圖書館自主巡邏示警機器人的設計

曹軼

摘要：圖書館秩序維護耗費大量的人力、物力，為實現圖書館智能化，提出一種自主巡邏智能噪音示警機器人。該機器人采用雷達、雙目攝像頭、GPS、WIFI來勘察，運用多種傳感器來避開障礙物，運用可信度檢驗進行多模態自主切換導航。通過聲源測量、人體紅外線來判別人為噪音，并觸發報警裝置，該機器形體結構內中外三層設計，起到防撞、隔音效果。

關鍵詞：機器人；自助巡邏；多模態自主切換導航；噪音示警；防撞結構

中圖分類號：TP242.6 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2019）01-0182-04

0 引言

圖書館秩序維護是圖書館運營的重要一環，以往的秩序維護依靠的是工作人員巡邏，遇見大聲喧嘩的讀者還需要人工來提醒，這項工作頗為耗時費工。要想維持好秩序又要省力，用機器人來代替人是個不錯的方式。而人工智能的崛起，為這種想法提供了可實現的途徑。各國的圖書館也嘗試用機器人代替人工，如David Portugal， Rui P. Rocha提出的合作移動機器人團隊[1]。LuMarie Guth 提出的在學術圖書館應用網真機器人[2]。張文竹，邵波提出的智能機器人技術在圖書館信息服務中的應用[3]。但大家關注的重點落在讀者問題解答和信息服務等領域，在圖書館秩序維護上的領域尚屬空白。本文設計了一種可自動巡邏、噪音示警、遠程監控的自主巡邏示警機器人來填補這一領域空白。該機器人可提高圖書館的自動化程度和運營效率。

1 系統結構

本機器人采用激光雷達技術、基于RFID的室內定位、WIFI技術、單片機技術、傳感器等技術，機器人在巡邏過程中采用激光雷達和雙目攝像頭、GPS、WIFI定位來進行環境勘探，透過激光雷達和紅外避障傳感器、防跌落傳感器避開障礙物，運用可信度檢驗的來進行多模態自主切換導航的條件，巡視過程中通過聲源測量分析與判定是否超過設定的噪聲閾值，如超出則觸發人體紅外線感應判別是否是人，如是人則觸發攝像頭全程攝像，并觸發人臉識別感應器抓拍在場當事人，與此同時觸發報警裝置（報警燈和語音報警器）發出警告，并通過加數傳模塊傳遞后臺通過RFID、GPS定位系統進行定位準確告知遠程端口目前所處的方位和聲音大小。為了更好地達到防撞和和隔音效果，在形體結構上采用了三層設計的思路包括不倒翁式內核、防撞隔音軟板中層、反光膜外層。整個自主巡邏噪音示警機器人的系統結構如圖1所示。

2 硬件方案設計

智能示警機器人的硬件系統由自主巡邏導航子系統、噪音檢測子系統和遠程監控子系統三大部分組成。

2.1 巡邏導航子系統

該子系統主要實現機器人在圖書館的自主巡邏功能，硬件上它由微控制器、電機及驅動模塊、6軸運動處理組件、雙目攝像機、激光測距傳感器傳感器、防跌落傳感器等組成。巡邏導航子系統中的雙目攝像機、激光測距傳感器、紅外線避障傳感器、防跌落傳感器四者相互融合，相互補充，通過運用可信度邏輯，根據圖書館館內和庭院的不同環境進行自主切換，從而使用信度較高的導航方式這種多導航系統融合的方式提高了機器人自主巡邏的范圍和導航精準度。

