圖書館圖書自動(dòng)盤點(diǎn)智能車的設(shè)計(jì)*

0 引言

在圖書館借閱服務(wù)中，為了保證歸架圖書的正確性，需要圖書館工作人員不停巡視書架上的所有圖書，按照館內(nèi)排架規(guī)范（索書號(hào)和種次號(hào)）找出錯(cuò)架的圖書，將其排放正確。此外，每隔一段時(shí)間，圖書館的工作人員就需要通過人工對(duì)整個(gè)圖書館圖書的丟失情況進(jìn)行逐一清點(diǎn)。在傳統(tǒng)的清點(diǎn)工作中，通常是將書架上的所有圖書與已有的數(shù)據(jù)庫中的圖書進(jìn)行逐一比對(duì)。這種查對(duì)方法不僅需要耗費(fèi)大量的時(shí)間和精力，與此同時(shí)，還常常存在圖書清點(diǎn)不準(zhǔn)、不能對(duì)圖書在書架上擺放信息實(shí)時(shí)更新與完善的問題，使得管理員無法及時(shí)處理圖書漏放、錯(cuò)放、丟失的情況

。為了滿足日益增長(zhǎng)的圖書信息量的處理需求，減輕管理員理架、清點(diǎn)圖書的工作負(fù)擔(dān)，提高圖書館管理員的工作效率，本文針對(duì)傳統(tǒng)人工管理方法的缺陷和RFID盤點(diǎn)模式的缺陷，基于STM32單片機(jī)，結(jié)合電磁感應(yīng)模塊，利用PID控制算法，深度學(xué)習(xí)式圖像識(shí)別，設(shè)計(jì)與開發(fā)了一款圖書館圖書自動(dòng)盤點(diǎn)智能車。

1 圖書館自動(dòng)盤點(diǎn)智能車的設(shè)計(jì)思路

為實(shí)現(xiàn)對(duì)書架上圖書進(jìn)行自動(dòng)巡檢和盤點(diǎn)工作，2002年，美國(guó)Johns Hopkins大學(xué)的Suthakom等研制了一種完整意義上的圖書館機(jī)器人實(shí)驗(yàn)裝置，它由移動(dòng)機(jī)器人、機(jī)械手及其升降裝置、攝像頭等幾部分組成，可以實(shí)現(xiàn)圖書的自動(dòng)存取

。同年，新加坡國(guó)立大學(xué)Yuan等基于RFID定位技術(shù)，研究了無人化圖書館系統(tǒng)，以利用機(jī)器人完成圖書存取工作

。陳黃飛等人通過SolidWorks軟件對(duì)圖書分類機(jī)器人進(jìn)行了仿真測(cè)試并進(jìn)行了相關(guān)機(jī)械學(xué)的調(diào)試

。然而上述研究仍存在不足，如Suthakom等研制設(shè)計(jì)的機(jī)器人體積較大，在書架間隔較小時(shí)難以移動(dòng)和轉(zhuǎn)彎，而Yuan、陳黃飛等學(xué)者僅僅進(jìn)行了相關(guān)理論分析和仿真，并未進(jìn)行實(shí)際的設(shè)計(jì)和測(cè)試。

借鑒上述的研究成果，本文考慮所設(shè)計(jì)的智能車更集實(shí)用性、綜合性于一體，能在狹小書架之間進(jìn)行快速移動(dòng)和轉(zhuǎn)向，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)循跡、自動(dòng)拍攝、自動(dòng)上傳圖像、自動(dòng)分析圖像，按照?qǐng)D書“索書號(hào)+種次號(hào)”排架規(guī)則，發(fā)現(xiàn)排架的錯(cuò)誤信息，形成圖書錯(cuò)架、丟失報(bào)告等功能。具體的自動(dòng)盤點(diǎn)智能車的系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路如圖1所示。

2 系統(tǒng)的硬件與軟件設(shè)計(jì)

