0 引言
智能机器人是第三代机器人，这种机器人带有多种传感器,能够将多种传感器得到的信息进行融合，能够有效的适应变化的环境，具有很强的自适应能力、学习能力和自治功能。目前研制中的智能机器人智能水平并不高，只能说是智能机器人的初级阶段。智能机器人研究中当前的核心问题有两方面：一方面是，提高智能机器人的自主性，这是就智能机器人与人的关系而言，即希望智能机器人进一步独立于人，具有更为友善的人机界面。从长远来说，希望操作人员只要给出要完成的任务，而机器能自动形成完成该任务的步骤，并自动完成它。另一方面是，提高智能机器人的适应性，提高智能机器人适应环境变化的能力，这是就智能机器人与环境的关系而言，希望加强它们之间的交互关系。
[1]
实时避障还是全局规划，都需要精确知道机器人或障碍物的当前状态及位置，以完成导航、避障及路径规划等任务；路径规划技术，最优路径规划就是依据某个或某些优化准则，在机器人工作空间中找到一条从起始状态到目标状态、可以避开障碍物的最优路径；机器人视觉技术，机器人视觉系统的工作包括图像的获取、图像的处理和分析、输出和显示,核心任务是特征提取、图像分割和图像辨识；智能控制技术，智能控制方法提高了机器人的速度及精度；人机接口技术，人机接口技术是研究如何使人方便自然地与计算机交流。
2 系统构成
本设计的垃圾自动拾取机器人可以按人的指令完成各种比较复杂的工作，模拟完成人类不能或不愿完成的任务，不仅能自主完成工作,而且能与人共同协作完成任务或在人的指导下完成任务，这里特指垃圾清理。 [3]整个系统分为两个子系统：远程控制端与测控机器人，如图1所示。
远程控制端主要功能：（1）对机器人运动状态机轨迹进行远程控制；（2）接收机器人回传的视频图像信号，在液晶屏上实时显示，并根据图像信息，对移动平台运行姿态调整，使之顺利的到达指定工作区域；（3）接收移动平台回传的环境测试数据，并实时在液晶屏上显示出来。深度学习是神经网络、人工智能、模式识别、图形化建模、信号处理等研究的交叉
1 智能机器人技术分析
智能机器人涉及到许多关键技术[2]，这些技术关系到智能机器人的智能性的高低。这些关键技术主要有以下几个方面：多传感信息耦合技术，多传感器信息融合就是指综合来自多个传感器的感知数据,以产生更可靠、更准确或更全面的信息，经过融合的多传感器系统能够更加完善、精确地反映检测对象的特性,消除信息的不确定性,提高信息的可靠性；导航和定位技术，在自主移动机器人导航中，无论是局部
基金项目：云南省大学生2018创新创业训练计划（201810677026）。
89网络与信息工程领域。深度学习通过模拟具有丰富层次结构的脑神经系统[2]，建立一种类似于人脑的分层模型结构，并利用该结构对输入数据逐级提取、学得规律，进而利用所获得规律对未知数据进行预测。[4]测控机器人主要功能：（1）接收控制指令，根据要求进行相应运动。（2）启动摄像模块，采集视频图像。压缩后的无线视频数据流发送至控制子系统中。（3）启动传感器模块，采集工作区域的相关环境数据,不间断发送至控制子系统中。图1 垃圾拾取机器人系统结构图3 系统硬件实现远程控制的核心部件是视频采集和环境参数采集。本文采用摄像头和传感器来完成该部分功能，同时需要运行树莓派配置工具来激活摄像头配置模块，代码如下：$sudo apt-get update；$sudo apt-get upgrade；$sudo raspi-config。在菜单中的“Enable Camera”设为Enable（启用状态）,完成之后重启树莓派。这样我们就可以使用摄像头了。
远程控制的状态追踪实现主要通过motion软件来完成
[5]
。
motion是开源的移动图像监测模块，设计中采用motion作为摄像头的上层管理应用。安装完成后，默认配置文件在/etc/motion/下，可以通过motion-c your.conf来运行自定义的配置文件，运行时通过-c来指定配置文件。通过配置文件可设置图片的宽度、高度、捕捉图像的帧率等一系列参数。配置结束后可直接通过motion -c～/motion/motion.conf 来运行的motion。在将采集到的数据通过通信模块回传到中央处理器，经过数据处理，实现目标确定与追踪。[6,7]
在本设计中，采用树莓派作为机器人的中央处理器，完成机器人的状态监测和控制。本设计采用树莓派3B具有 1.2GHz四核64位CPU、1GBRAM、共有40个物理引脚，其中，通用的GPIO引脚17个，可以输出或输入电信号，以实现各种控制或信号采集功能。
测控机器人有以下几项任务，包括避开障碍物，找到障碍物回收区域，以及抓住或释放瓶子的适当时间点。该设计中采用红外传感器，根据具体情况简单地返回模拟值，并让它避开障碍，找到并到达回收区域。同时主控系统会检测到垃圾，然后将其拾取。
4 软件实现
本文采用python进行编程实现，主要代码如下：RobotControl:
902019.12def__init__(self,port,baudrate):self.baudrate=baudrateself.maxSpeed=100self.currentState=SEARCHINGdef stateSearching(self):data=self.cameraThread.checkDataQueue()if data:if data[“type”]== OBSTACLE:print“Obstacle detected”,data[“position”]if data[“type”]==BOTTLE:print “Bottle detected”,data[“position”]if(obstacle=self.cameraThread.checkObstacle()):print“Obstacle detected:“,obstaclesif obstacles[1]>self.obstacleThreshold:self.commThread.setSpeed(self.maxSpeed, -self.maxSpeed)elif obstacles[2]>self.obstacleThreshold:self.commThread.setSpeed(-self.maxSpeed,self.maxSpeed)else:self.commThread.setSpeed(self.maxSpeed,self.maxSpeed)
elif(bottle=self.cameraThread.detectBottles()):print“Bottle detected”
#a bottle has been found, go to the next state return OK’’’
return REPEATreturn OK
5 小结
本文设计的机器人由远程控制端与测控机器人两部分构成，实现了目标自动追踪，在智能机器人领域具有一定的实用价值。该机器人系统简单，精度较高，且成本较低。
参考文献
[1]李源.基于树莓派的无线视频监控系统关键技术研究[D].
郑州大学,2016.
[2]章华.基于模糊控制超声波避障算法的巡检机器人研究
与设计[D].南昌大学,2016.
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科技研究,2014年26期.
[4]吴平.基于摄像头的智能车路线识别系统设计[D].上海:
复旦大学,2013.
[5]姜超.视频序列中运动目标提取与跟踪技术的研究[D].
大连:大连理工大学,2009.
[6]Akram Nemri，Fethi Soltani. uncertainty principles
for the Fourier transform with numerical aspect[J]. Applicable Analysis，2016，95（5）：931-943.
[7]陶晓玲,伍欣,亢蕊楠.基于树莓派的隐蔽式渗透测试方
法[J].电子技术应用,2016，42（6）：94-97.
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