利用raspberry pi4芯片开发一款快递机器人

广西民族师范学院数理与电子信息工程学院 刘光晓 吕月芬 韦珍丽 张胜莲 全钊锋 吴树添

目前是物联网时代，需要大量的物流运送，送快递也成为了物流的服务之一。我们利用raspberry pi4主控芯片开发设计了一个送快递的机器人，该机器人可以在一定地域范围内自动或者人工驱动送快递。该机器人运用摄像头和感应器可以看清路况，避开相对拥挤的人群，规划出最佳的行走路线。在机器人身上有物品储存箱存放快递，另外安装偏离路线和防攻击报警系统，确保快递安全送到目的地。

利用raspberry pi4主控芯片来设计机器人充当快递员，主要是为了方便各个阶层不同的人在某些方面运用机器人来提供帮助。对于行动不便的老年人或者职业特别忙的人员来说，可以利用快递员机器人到相应的地点去取物品或者帮忙运送物品，方便又节省时间。本文对相对容易掌握并运用的raspberry pi4主控芯片进行了创意性的开发，为初学设计快递机器人的研究者提供了一定的理论参考价值。

1 设计快递机器人的总方案

1.1 机器人的功能方案

本机器人充当快递员需要运用各个方面的电子信息专业相关知识，去研究和测试机器人的功能和安全问题。快递机器人需要实现的功能如下：它的行走和转弯功能灵活；它的摄像头模块安装后可以看清路况；它可以自行避开障碍物；在设定目标地点后，它可以规划出最佳路线自动导航行走移动至目的地；它具备安全性能及路线偏移自动报警系统快递机器人的功能方案设计如图1所示。

图1功能方案设计图

1.2 实现功能构建的模块

该机器人需要一个raspberry pi4控制板，一个转接板，转接板插红外接收头和跳线帽等零件。构建出避障模块，循迹模块，超声波模块，摄像头模块和报警模块。实现自动导航行走功能需要利用摄像头模块提取路况信息特征，结合避障模块和超声波模块的信息通过主板综合判断后驱动循迹模块自动导航行走。而实现人工驱动功能是用户利用摄像头模块监测路况，再对机器人的状态进行人工操作。在自动导航行走功能或者人工驱动功能运行时都要调用到报警模块，确保机器人的安全。

2 自动导航行走和人工驱动

2.1 自动导航行走和人工驱动的实现途径

目前网络技术发达，APP技术应用广泛。已经存在摄像头录制视频进行监控的技术，也存在通过APP对机器发出指令的技术。由此可以得出，对机器人进行远程控制已经具备了理论和实际操作技术的条件。有学者利用树莓派成功制作出了云视频流媒体的远程监控系统。借鉴这种方法，我们可以在对机器人进行远程监控的基础上进行人工驱动控制，完成人工驱动功能。另外，还有学者利用树莓派成功实现了车辆检测识别的功能。把这种检测识别的功能推广化，对路况进行监测。机器人就可以自动识别路况自主选择最优路线行走，完成自动导航行走的功能。在理论和技术上，本机器人都符合现实条件的要求，可以实现送快递的基本功能。

通过让摄像头模块和raspberry pi4控制板相连，在V4L2标准驱动下，机器人可以采集到路况的实时视频。机器人通过图像识别技术和传感器技术，获取路况信息数据，并根据信息特征做出相应动作完成自动导航功能。机器人获取的视频信息可以通过4G网络技术上传到网络，经过网络地址端口转换，用户可以在公网上监测到机器人。也可以运用APP技术，在手机端监测机器人完成人工驱动机器人的功能。

2.2 处理图像和视频

由于V4L2获取的视频数据非常大，且raspberry pi4主控芯片的性能有限。为此，在数据传输前我们需要进行压缩处理，并改进处理数据的运算方式。我们可以选择MPEG-4图像的压缩方式进行压缩视频图像信息，当前的MPEG-4技术已经很成熟且压缩比很高，大大减少了系统的延时时间，对播放设备的要求也较低。或者选择H.264图像的编码方式，它可以获得很高的画面质量。为此，本文选择利用mjpg⁃streamer应用程序来处理机器人获取的视频图像，将JPEG文件通过网络传输到所需的浏览器上进行远程监控。同时，我们可以直接选用C270罗技摄像头来获取视频图像信息，而且它里面自带有一个麦克风使用起来非常方便。它的兼容性能非常强并且免驱动，通过它输出的图像格式为MJPEG格式。