為了提高圖書館管理員的工作效率和精確度，實(shí)現(xiàn)小車在狹小書架之間的快速移動(dòng)和轉(zhuǎn)向，本文設(shè)計(jì)的智能車為麥克納姆輪小車，并讓小車行駛在鋪設(shè)通電的銅質(zhì)引導(dǎo)線的地面上。具體設(shè)計(jì)是在智能車前端裝設(shè)3個(gè)電感線圈來感應(yīng)引導(dǎo)線周圍的磁場(chǎng)強(qiáng)度，使用編碼器采集車子實(shí)際速度，并使用ADC通道采集電感切割磁感線的感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)，最終分別在方向和速度上通過PID控制算法來閉環(huán)控制智能車中心順著引導(dǎo)線平穩(wěn)行進(jìn)，并且通過抬升桿來調(diào)節(jié)攝像頭的位置，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同層書架上圖書的拍攝，通過對(duì)照片的比對(duì)，實(shí)時(shí)獲取圖書錯(cuò)誤排架和丟失情況的報(bào)告。

本系統(tǒng)控制策略是當(dāng)智能車巡檢從指定位置出發(fā)時(shí)，首先對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行初始化，升降桿處于未上升狀態(tài)，攝像頭開啟；當(dāng)智能車行駛到書架前，通過串口發(fā)送拍攝照片的指令給TX2開發(fā)板，TX2開發(fā)板控制攝像頭拍攝書脊圖像，交由后臺(tái)進(jìn)行盤點(diǎn)。盤點(diǎn)完成后，升降桿上升至高層，再次發(fā)送拍攝的命令給TX2開發(fā)板，TX2開發(fā)板控制攝像頭拍攝書脊圖像，交由后臺(tái)進(jìn)行盤點(diǎn)。盤點(diǎn)完成后，升降桿下降，車子繼續(xù)沿著電磁線向前行駛一段距離，停下來再次進(jìn)行圖書書脊拍攝、盤點(diǎn)。如此反復(fù)循環(huán)，并且通過指定拍攝次數(shù)來決定小車什么時(shí)候結(jié)束拍攝。本文設(shè)計(jì)的圖書館圖書自動(dòng)盤點(diǎn)智能車的系統(tǒng)總控制流程如圖2所示。

基于綜合考慮系統(tǒng)的功能需求，筆者分別設(shè)計(jì)了搭載STM32f103ZET6單片機(jī)的最小系統(tǒng)電路板、主控電路板、電機(jī)驅(qū)動(dòng)電路板以及電磁感應(yīng)電路板。在STM32f103ZET6單片機(jī)的最小系統(tǒng)板中包含5個(gè)組成部分：電源、晶振、下載口、BOOT以及復(fù)位按鍵。在主控板上，除了電源電路外，還將設(shè)計(jì)了5路ADC采集引腳、TFT-LCD顯示屏引腳、8路PWM信號(hào)引腳和8路編碼器引腳。這些電路板都是分別被設(shè)計(jì)為獨(dú)立的模塊，方便后續(xù)的維護(hù)。

由于智能車需要進(jìn)行全方位移動(dòng)，因此其電機(jī)需要分別獨(dú)立控制。本文選用驅(qū)動(dòng)芯片BTN7971B來搭建H橋電路控制4個(gè)電機(jī)。為了能夠適應(yīng)圖書館的工作環(huán)境，減少外部環(huán)境的干擾，選用的路徑導(dǎo)航信號(hào)為100mA、20kH正弦交變信號(hào)，該頻率的信號(hào)能夠與生活中常見的磁場(chǎng)頻段很大程度地區(qū)分開，保護(hù)智能車不受環(huán)境因素的干擾。導(dǎo)線中的電流按一定規(guī)律變化時(shí)，導(dǎo)線周圍的磁場(chǎng)也將發(fā)生變化，本系統(tǒng)使用電感線圈來切割磁感線，則線圈中將感應(yīng)出一定的電動(dòng)勢(shì)。

在系統(tǒng)控制的定時(shí)器中斷函數(shù)中(5ms定時(shí)中斷)，每次先采集編碼器測(cè)得的電機(jī)實(shí)際轉(zhuǎn)速值，再將電機(jī)的實(shí)際轉(zhuǎn)速值與目標(biāo)轉(zhuǎn)速值一起傳入增量式PI控制器，PI控制器根據(jù)實(shí)際轉(zhuǎn)速與目標(biāo)轉(zhuǎn)速的偏差計(jì)算并返回下一次需要的PWM寄存器的值。相關(guān)控制器函數(shù)偽代碼如下：