多模態自主切換導航：該系統融合了視覺導航系統和光測距式導航系統，紅外線導航系統、GPS全球定位導航系統。因為機器人是在圖書館內部和庭院重復的巡邏，人員和物品的位置相對不變。因此具備運用可信度檢驗的來進行多模態自主切換導航的條件。根據通過反復巡邏獲得紅外避障導航模塊、激光測距模塊以及雙目攝像頭導航模塊、GPS全球定位導航系統的N次巡邏的距離數據根據抽出的樣本計算給定的統計量T。重復上述N次，得到N個統計量T。計算上述N個統計量T的樣本方差， 再可以構造置可信區間[4]。獲得第N+1次各導航模塊測量的距離數據，并把數據與前面第N次數據得出的可信區間進行比較，得到誤差值。選取誤差值中最小值最為第N+1次巡邏的導航數據。

電機驅動模塊：采用24V的電源，包含2個12V的鋰電池，并預留出兩個鋰硫電池位置，為今后降低成本提高能源利用率準備。（鋰硫電池硫作為正極材料，比容量和電池理論比能量較高，分別達到 1675m Ah/g 和 2600Wh/kg）[5]，其中24V電源給L298N供電，一個12V鋰電池給MCU 供電，另一個12V鋰電池通過LM2576穩壓芯片轉換成5V電壓給其他導航模塊供電。機器人進行移動時利用L298N進行驅動，它含兩個直流電機和一個四線兩步電機。系統供電如圖2所示。

雙目攝像頭Microvision MV-808H對圖書館里的環境進行拍攝，獲取二維圖像并傳輸給圖像采集卡MV-8002，再傳輸給現場可編程門列陣（FPG）再通過圖像處理軟處理、分析、獲取關于機器人前進過程中的障礙物信息，再通過在處理器（DSP）高精度的視覺SLAM算法和空間運動追蹤算法規劃出安全抵達終點的行進路線。視覺導航流程圖如圖3所示：

激光測距傳感器通過前后左右4束激光束，光電元件接收目標反射的激光束，計時器測定激光束從發射到接收的時間，lM4i_44xx高速AD采集進行4通道數據采集并轉換，通過數字信息處理終端進行處理。從而算出障礙物離機器人的距離。這樣機器人的姿態參量融合跟蹤性能較好，提高了機器人控制的穩定性和魯棒性[6]。

紅外線傳感器進行障礙物檢測，8路紅外線發射與接收管組成檢測單元，其中左前2路和右前2路用于檢測周邊是否存在障礙物；左下2路和右下2路用于檢測地面落差。通過紅外線反射傳感器發現障礙物后，經過接收管、信號處理電路將低電平送入MCU控制器。

2.2 噪音示警子系統

噪聲傳感器采集好噪音，通過濾波器、示波器和A/D，將電壓信號轉換成頻率信號傳到單片機，進行處理。在這過程中多源噪音是通過疊加，獲得的最終的噪聲分貝值。而最終的分貝值再與設定好的噪聲閾值進行比較。如超過既定值，則觸發人體紅外線感應器去判別是否是人為噪音。如檢測到人的波段，則觸發攝像頭開始全程攝像，與此同時觸發人臉識別感應器抓拍在場當事人。并觸發報警裝置（報警燈和語音報警器）發出警告，與此同時將數據傳輸云服務器和pc端。噪音示警流程圖如圖4所示。

（1）噪聲傳感器：采用丹麥gras噪聲傳感器，此傳感器內置電容式駐極體話筒，駐極體面中金屬板與背電極相對，從而形成一個平板電容。通過聲波引起薄膜震動改變兩極板之間的距離，再通過Q=CU可知，改變電容，在電量不變的情況下，電壓會改變。它使用具有雙線系統的厚膜恒流電源（CCP）來做為前置放大器。再通過場效應管（FET）來將高阻電容取出并放大。從而使光信號裝換成為電信號。

（2）濾波器：采用NFQJ-DM5731帶通濾波器，通過濾波器過濾其他頻率聲音，只保留人耳聽見的：20Hz～20000Hz之間的頻率通過，它有三位LED數碼管顯示濾波器的中心頻率，有31段按照1/3倍頻程頻率點分布的帶通濾波器[7]。

