校园智能服务机器人研究与设计

山东科技大学电气与自动化工程学院 苏衍保 刘自清 聂 磊

校园智能服务机器人研究与设计

山东科技大学电气与自动化工程学院 苏衍保 刘自清 聂 磊

传统的机器人都是以演示为主，功能单一，智能化程度较低。本文设计了一款面向校园的智能迎宾机器人，具有迎宾礼仪和教学实践功能。本文重点介绍面向校园的智能服务机器人系统架构，包括软件和硬件结构和控制系统，以及实现方案和实验结果。该机器人能够在展馆进行接待和引导服务，具有自主移动、智能引导、人脸识别、语音识别与合成等功能，是一种更加丰富可靠的智能引导服务机器人。通过实践表明，该机器人系统具有可靠的稳定行，实现了在校园的来宾接待和教学服务功能，实现了人工智能。

智能引导；图像处理；人工智能

0　引言

随着机器人技术日臻成熟和社会水平的提高,机器人的应用已不再仅限于工业制造领域，服务机器人是其发展的一个新的领域。迎宾机器人有多变且友善的外观，可以和人类进行良好的音频视频互动，具有自主移动定位功能，并且方便搭载各行业专业的仪器设备。由于机器人技术的复杂性，应用过程中难免会出现一些错误，因此研究一种实用、灵活、可靠性高的智能引导服务机器人具有重要的应用价值[1]。

本文以山东科技大学迎新现场和校史馆迎宾为应用背景，研发设计一款形象逼真、生动活泼的校园服务机器人。主要有语音识别与合成、人脸识别、迎宾、娱乐、知识问答、照相录像、运动避障等功能。具有很高的人性化、智能化，方便快捷，为同学的校园生活增加乐趣。本文主要通过对机器人系统的研究与设计，把先进的技术应用到了机器人上，使得机器人具有很高的人工智能性。

1　系统设计

1.1整体设计

迎宾机器人功能主要在于是否能与人友好交流，迎接宾客。为了实现智能服务和自主移动，设计了机器人如图1。机器人的总体设计为类人形机器人，由LED显示模块、运动模块、工控机、双目摄像头、机械手臂、锂电池等其他部分构成。机器人功能模块主要包含语音模块、人脸识别模块、机器人运动模块、表情模块、运动壁障等模块。

图1　机器人内部结构

1.2设计功能

机器人设计功能包括：1）全向轮自由行走，局部自主定位。2）人机语音交互功能。可与机器人交流“学校新闻动态”“机器人知识”、“教育知识”等。机器人可以语音介绍学校的基本情况，并回答来宾问题。3）基于语音识别的舞蹈、抓取物体等任务。4）可以进行身份识。5）教学辅助功能，可以帮助老师播放PPT和录制课堂视频。

2　人脸识别技术及其实现

本机器人在汉唐龙城人脸识别引擎的基础上，对OpenCv在Visual C++ 2013开发环境下进行配置，开发了自己的人脸识别程序包。本机器人通过其颈部的摄像头检测人脸，传入工控机进行人脸识。人脸识别是通过AdaBoost算法和肤色检测算法相结合，通过C++程序实现的。首先进行人员信息注册，建立人脸识别身份数据库，然后采集人脸图片进行注册。人脸识别测试界面如图2所示，试验结果：ID为8，score为0.81。识别结果为数据库储存的人员信息，人脸识别准确率符合要求。当识别成功时，机器人会主动向来宾打招呼，合成“***您好，欢迎您来到，山东科技大学”等语音，并提示宾客选择相应的服务功能。如果未注册人员识别，就合成语音“您好，我还不认识您，请您先注册信息”，让来访的宾客感受山东科技大学的热情。

图2　人脸识别

图3　教学及人脸功能测试

3　实验结果

为了测试机器人的语音识和运动壁障功能，我们进行了握手、再见、舞蹈、前进、后退等动作测试。通过实验发现，机器人能准确识别人说话，并完成指定动作表演，通过语音合成与人进行交流表达服务意愿。机器人的运动壁障功能让本机器人，具有更强的自主性，能快速、准确的躲避障碍物。此外还进行人脸识别测试和教学功能测试，如图3所示。实验表明，机器人能完成视频播放录制，拍照，播放课件，人脸识别等功能。最终机器人能很好的实现校园服务功能。

4　总结和展望

本文设计了一款类人型智能迎宾机器人系，具有自主移动壁障功能，采用先进的语音识别，人脸识别软件，使机器人实现了智能人机交互，并且实现了最大15m的语音控制。本机器人主具有低成本、低功耗、可靠性高、综合性高、实时性好、功能丰富、更能提供优质的服务功能。控制方式灵活多变可适应不同场合的要求最终实现了一种集多种功能为一体，实用、灵活、操作方便的交互式智能迎宾机器人。

在未来的应用中，可以加入机器人自主定位，校园导航和在线自动搜索功能，让机器人更具实用性，而不仅限于校园应用。

[1]蔡自兴.机器人学(第二版)[M].北京:清华大学出版社矿业大学出版社,2010.9:1-68,158-218.

[2]刘玉芹,刘敬文.超声波测距仪在移动机器人壁障中的应用[A].仪器仪表学报,2006,6:1568-1560.

[3]蔡自兴,郑敏捷,邹小兵.基于激光雷达的移动机器人实时避障策略[J].中南大学学报(自然科学版),2006,37(2):324-329.

[4]魏冬冬,谌海新,聂铁涛.人脸特征提取与识别技术研究[A].计算机与现代化,2007,3:69-72.

[5]李盛文,鲍苏苏.基于PCA+Adaboost算法的人脸识别技术[A].计算机工程与应用,2010,46(10):170-173.

[6]宋章军.服务机器人的研究现状与发展趋势[J].集成技术,Vol.1,No.3,Sep. 2012:1-9.

苏衍保（1988—），男，山东菏泽人，山东科技大学硕士研究生，主要研究方向：嵌入式软件开发与系统集成，机器人控制与系统集成。