3 智能車速度和方向控制

通過現(xiàn)場(chǎng)管理制度的完善，提高管理工作的有效性。一是，完善整體管理工作制度，明確管理者的職責(zé)與管理內(nèi)容。二是，完善、細(xì)化管理的具體內(nèi)容，對(duì)每一項(xiàng)管理工作標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行要求，提高管理規(guī)范性。如對(duì)環(huán)境的管理、對(duì)工藝與材料的管理及對(duì)施工人員的管理等。三是，制定嚴(yán)格的處罰措施，提升管理的力度。

2）數(shù)據(jù)建設(shè)。數(shù)據(jù)建設(shè)指對(duì)校園各類基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、個(gè)人信息等數(shù)據(jù)資源進(jìn)行融合，并提供數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)治理等融合服務(wù)，包括人員、設(shè)備、設(shè)施等基本數(shù)據(jù)。

食品安全大數(shù)據(jù)更新速度快[6]，具有時(shí)效性，對(duì)數(shù)據(jù)及時(shí)分析處理要求高，但其數(shù)據(jù)量龐大且雜亂無章，對(duì)數(shù)據(jù)的管理、分析、應(yīng)用帶來極大的不利，因此應(yīng)對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即統(tǒng)一數(shù)據(jù)編碼。按照數(shù)據(jù)主體屬性的不同進(jìn)行分類，并在每一分類下建立統(tǒng)一編碼，如建立食品分類及編碼、食源性疾病分類及編碼、地理分類及編碼等，食品安全大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化是智慧政府背景下，“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代佛山市政府食品安全治理體系的重要技術(shù)基礎(chǔ)。

PID的控制策略是給系統(tǒng)設(shè)定一個(gè)目標(biāo)值，在系統(tǒng)的輸入端輸入一個(gè)值后，系統(tǒng)的測(cè)量元件就會(huì)測(cè)量出該輸入值對(duì)應(yīng)的實(shí)際輸出值，并且將該值與標(biāo)值進(jìn)行比較，計(jì)算出它們之間的偏差，PID系統(tǒng)再根據(jù)該偏差值來重新調(diào)整系統(tǒng)的輸入值，如此反復(fù)循環(huán)，直到系統(tǒng)測(cè)量的實(shí)際輸出值與設(shè)定的目標(biāo)值相等，即閉環(huán)控制

。

3.1 智能車的方向控制

本文采用位置式PID控制器閉環(huán)控制。位置式PID的輸出值就是直接用于控制系統(tǒng)器件的信號(hào)輸入值。控制器的結(jié)果直接用于控制執(zhí)行器件的位置，被稱為位置式PID

。其離散化公式如公式（1）所示。

Sensor_Left=After_filter[0]; //采集左邊電感的數(shù)據(jù)

Sensor_Middle=After_filter[2]; //采集中間電感的數(shù)據(jù)

1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 數(shù)據(jù)分析統(tǒng)一使用SPSS 19.00軟件，獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)和χ2檢驗(yàn)處理兩組患者的一般資料，計(jì)量資料的表示方法為組間統(tǒng)計(jì)學(xué)比較使用方差分析中的SNK-q方法。計(jì)數(shù)資料的表示方法為例(%)，組間比較實(shí)施χ2檢驗(yàn)。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

sum = Sensor_ Left*1+Sensor _Middle*100+Sensor_Right*199;

Sensor=sum/(Sensor_Left+Sensor_Middle+Sensor_Right); //偏差和歷史值

static float Bias,Last_Bias;

Bias=100-Sensor; //提取偏差

在得出小車分別在三個(gè)方向上的目標(biāo)速度后，再將這三個(gè)目標(biāo)速度同時(shí)傳入麥克納姆輪小車的運(yùn)動(dòng)學(xué)分析公式，即可計(jì)算出四個(gè)輪子的目標(biāo)速度分別為多少。最后再將目標(biāo)四個(gè)輪子的目標(biāo)速度分別傳入增量式PID控制器，即可得出PWM信號(hào)的值。分別直接控制四個(gè)輪子的速度，從而間接控制車子的運(yùn)動(dòng)方向。