（3）示波器：采用GDS-2202，200MHz頻寬1GSa/s即時取樣率以及25GSa/s等效取樣率、2M記錄長度，它的2M記錄長度不僅支持長時間的波形存儲，也對后期分析提供了充足的數據支持[8]。它有2通道輸入為今后多源聲源區分預留出通道，它自帶5.6吋TFT彩色LCD熒幕很好的即時顯示出波段，把噪聲變為量化的波段圖展示給噪聲區域的陪同孩子們的大人觀看。

2.3 遠程監控子系統

遠程監控子系統配置有綜合管理軟件、無線網絡（無線網卡、無線路由）、全球定位模塊（GPS接收機和衛星天線）、PC端、云終端（存儲服務器、解碼服務器）。利用無線網和全球定位系統（當無線網絡癱瘓時備用）獲取處理好的導航地圖、噪音波形圖形、攝像文件、抓拍的人臉圖片等。在通過綜合管理軟件分析，通過其自動備份系統上傳給云終端的存儲服務器和解碼服務器。

無線網絡的選取上需要滿足機器人巡邏過程中上傳導航數據、地圖、攝像文件、圖片、音頻的需要。需要大帶寬、高效的數據吞吐量和強勁的負載能力。

無線網卡：選FLUKE的AM/C1080，它支持10/100/1000Mbps。無線路由：COMLLI的AC1000主芯片支持I7，內存最大可以是4GDDRFLASH32G。GPS定位模塊：ES-RT03是厘米級高精度定位模塊，滿足機器人近距離的移動，具有三級濾波高效抗干擾性強，并支持L1&L2GPS，GLONASS和北斗多種衛星定位。云終端：選取華為的私有云，它包含虛擬化層、云平臺層云服務層，由各個服務組件提供不同的云服務能力；統一管理層；以及聯接公有云實現混合云部署的[9]。

3 機械及形體設計

3.1 底盤設計

由于圖書館位置相對經常緊湊，讀者座位與座位之間空間相對狹窄，因此機器人需要在狹窄的空間內完成轉動。目前使用常規驅動輪的自動引導運輸車靈活性不夠，在狹小的空間作業困難，應用場合受到限制[10]。為了保障機器人更平穩的運行，在底盤設計上采用一個萬向輪調控，三輪驅動的方式。三輪驅動采用麥克納姆倫，三個輪放置在圓盤形底座上分別等分圓周。萬向輪在圓心處。麥克納母輪圓周上分布著數個小輪子，這些小輪子可以子自身軸線上自由運動產生軸向分力，從而使得機器人能在任意方向直線、旋轉和前兩者組合的三個自由度上運動。

由于機器人在圖書館庭院巡邏時可能遇到掉落的樹枝、和泥土塊損傷底盤。為了保護底盤，固在底盤周邊裝上防撞裝置。軌道對稱設置，連接后防撞板，后防撞板上依次連接中防撞板和前防撞板，中防撞板和前防撞板在彈簧緩沖桿和復位彈簧的作用下，呈朝向彎折[11]。

3.2 防撞隔音形體

形體結構分三層：不倒翁式內核、防撞隔音軟板中層、反光膜外層。

（1）不倒翁式內核：圖書館讀者眾多，尤其是小讀者喜歡奔跑，機器人巡邏過程中由于反應速度的問題來不及回避，就很容易被奔跑或快速行走的讀者撞到。撞倒后一方面可能沖撞的回彈力可能會碰傷讀者，另一方面機器人屬于精密儀器內巨大的沖撞力很可能破壞其內部多種傳感器的靈敏度。為了降低碰撞對讀者回彈力和保護好機器人，在外在形體上采用雞蛋不倒翁樣式。機器人外殼如雞蛋一樣外光滑無菱角，上小下大，重心下移。上半身是空心，下半身開始為空心，快到底盤處為實心，因此除了雙目攝像頭放在不倒翁眼睛處，其余傳感器都下半生接近底盤處。盡量使得重心和接觸點的距離最小。當機器人處于平衡時，重心和地面接觸點的距離最小，使得重心最低。當被沖撞偏離平衡位置后，接觸點隨之移動，形成了新的接觸點，即形成了新的支點。當抵抗力矩等于干擾力矩能新的平衡位置，碰撞力的干擾終止。

