道路交通安全一直為人們所重視，但是道路上違章行人數(shù)量巨大，并沒有得到很好的管控，為此我們設(shè)計了一款交通路口執(zhí)勤機器人。它可以完成對行人交通行為的有效管控，實現(xiàn)對臉部信息的采集、抓拍、上傳、記錄等，并設(shè)有問路和語音提示功能。本項目旨在通過管控行人方面來降低交通事故的發(fā)生頻率，保障交通安全，維護(hù)出行健康，具有一定的實際應(yīng)用價值。

　　近年來，隨著城市化的發(fā)展和交通管理需求的不斷增長，城市交通樞紐壓力不斷增大，道路交通安全管理面臨著技術(shù)要求的提升。大數(shù)據(jù)技術(shù)在新一代智慧城市交通管理系統(tǒng)中得到了廣泛應(yīng)用，為整個社會提供了海量的數(shù)據(jù)資源。現(xiàn)階段我們所面臨的主要交通問題已經(jīng)從機動車違法方面轉(zhuǎn)化為了行人違法行為的管制，比如闖紅燈行為。本項目主要在于開發(fā)已有道路交通管制中未進(jìn)行完全開發(fā)的公共設(shè)施，設(shè)計一款基于視頻檢測技術(shù)的交通路口執(zhí)勤機器人，保障交通安全，利于行人出行。

　　1. 交通路口執(zhí)勤機器人系統(tǒng)設(shè)計及功能

　　1.1 系統(tǒng)設(shè)計

　　交 通 路 口 執(zhí) 勤 機 器 人 通 過 Python 語 言 編 寫， 以 樹莓派 4B 作為硬件載體，通過 OpenCV 計算機視覺庫和OneNET 云平臺等軟件，對闖紅燈的行人進(jìn)行人臉識別和拍照處理，上傳到該路口對面機器人身后的顯示屏和云平臺上，實現(xiàn)對行人闖紅燈行為的警示與記錄。同時調(diào)用高德地圖 API，通過語音輸入模塊實現(xiàn)行人語音輸入功能，通過機械臂模擬交通指揮手勢，結(jié)合語音輔助指揮，以此完成為行人指路的人機交互方案。

　　機器人技術(shù)論文：堆外核探測器安裝機器人設(shè)計與底盤運動分析

　　1.2 功能設(shè)計

　　交通路口智能執(zhí)勤機器人通過圖像處理達(dá)到對人臉的精準(zhǔn)識別，并對闖紅燈人員抓拍，上傳到后端云平臺網(wǎng)絡(luò)作為記錄闖紅燈人員的依據(jù);通過機械臂動作提醒行人的行為;行人可語音向機器人詢問目標(biāo)地點，具有導(dǎo)航功能，一定程度上實現(xiàn)了人機交互功能。交警可通過后端云平臺網(wǎng)絡(luò)直接查看到有闖紅燈行為的行人信息，機器人通過機械臂的手勢變換進(jìn)行一定程度上的交通指揮，可以減輕交警的勞動量。

　　對于行人，行人會在紅綠燈時得到對應(yīng)的語音提醒，紅燈時“紅燈，禁止通行”，同時機器人開啟人臉識別系統(tǒng)，抓拍闖紅燈人員信息;綠燈時提醒“綠燈，請按交規(guī)通行”。同時，行人可點擊問路按鍵，語音詢問如何去往目的地，機器人將通過高德地圖 API 和語音模塊予以回答。該機器人不僅增強了對行人的監(jiān)管和保護(hù)能力，減少了交警的工作量，也方便了人們的出行，保障了行人的安全，適用于人流量與車流量較大的交通路口，具有一定的現(xiàn)實應(yīng)用價值。

　　2.硬件電路設(shè)計該系統(tǒng)

　　通過 Python 語言編寫實現(xiàn)以樹莓派 4B 作為硬件載體，通過高清攝像頭實時捕捉人行道上的行人面部圖像，通過舵機控制機械臂動作模擬交通指揮手勢提醒行人的行為;通過 WiFi 模塊進(jìn)行聯(lián)網(wǎng)以完成信息傳輸;通過語音模塊完成語音輸入和語音指揮功能;顯示屏用來顯示行人的問路信息與導(dǎo)航地圖。

　　2.1 核心控制模塊由于交通路口執(zhí)勤機器人需要進(jìn)行實時目標(biāo)抓拍識別、上傳數(shù)據(jù)等任務(wù)，采用普通單片機難以滿足設(shè)計要求，所以核心控制器采用樹莓派 4B 微型計算機。樹莓派開發(fā)板不僅體積小，而且具有豐富的內(nèi)部資源，既能保證較高的運算速度，又能簡化系統(tǒng)外圍電路設(shè)計，因此我們選用樹莓派 4B作為核心控制器。

　　2.2 攝像頭模塊本模塊是機器人圖像識別系統(tǒng)的硬件部分。圖像識別模塊選擇使用小型 USB 高清攝像頭以確保拍攝圖像清晰，能夠很好地滿足交通路口執(zhí)勤機器人對圖像采集的要求。

　　2.3 語音識別模塊語音識別過程主要分為三步：首先把幀通過模塊識別為一種狀態(tài)，再把這種狀態(tài)進(jìn)行組合為音素，最后把這些組合形成的音素合成為具體詞匯。聲音是一種波，在識別之前，為了減少干擾，靜音區(qū)段會被切除。然后利用移動窗函數(shù)對聲音進(jìn)行分幀等預(yù)處理后，將聲音轉(zhuǎn)化成數(shù)字信號傳送至特征提取模塊。特征提取模塊接收到信號后，把能有效反映語音特征的信息轉(zhuǎn)化成一離散型矢量序列，將其壓縮打包后傳遞至百度智能云 API 完成語音識別搜索。本系統(tǒng)采用該模塊實現(xiàn)行人語音問路和機器人紅綠燈語音提醒功能。