圖中Rk和Xk分別表示等值內(nèi)電阻及內(nèi)電抗；PakQak和Pdk分別表示交流有功、交流無功和直流有功；Vak和θak分別表示交流側(cè)的電壓幅值和相位；Vck和θck分別表示等值內(nèi)電勢(shì)的幅值和相位；Vdk表示直流側(cè)電壓幅值。潮流方程如下：

另一方面，和傳統(tǒng)的課堂教學(xué)相比，生活化的教學(xué)對(duì)于學(xué)生的自主學(xué)習(xí)能力要求更高，學(xué)生在課堂學(xué)習(xí)的過程中對(duì)于教師的依賴更低。因此，對(duì)于學(xué)生學(xué)習(xí)能力的鍛煉效果更加明顯。在這個(gè)過程中，學(xué)生需要去主動(dòng)地發(fā)現(xiàn)問題、提出問題、分析問題和解決問題。遇到難題時(shí)需要主動(dòng)地尋求合作，主動(dòng)地向教師求教。經(jīng)過長(zhǎng)期的訓(xùn)練，學(xué)生的思維能力必然會(huì)得到更好的鍛煉，學(xué)習(xí)能力自然會(huì)水漲船高。

2004年，路虎發(fā)現(xiàn)迎來了自面世以來最為徹底的一次換代。第三代路虎發(fā)現(xiàn)擁有了全新的車身整合式底盤結(jié)構(gòu)、全新的動(dòng)力總成、全新的驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)，而一切都讓這個(gè)已經(jīng)誕生十余年的中型SUV得到了全面的進(jìn)化與升級(jí)。

Sensor_Right=After_filter[4]; //采集右邊電感的數(shù)據(jù)

Move_Y=10;//巡線速度

Last_Bias=Bias; //上一次的偏差

//得到控制目標(biāo)值，進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)分析，計(jì)算各個(gè)輪子的速度該是多少。

Kinematic_Analysis（Move_X,M ove_Y,Move_Z）;

倪凱煜（1991-6），男，漢，籍貫：臨海，職稱：二級(jí)教師，學(xué)位：學(xué)士，研究方向：機(jī)械，工作單位：臨海市中等職業(yè)技術(shù)學(xué)校。

3.2 智能車的速度控制

為保證系統(tǒng)每次能夠正常啟動(dòng)不報(bào)錯(cuò)，在每次開機(jī)啟動(dòng)的時(shí)候需要先對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行清零復(fù)位[3]。整個(gè)PLC程序分成上電初始化、上下料機(jī)構(gòu)位置確立、自動(dòng)上料、自動(dòng)蓋章、自動(dòng)下料、輸出線圈控制、調(diào)用報(bào)警ALM控制7個(gè)部分。 控制系統(tǒng)主程序如圖3。

為了讓智能車在行駛過程中保持一定的穩(wěn)定性和方向性，本文利用PID算法對(duì)智能車的速度和方向進(jìn)行控制，PID控制器的控制流程如圖3所示。

Bias=Target-Encoder; //計(jì)算偏差

Pwm+=Velocity_KP*(Bias-Last_bias)+Velocity_KI*Bias+ Velocity_KD*(Bias-

Move_Z=Bias*1+(Bias-Last_Bias)*5; //PD 控制

2*Last_bias+ Before_Last_bias);//增量式 PID控制器

唐玉煙笑了笑，道：“有時(shí)候，人不逼自己一把，是不會(huì)知道自己有多大潛力的?！庇值?，“我們?cè)诠砉戎胁枷玛嚪ǎ氵^了唐門的搜查，并與谷中的野獸毒蟲為伍，最初是很艱難，但后來也便適應(yīng)了。而唐烈那邊，則反咬一口，對(duì)門下弟子謊稱唐琮欲篡奪門主之位，幸被其察覺，重傷了唐琮。正所謂成王敗寇，門下弟子雖有明白人對(duì)此表示懷疑，卻也無人膽敢說一個(gè)‘不’字。

if(Pwm>PWM_period)Pwm=PWM_period;

if(Pwm<-PWM_period)Pwm=-PWM_period;

