基于云的餐厅服务机器人系统设计

自动化仪表PROCESSAUTOMATIONINSTRUMENTATIONVol.40No.8Aug.2019第40卷第8期2019年8月基于云的餐厅服务机器人系统设计王博玮，陆中成（华东理工大学信息科学与工程学院，上海200237）摘要：随着人工智能的发展，机器人技术已成为研究热点。其中,用于餐厅服务的机器人更是近年来的关注热点。越来越多的餐厅选择使用机器人代替人工来完成相关任务。针对本地资源不足、餐厅服务机器人智能化程度不高等问题，设计餐厅服务机器人系统。基于云技术,分别从硬件和软件两方面设计餐厅智能服务机器人系统，包括送餐机器人、云端和客户端，以满足餐厅服务送餐需求。在机器人子系统中，使用深度强化学习，实现对未知环境路径规划的优化，提高机器人对餐厅复杂环境的适应性。仿真结果表明:所设计的机器人能很好地适应餐厅环境，及时避让障碍物,顺利完成送餐任务。与现有机器人相比,该系统克服了本地资源局限性和计算复杂性之间的矛盾，同时也为深度强化学习在机器人中的应用奠定了一定基础。关键词：云技术；送餐机器人；深度强化学习；智能餐厅；控制系统中图分类号：TH242文献标志码：ADOI：10.16086/j.cnki.issnl000-0380.2019040049DesignofRestaurantServiceRobotSystemBasedonCloudWANGBowei,LUZhongcheng(SchoolofInformationScienceandEngineering,EastChinaUniversityofScienceandTechnology,Shanghai200237,China)Abstract:Withthedevelopmentofartificialintelligence,robottechnologieshavebecomearesearchhotspot.Amongthem,therobotusedforrestaurantserviceisahotspotofconcerninrecentyears.Moreandmorerestaurantschoosetouserobotsinsteadofhumanresourcestocompleterelatedtasks.Tosolvetheproblemsofthelimitedlocalresourcesandthelowlevelofintellectualizationofrestaurantservicerobots,therestaurantintelligentrobotservicesystemhasbeendesigned.Basedoncloudtechnology,therestaurantintelligentrobotservicesystemfromhardwaretosoftware,includingthefooddeliveryrobot,cloudandclientaredesignedtomeetthedemandsforfooddelivery.Intherobotsubsystem,deepreinforcementlearningisusedtooptimizethepathplanninginunknownenvironmentandtoimprovetheadaptabilityoftherobotinthecomplexenvironmentoftherestaurant.Thesimulationresultsshowthatthedesignedrobotcanadapttotherestaurantenvironment,avoidobstaclesintime,smoothlycompletethefooddeliverytasks.Comparingwithexistingrobotsystems,thesystemproposedovercomesthecontradictionbetweenthelimitedlocalresourcesandtheneedoflargeamountofcomputationalresources.Atthesametime,itlaysafoundationfortheapplicationofdeepreinforcementlearninginrobotsystems.Keywords:Cloudtechnology；Servicerobot；Deepreinforcementlearning；Intelligentrestaurant；Controlsystem0引言随着社会的发展,老龄化人口比例不断提升。一方面，老年人在日常活动中需要某些帮助;另一方面,劳动力的减少也使许多行业迫切找到能代替人力的自动化方案。因此，开发、研究服务机器人具有重要的社会意义和广泛的经济价值。近年来，服务型机器人的广泛需求引起研究者的极大关注，包括用于人群引导的服务机器人m、能和老年人沟通交流的智能机器人⑵以及家庭服务机器人⑶。在餐饮业，智能服务机器人有着更广泛的需求空间。人力成本的不断上升,促使许多餐厅都寻求服务机器人的替代方案。随着传感器技术、云技术以及人工智能的高速发展，智能餐厅服务机器人已经涌现出许多具有代表性的应用。2016年,新加坡已开发机器人送餐服务,但还需要使用固定轨道以及人类辅助，自动化程度不高。Cheong等⑷提出了基于模块化的餐厅服务机器人设计方法,提高了自动化系统的效率。蔡俊杰等⑸设计了以微控制器收稿日期:2019-04-23作者简介:王博玮（1997—）,男,在读本科生,主要研究方向为信号处理、数据挖掘与机器学习,E-mail：kevinwang@mail,ecust.edu.cn；陆中成（通信作者），男，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向为应用电子技术、视频图像压缩，E-mail：[e-mail]・66・自动化仪表第40卷MSP430F543为核心的餐厅服务机器人控制系统。