　　2.4 機械臂機械臂是一款新興的能夠模仿人類手臂部分動作的裝置，可按照設(shè)置好的代碼執(zhí)行相應(yīng)的動作，實現(xiàn)基礎(chǔ)位移和對物品的抓取等行為。一個完整的機械臂系統(tǒng)包含電源、控制系統(tǒng)、機械機構(gòu)等諸多單元。本機器人所使用的六自由度機械臂以平面運行動作為主，由運動元件、關(guān)節(jié)和手臂組成。運動元件起驅(qū)動作用，關(guān)節(jié)能通過旋轉(zhuǎn)和轉(zhuǎn)動實現(xiàn)機械手臂全方位的移動，手臂起到支持、連接的作用。機械手的指揮手勢我們通過控制舵機旋轉(zhuǎn)固定角度來實現(xiàn)本系統(tǒng)使用六自由度仿生機械臂模擬交通指揮手勢輔助警察指導(dǎo)行人。

　　3.軟件設(shè)計

　　本系統(tǒng)利用 OpenCV 進(jìn)行人臉檢測，使用 YOLOv3算法及優(yōu)化改進(jìn)算法保障行人的人臉檢測的時效性和準(zhǔn)確性，采用百度 AI 開放平臺提供的 API 接口實現(xiàn)語音控制，并且將指示文字合成為聲音完成機器人的語音提醒功能。違法行人的圖像信息及時會上傳至 OneNET 云平臺中，交警可在 OneNET 云平臺進(jìn)行查看并下載記錄。

　　3.1 OpenCV 的人臉檢測OpenCV 是一個跨平臺計算機軟件庫，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像處理和計算機視覺方面的多種計算機算法。目前，人臉識別已經(jīng)在各個方面都得到了廣泛且深遠(yuǎn)的應(yīng)用。人臉識別主要分為兩個階段，首先設(shè)備調(diào)用攝像頭搜索圖像尋找人臉區(qū)域，獲取行人面部視頻流數(shù)據(jù)后進(jìn)行圖像處理，提取到視頻流中的人臉圖像集合，接著清理面部圖像排除其他干擾以進(jìn)行更好的識別。然后對集合中單幀人臉圖像進(jìn)行處理，之后與云數(shù)據(jù)庫中的人臉信息進(jìn)行匹配從而確定對應(yīng)的行人信息。在本系統(tǒng)中，我們使用 Python 語言編寫、優(yōu)化代碼和啟用 imutils 庫，利用 OpenCV 進(jìn)行人臉檢測完成違規(guī)行人信息的識別。

　　3.2 百度智能 AI 語音合成本設(shè)計通過使用百度 AI 開放平臺提供的語音 API 接口進(jìn)行語音功能的設(shè)計。語音轉(zhuǎn)換組件可以將文字精準(zhǔn)識別為語音，包含中文普通話輸入法、英語、粵語等模型。除此之外，它還可以實現(xiàn)計算機、機器人等智能設(shè)備終端間的信號響應(yīng)。本系統(tǒng)利用百度智能 AI 語音合成將輸入文字轉(zhuǎn)化為聲音達(dá)到機器人的語音提醒功能。

　　3.3 YOLO 算法實現(xiàn)視頻流中的目標(biāo)檢測YOLO 是一種兼具良好的準(zhǔn)確性與實時性的一階段目標(biāo)檢測算法。其算法原理是將原始圖像輸入網(wǎng)絡(luò)后，采用regression(回歸)的方法完成坐標(biāo)框的檢測及分類，通過損失計算預(yù)測出物體的類別和位置信息，將目標(biāo)檢測問題變成一種回歸問題求解。YOLO 算法原理為把輸入圖像劃分成 S 為邊長的正方形網(wǎng)格，然后對每個格子都預(yù)測 B 個 bounding boxes，每 個 bounding box 都 包 含 有 5 個 預(yù) 測 值：x，y，w，h 和 confidence。

　　其 中，confidence 定 義 為 P r( O bj e c t )* I O U p r e d t r u t h P_r(Object)*IOU_{pred}^{truth}，如果不存在檢測物體，那么 confidence 為0，否則期望其為 IOU。而 bounding box 為：[x，y，w，h]，其中(x，y)為 object 中心點坐標(biāo)，與 grid cell 對齊，使范圍變成 0-1;w 和 h 進(jìn)行歸一化處理。YOLO 在 測 試 過 程 中 將 confidence 與 C 類 的probability 相乘，如：P r ( C l a s s i | O b j e c t )*P r (O b j e c t )*I O U p r e d t r u t h = P r ( C l a s s i )*I O U _{pred}^{truth}，就可以得到類別概率及其準(zhǔn)確度。YOLO 在訓(xùn)練和檢測的時候可以看到全局圖像，優(yōu)化于其他算法，本智能執(zhí)勤機器人依靠此算法提高在實時監(jiān)測過程中人臉識別的速度和精確度。

　　4.結(jié)語

　　交通路口執(zhí)勤機器人以樹莓派 4B 為控制核心，通過機械臂完成手勢指揮功能，通過語音模塊和百度智能語音合成API進(jìn)行人機交互;設(shè)有問路指路功能、紅綠燈通行提醒功能、行人檢測和人臉識別功能，能對違反交規(guī)的行人進(jìn)行精準(zhǔn)識別與處理。通過 OneNET 云平臺與交警信息網(wǎng)連接，大大減輕了交警的工作量，為維護(hù)交通安全提供了保障。

　　作者：袁瑋含 1 耿莽河 2 王新宇 3