Last_bias=Bias; //保存上一次偏差

return Pwm; //增量輸出

經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)，最終得出適合本系統(tǒng)的PID控制器參數(shù)分別為Velocity_ _KP=6, Velocity_KI=1, Velocity_ KD=0。

由于智能車是用于承載攝像頭拍照，且每?jī)纱闻恼罩g的距離間隔較短，因此不需要為車子設(shè)置過高的速度。滿速時(shí)編碼器讀取的值為100，本系統(tǒng)設(shè)置車子運(yùn)行的速度為滿速的10%，車子循電磁線前進(jìn)時(shí)，通過PID控制器的調(diào)節(jié)，車子穩(wěn)定運(yùn)行時(shí)電機(jī)的實(shí)際轉(zhuǎn)速為滿速的10%，完全符合設(shè)定的目標(biāo)速度。另外，ADC采集的感應(yīng)電動(dòng)勢(shì)的值為左邊ADC0=1144、右邊為ADC4=1146、中間為ADC2=1395。兩邊的值幾乎一致，中間的值明顯高于兩端，由此可見，引導(dǎo)線基本上已經(jīng)處于車子的中心線位置，符合期望。

4 智能車系統(tǒng)應(yīng)用及策略

在工作人員將圖書按照館內(nèi)排架要求正確排架后，由圖書智能盤點(diǎn)車全部拍照處理。此時(shí)，在調(diào)試系統(tǒng)進(jìn)行初始化完成后，可由裝設(shè)在車子升降桿上的高清攝像頭對(duì)書架上的圖書進(jìn)行拍攝。每當(dāng)智能車行駛一段固定距離之后，便調(diào)整升降桿且發(fā)送控制命令給攝像頭拍攝書架上的圖書，且將拍攝到的圖片發(fā)送給后臺(tái)，形成原始圖書書名、順序和架位號(hào)數(shù)據(jù)庫，以便于以后的數(shù)據(jù)比對(duì)（可加初始化數(shù)據(jù)表，含書名、順序、架位號(hào)），以滿足后臺(tái)圖像分割和文字提取的基本要求。

4.1 采取深度學(xué)習(xí)式圖像識(shí)別

本文利用計(jì)算機(jī)視覺和人工智能技術(shù)對(duì)采集到的書脊圖像進(jìn)行文字識(shí)別。由于單本書的書脊圖像輪廓難以提取且書籍可能出現(xiàn)傾斜等問題，采取一種使用Mask R-CNN深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)對(duì)書脊圖像進(jìn)行實(shí)例分割，再針對(duì)分割后的書脊圖像提取書名和書架號(hào)所在位置并進(jìn)行文字識(shí)別的方法。由于圖像記錄了每一本的具體位置關(guān)系，因此，本方法可實(shí)現(xiàn)對(duì)每一行圖書是否嚴(yán)格按照索書號(hào)和種次號(hào)排架的判斷，這是RFID模式所不能實(shí)現(xiàn)的。本文通過20多幅采集到的書脊圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試，來驗(yàn)證本文算法的有效性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，書脊圖像中字符的識(shí)別成功率可達(dá)90%以上，書架號(hào)的識(shí)別成功率可達(dá)98%以上。

4.2 每日形成錯(cuò)架、丟失圖書報(bào)告

后臺(tái)數(shù)據(jù)庫根據(jù)提取的書名和書架號(hào)逐一與正確的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)，記錄錯(cuò)架圖書信息和圖書丟失信息，并且記錄不能識(shí)別的圖書信息，供工作人員現(xiàn)場(chǎng)確認(rèn)。圖書智能盤點(diǎn)車可在晚上不間斷運(yùn)行，使圖書館工作人員每日及時(shí)獲取錯(cuò)架、丟失圖書情況，可使圖書館精細(xì)化管理更上一個(gè)臺(tái)階。

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