailed parameters of biped robot
為驗(yàn)證本文系統(tǒng)應(yīng)用后,定位的精準(zhǔn)性,獲取本文系統(tǒng)應(yīng)用后,機(jī)器人在不同書籍位置高度下,對(duì)于不同大小書籍的定位誤差結(jié)果(期望誤差低于2.5 mm),如表2 所示。
表2 不同大小書籍的定位誤差結(jié)果Tab.2 Results of localization errors of different sizes
根據(jù)表2 測(cè)試結(jié)果可知,本文系統(tǒng)應(yīng)用后,能夠極大程度提升機(jī)器人的定位精度,即使書籍大小尺寸較小時(shí),機(jī)器人依舊能夠精準(zhǔn)完成書籍定位,誤差結(jié)果最大值僅為2.2 mm,在期望誤差方位內(nèi)。因此,說明本文系統(tǒng)具有良好的機(jī)器人控制效果,應(yīng)用后可保證機(jī)器人對(duì)于書籍的定位效果。
為驗(yàn)證本文系統(tǒng)應(yīng)用后對(duì)于機(jī)器人的控制效果,獲取機(jī)器人的位姿角控制結(jié)果,并將控制結(jié)果和理想結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,測(cè)試結(jié)果如圖5 所示。
圖5 機(jī)器人位姿角控制結(jié)果Fig.5 Robot pose and angle control results
根據(jù)圖5 測(cè)試結(jié)果可知,本文方法應(yīng)用后,能夠有效控制機(jī)器人的位姿角,控制后的位姿結(jié)果與期望位姿結(jié)果一致,未出現(xiàn)機(jī)器人位姿角偏差。因此,說明本文系統(tǒng)能夠有效實(shí)現(xiàn)機(jī)器人位姿控制。
為驗(yàn)證本文系統(tǒng)的應(yīng)用效果,獲取本文系統(tǒng)應(yīng)用后,機(jī)器人在書籍尋找過程中,突發(fā)行人闖入后,機(jī)器人的自主避障效果,結(jié)果如圖6 所示。
圖6 機(jī)器人的避障效果測(cè)試Fig.6 Barrier avoidance effect test of robot
根據(jù)圖6 測(cè)試結(jié)果可知,本文系統(tǒng)應(yīng)用后,機(jī)器人在目標(biāo)書籍定位過程中,面臨行人突然闖入后,機(jī)器人能夠自主躲避行人,不會(huì)和行人發(fā)生碰撞,并且躲避行人后能夠自主重新規(guī)劃行駛路徑,完成目標(biāo)書籍尋找。
為進(jìn)一步驗(yàn)證本文系統(tǒng)的實(shí)用性,以機(jī)器人的避障精準(zhǔn)度為實(shí)驗(yàn)指標(biāo),采用文獻(xiàn)[3]方法與文獻(xiàn)[4]方法進(jìn)行對(duì)比測(cè)試,結(jié)果如圖7 所示。
圖7 機(jī)器人避障精準(zhǔn)度對(duì)比結(jié)果Fig.7 Comparison results of robot obstacle avoidance accuracy
根據(jù)圖7 可以看出,應(yīng)用本文系統(tǒng)后,機(jī)器人避障精準(zhǔn)度最高達(dá)到98%,而文獻(xiàn)[3]方法的機(jī)器人避障精準(zhǔn)度最高為87%,文獻(xiàn)[4]方法的機(jī)器人避障精準(zhǔn)度最高為83%,均低于90%。相比之下,本文系統(tǒng)的避障精準(zhǔn)度高,由此說明本文方法具有實(shí)用性。
為提升機(jī)器人對(duì)于書籍的定位精度,本文設(shè)計(jì)基于人工智能的圖書館書籍定位機(jī)器人自動(dòng)化控制系統(tǒng)。對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試后得出:本文系統(tǒng)具有較好的應(yīng)用效果,能夠精準(zhǔn)完成不同大小書籍的定位,并且可完成館內(nèi)作業(yè)環(huán)境識(shí)別,精準(zhǔn)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人位姿控制,并且可呈現(xiàn)不同控制模式下的人機(jī)交互結(jié)果。