然而，截至目前，国内外研发的服务型机器人总体自动化程度不高。此外,本地资源的局限性以及导航算法的弱迁移性,限制了机器人技术的发展。云技术的发展给智能机器人的研究提供了更多的思路和方法。云技术是指通过网络，弹性、动态地分配相应资源，以支持本地难以完成的作业。这类资源包括计算资源、储存资源以及软件服务。使用云框架搭建机器人系统，扩展了资源的利用度，丰富了本地的功能，也为设计更复杂的机器人系统提供了可能。另外，人工智能的发展也给服务机器人领域带来了更多的驱动力。Mohammadi等⑹使用基于对抗生成式网络(generativeadversarialnetworks,GAN)完成机器人的路径规划任务,其生成的路径达到了89%的平均主观意见分(meanopinionscores,MOS)。Maiettini等⑺提出将快速区域卷积神经网络(region-convolutionalneuralnetwork,R-CNN)和FALKON结合的方法完成机器人目标识别任务，加快机器人适应环境的过程。显然，为更好地提高服务机器人的智能化程度,结合云和人工智能的优势设计餐厅服务机器人系统是非常有必要的。1系统架构1.1结构设计餐厅服务机器人系统主要由机器人群、云端和远程用户构成。该系统采用模块化的分布式系统架构，可根据实际需求对系统功能进行添加和删除,使系统具有一定的灵活性。系统结构如图1所示。图1系统结构图Fig.1Systemstructure机器人群由一组智能送餐机器人构成，负责餐厅的送餐任务。其主要工作过程如下:首先，机器人通过通信模块,将由传感器模块采集到的感知信息上传到云端;接着，由云端计算模型结果并返回;最后,机器人核心板根据返回的动作控制马达,以完成运动。云端为上层用户，主要由数据库、Web服务器和TensorFlowServing[8]组成。其采用Linux系统下的Python语言开发，便于系统的移植和功能扩展。云端通过网络接收来自餐厅的实时数据和机器人的感知数据，并据此实现机器人的路径规划，以控制机器人完成送餐作业;同时，通过Web服务对远程用户提供餐厅管理和点餐服务功能。远程用户又称远程单元，由客户端和管理端构成。客户端通过移动终端完成点餐、评价等功能，数据通过云端返回到餐厅。管理端授权用户可通过浏览器登录系统，分析实时数据或远程操控服务机器人。1.2云计算和通信为使系统各部分能够协调正常运行，需要选择合适的计算资源和组网方式。由本地处理器实现服务机器人的计算功能，会使得计算能力受到限制，无法完成计算密集型任务⑼。在此，基于TCP/IP的HTTP传输协议，构建以云为中心的统一系统,将计算、储存功能置于云上,使得最小系统能够完成后续的复杂计算任务，解决了同步定位与地图构建(simultaneouslocalizationandmapping,SLAM)、深度Q网络(deepQ-network,DQN)计算复杂性和机器人系统资源有限性之间的矛盾，同时可对外提供Web服务。2机器人硬件设计机器人的总体设计遵循模块化设计的原则，整机主要由核心控制板、马达及码盘、充电电池、传感器模块和通信芯片构成。送餐机器人以ArduinoMega2560作为核心控制板。马达用于在核心指令控制下实现机器人的运动。充电电池为其他模块提供电能。红外传感器模块用于机器人对障碍物的识别。RplidarAl激光雷达用于生成动态地图。ESP8266EXWiFi通信芯片用于实现基于TCP/IP的通信。机器人硬件结构如图2所示。图2硬件结构图Fig.2Hardwarestructure2.1核心控制板控制板是机器人的核心部分，其实现了对传感器、第8期基于云的餐厅服务机器人系统设计王博玮，等・67・运动模块以及数据传输的统一调度和控制。选用ArduinoMega2560作为微控制板。其使用ATmega2560处理器，包含54个数字输入/输出口、16个模拟输入口、4个UARTS、256kB的闪存。同时，系统还使用功能扩展板。功能扩展板实现了对主控制板接口和功能的扩展。扩展后还包括2个总线扩展接口(即地址总线和数据总线)、1路RS-232串口、1个全功能扩展口和IIS、『C、SPI、A/D、GPIO、串口2、外部中断等外部接口。2.2传感器模块①红外传感器。机器人配置有一组红外传感器，安装在机器人的前部,选用优创电子科技有限公司生产的TCRT5000型红外避障模块。该模块有一对红外发射和接收装置,具有成本低、稳定性好等优点。红外传感器的红外发射二极管不断发射红外线，反射的红外线由接收管接收。若反射较少或没有反射，光敏三极管一直处于关断状态，模块的输出端为低电平。当障碍物出现在检测范围内时,红外线被反射且强度足够大，光敏三极管饱和。此时,模块的输出端为高电平，可完成障碍物的识别。核心控制板的模拟口与避障模块的信号口相连，在检测到高电平时，核心板将马达控制数字口电平置低，机器人停止运动。②RplidarAl激光雷达。机器人配置一个RplidarAl型号激光雷达，安装在机器人的上部。其有效探测距离约为12ni,扫描速度为2000次/s。运行过程中，激光雷达不断发射激光信号，反射信号由其视觉采集系统接收，经过内置信号处理器计算得到距离值以及夹角，并通过3.3V电平串口将数据回传至核心板。Rplidar±的连接器有5个引脚，分别是电源、地线、RX、TX以及控制扫描速度的脉冲宽度调制(pulsewidthmodulation,PWM)。其中,PWM要求提供足够的电流以驱动雷达电机。激光雷达在Arduino核心板控制下进行环境扫描，以获得感知信息。系统使用外部电源为Rplidar供电。2.3通信芯片机器人使用的ESP8266EX是常用的集成WiFi芯片之一。其在外部电路上集成了标准的数字外围接口、天线开关、功率放大器、低噪声接收放大器以及电源管理模块。同时,该芯片可在主动模式、睡眠模式和深度睡眠模