为了让机器人快速处理视频数据，我们用raspberry pi4主控芯片和Movidius神经元计算棒作为计算数据的平台。而对于路况目标的图像识别处理我们应用到经过改进后的MobileNet+SSD计算公式。在此基础上我们运用MSCOCO数据集和路况自定义的数据集，制作出适合路况应用的数据训练集。机器人利用这种数据集进行训练后，就可以得到很好的路况识别效果。本文利用MobileNet+SSD的算法明显增强了网络的准确度，还增加了图像语义的提取特征来识别监测出实时路况的特征。MobileNet利用的是深度级可分离卷积的计算方法，比经典卷积的方法进行的乘法运算次数更少。本文构造的SSD模型算法如式(1)和式(2)所示：

Ai：第i层特征向量；Bi：通过第i-1层特征向量进行非线性预算后的第i层特征向量；B1(Y)：输入的图像Y进行非线性运算后的第1层的特征向量；H(▪)：所有中间结果集合后的最后输出。

2.3 联网设计

有学者成功设计了基于手机APP的互联网远程视频监控系统，在此基础上我们可以在raspberry pi4主控芯片上建立流媒体视频服务器，将获取到的视频图像数据进行传输。通过4G通信技术连接到网络上，使用私网穿越技术让用户可以利用手机或者电脑在公网上远程监控机器人所处的路况。我们可以选用SIMCOM 7100系列的4G LTE通信模块，把视频监控系统连接到网络上，就可以实现视频图像的远程传输进行远程监控。我们让4G通信模块通过RX、TX两个引脚与raspberry pi4主控芯片相连，结合云技术和嵌入式技术完成机器人的联网设计。

机器人获取到的视频数据可以通过Socket编程的方式发送给用户的手机，在应用软件里显示。用户通过手机里的应用软件可以给机器人发送指令，使机器人做出相应的动作。我们可以运用WebAPP技术来开发一个手机应用的软件，让该软件可以兼容很多版本的平台。但是，要想在公网上通过视频远程监控机器人所处的路况信息，需要将内网的私有IP地址转换成公网的IP地址才可以实现。

我们选用阿里云服务器，通过下面的方法让公网和私网设备用间接性的连接方式进行通信。阿里云服务器为公网用户提供了一个9090端口，给raspberry pi4主控芯片提供一个12345端口。通过这些条件我们可以在阿里云服务器上建立起一个反向代理服务器Nginx，将Nginx安装到Linux系统里，然后执行指令建立起隧道。让raspberry pi4主控芯片利用SSH隧道技术搭建出一条反向隧道，把阿里云服务器的12345端口和raspberry pi4主控芯片的8080端口连接起来。公网用户访问阿里云服务器提供的9090端口后，请求数据信息就可以经过阿里云服务器的12345端口发送给raspberry pi4主控芯片的8080端口，实现数据信息之间的相互传输。隧道搭建成功后，阿里云服务器的端口会保持在监听的状态，要结束监听状态必须人为地去删除掉隧道。至此，机器人的网络设计已经完成，用户可以访问到公网的网站服务并通过公网监控到机器人获取的路况信息。我们连接公网的设计如图2所示。

图2 连接公网的设计图

3 安全及偏移路线报警

通过raspberry pi4主控芯片利用传感器技术和图像识别技术，判断机器人是否受到攻击或者偏移正确行走路线，完成机器人自动报警功能。当传感器技术或者图像识别技术监测到符合报警的条件时，机器人触发蜂鸣器实现安全及偏移路线报警功能。

可以利用两块raspberry pi4主控芯片，分为主机部分和从机部分，通过WIFI功能把它们两个相连。主机用来实现自动导航行走和人工驱动功能，从机用来实现安全及偏移路线报警功能。利用拓展主控芯片的方法可以为机器人实现更多的功能，提高机器人处理信息的速度和储存信息的容量。也可以为机器人配备舵机和R2100多通道激光测距传感器等零件，让摄像头可以实现360度的旋转进行多方位的视频监控，提高机器人测距精确度进行避障，完成机器人的安全性能保护。当然也可以在视频远程监控的基础上，进行机器人的人工安全保护。

结语：该机器人把互联网技术、通信技术、自动控制原理、微机原理、传感器技术和计算机控制技术等理论知识相结合，初学者通过该快递机器人可以学到较多的理论知识和实践操作技能。可以给机器人配备性能更强的硬件，对机器人的软件进行升级优化，让机器人实现更多的需求功能。在未来的生活中物品流动量将增大，快递机器人自身的优势将得到充分的利用。