11972.基于機(jī)器人的圖書(shū)館自動(dòng)取書(shū)方法及技術(shù)研究

1、METHoDSANDTECHNOLOGYONBOOKSAUTOMATICALLYPICKINGBYRoBOTINTHELIBRARYNanjingNormalUniversityFortheAcademicDegreeofMasterofEngineeringBYXueruiYangSupervisedbybupervlsedbyProfQingbaoZhuSchoolofComputerScienceandTechnologyNanj

2、ingNormalUniversityApril2015目錄摘要隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，自動(dòng)化技術(shù)不斷快速發(fā)展。然而，圖書(shū)館管理卻沒(méi)有與時(shí)俱進(jìn)。館藏圖書(shū)的尋找、獲取、上架、移架等基本工作仍依靠人工手動(dòng)完成，其過(guò)程繁瑣、低效且容易出錯(cuò)。針對(duì)圖書(shū)館管理的這種現(xiàn)狀，提出了一種智能機(jī)器人自主完成取書(shū)的方案，并研究了相關(guān)技術(shù)。研究?jī)?nèi)容主要包括機(jī)器人地圖構(gòu)建、地標(biāo)識(shí)別、自主導(dǎo)航、圖書(shū)標(biāo)簽字符識(shí)別等。首先，針對(duì)圖書(shū)館內(nèi)部環(huán)境結(jié)構(gòu)，使用書(shū)架作為環(huán)境地標(biāo)，構(gòu)

3、建了基于地標(biāo)線(xiàn)段的二維特征地圖。特征地圖記錄了所有地標(biāo)的全局坐標(biāo)，為機(jī)器人精確定位與自主導(dǎo)航奠定了基礎(chǔ)。其次，分為兩種情況對(duì)地標(biāo)識(shí)別進(jìn)行討論。特征地圖中代表書(shū)架側(cè)面的特征線(xiàn)段長(zhǎng)度統(tǒng)一且排列規(guī)則，可通對(duì)激光傳感器的測(cè)距數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類(lèi)和特征提取完成識(shí)別；代表書(shū)架正面的線(xiàn)段特征不易歸納，結(jié)合視覺(jué)傳感器獲取書(shū)架的正面圖像，利用書(shū)架正面具有豐富字符圖像這一特征實(shí)現(xiàn)地標(biāo)識(shí)別。探測(cè)獲取的地標(biāo)不僅可供機(jī)器人完成精確定位，還可引導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行自主導(dǎo)航。再

4、次，機(jī)器人識(shí)別粘貼在書(shū)架上的標(biāo)簽信息，通過(guò)全局地圖取得地標(biāo)的角點(diǎn)坐標(biāo)，實(shí)現(xiàn)精確定位，并使用基于地標(biāo)追蹤的導(dǎo)航方法完成自主導(dǎo)航功能。為減少系統(tǒng)誤差對(duì)機(jī)器人導(dǎo)航造成的影響，在移動(dòng)過(guò)程中，應(yīng)用擴(kuò)展卡爾曼濾波算法對(duì)其位姿信息進(jìn)行預(yù)測(cè)與矯正。最后，提出了一種基于粒子群聚類(lèi)算法的圖像分割方法。該算法對(duì)傳統(tǒng)粒子群算法進(jìn)行改進(jìn)，通過(guò)提高局部最優(yōu)粒子對(duì)其周邊粒子速度的影響力，實(shí)現(xiàn)全局圖像中的特征像素點(diǎn)搜索。在搜索結(jié)果中，使用kMeans聚類(lèi)算法排除噪聲點(diǎn)