（2）阻燃隔音防撞軟板中層：在機器人不倒翁形體的外部包裹一層阻燃隔音防撞軟板，即可降低機器人行走過中的噪音又可保護機器人內部精密儀器、減少對沖撞者的回彈力度。

（3）反光膜（夜間防水反光膜）外層：為了更好的在庭院陰雨天和夜晚、巡邏，在機器人的形體的最外層覆蓋上反光防水膜。反光膜選取3M的第三代鉆石反光貼，采用高耐候性高透光材料，無懼風吹日曬，與此同時它使用全棱鏡反光技術，讓反光亮度得以極大提升。

4 存在不足

（1）機器人在動作簡單的時候相對安靜，存在忽然出現嚇到用戶的可能。機器人的近距離接觸會使一些用戶感到不適，應該有一條路線或限定區域[12]。但如果限定區域，會使一部分人鉆空子避開這些限定的區域，躲在巡邏不到地方講話，這又與機器人自主巡邏是為了保持圖書館秩序有序矛盾。

（2）由于CCP的驅動電壓較低使得它在動態范圍內的最大大輸出信號職能在8Vpeak，與此同時它還必須使用預極化麥克風。盡管GRAS是世界上第一個引入1/4的“預極化麥克風”，并且已經發布了1/8的“預極化麥克風”，但可用的預極化麥克風的范圍仍然不像外部極化的麥克風那么寬，外部極化麥克風可以處理高達50Vpeak輸出信號[13]。

（3）機器人在進行噪聲檢測時，只能將多源噪音疊加。如遇到同一時間不同地點（相聚比較近）的幾組人講話，機器人不能區分哪組聲音大，且哪組人的聲音已經超過了特定分貝。而是把幾組聲音疊加，有可能這幾組分開的聲音都較小不影響讀者看書，而疊加在卻超出了特定閾值促發人體紅外線感應從而攝像、抓拍和警告。

5 結語

本智能噪音示警機器人能夠自主巡邏、精簡人力、提高圖書館運營效率，但還存在一些不足尤其是與工作人員人工勸告相比更缺乏了情感方面的交流。但它是實現圖書館的智能化的一項嘗試，這個方向是正確的。世界上已經有科學家在關注和嘗試解決這方面的問題：如LINW.Yueh和H.P.B[14]對兒童用戶與圖書館機器人之間的互動關系之間的研究。我相信情感交流問題的解決也指日可待。機器人“上崗”只是走向智慧圖書館的一個縮影[15]。現在世界先進的圖書館如德國洪堡大學圖書館和日本大阪市立大學已開始使用機器人來取代工作人員[16]。在不久的將來會有更多的、各種功能的機器人走進圖書館，圖書館的智能化水平也會越來越高，智慧型圖書館將取代以往的圖書館，圖書館將進入3.0時代。

參考文獻

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[16] 王展妮，張國亮.圖書館機器人應用研究綜述[J].大學圖書館學報，2015（3）：82-87.

Abstract：The maintenance of Library order consumes a lot of manpower and material resources. In order to realize the intellectualization of library， an autonomous patrol intelligent noise warning robot is proposed. The robot uses radar， binocular camera， GPS and WIFI to survey， uses a variety of sensors to avoid obstacles， and uses reliability test to carry out multi-modal autonomous switching navigation. Through the measurement of sound source and infrared radiation of human body to judge the artificial noise， and trigger the alarm device， the machine has three layers of internal and external structure design， which has the effect of anti-collision and sound insulation.

Key words：robot； self-service patrol； multi-mode autonomous switching navigation； noise warning； anti-collision structure