0 引 言
在当前社会，校园安全问题备受关注，特别是对校园巡逻的有效性和效率。传统巡逻方式面临人力资源匮乏、效率低下及覆盖范围有限等挑战。智能校园巡逻机器人应运而生，利用人工智能技术解决这些问题。本研究探讨了智能巡逻机器人的软件设计问题，旨在提高校园安全管理效率。通过自主导航、安全巡逻和图像识别等关键技术研究，为机器人设计和应用提供理论支持和技术指导。智能校园巡逻机器人的引入有望提升校园安全水平，减少资源浪费，创造更安全和和谐的校园环境。
1 软件程序设计
智能校园巡逻机器人可用OpenMV作为机器人视觉技术基础。OpenMV是基于MicroPython的嵌入式机器视觉平台。以下是使用OpenMV实现智能校园巡逻机器人的机器人视觉技术的主要步骤：
1.1 OpenMV摄像头模块
巡逻机器人选择OpenMV摄像头模块（如图1所示）需考虑分辨率、视场角、镜头类型等。通常需要高分辨率和广角，以覆盖更广泛的区域[1]。选择尺寸小、轻量级模块，避免增加机器人负担。考虑功耗较低的模块以延长工作时间。
图1 OpenMV摄像头模块
1.2 图像处理与分析
使用OpenMV进行图像处理和分析，包括颜色识别、形状检测、二维码识别等。首先进行图像预处理，去噪、色彩校正和增强。然后利用颜色识别检测校园标志或对象。进行形状检测，识别障碍物，可用边缘检测等算法[2]。集成二维码识别，解码校园内的二维码。需要深入理解图像处理技术和算法，并根据场景调优，确保系统稳定和准确。
1.3 目标检测与跟踪
使用OpenMV进行目标检测和跟踪，识别校园内的人员、车辆等。可采用YOLO、SSD等深度学习模型或Haar级联分类器进行目标检测。通过光流法或卡尔曼滤波器实现目标跟踪，并结合多传感器数据提高准确性[3]。算法优化可提高机器人在巡逻任务中的执行效率和成功率。
2 传感器技术
选择HC-SR04超声波模块进行距离测量和避障[4]，TCRT5000红外模块实现循迹和避障[5]。红外摄像头用于图像采集和目标检测。惯性测量单元帮助姿态控制和导航。温湿度传感器监测环境变化。机器人可识别人脸、动态物体，并做出反应。
对这些传感器综合合理的利用，才能确保智能校园巡逻机器人的正常运行和对危险的提前判断并做出相应的行动。
3 语音交互技术
智能校园巡逻机器人的语音交互技术是其关键组成部分之一，可以通过亚博语音交互模块实现。这种技术允许用户通过语音与机器人进行交流和控制，提供了更加自然和便捷的交互方式。以下是智能校园巡逻机器人的语音交互技术（基于亚博语音交互模块）的主要特点和功能：
3.1 语音识别
亚博语音交互模块使用先进算法实现高准确度语音识别，支持用户发出指令如“前进到图书馆”，无需复杂训练。结合深度学习和神经网络技术，适应嘈杂环境，持续学习提升识别准确性。用户可轻松与机器人交流，模块能理解不同用户语音特点，提高交互效率和质量。
3.2 自然语言理解
亚博语音交互模块具备自然语言理解能力，不仅识别用户语音，还解析意图、处理复杂语言结构，从而作出智能响应。通过深入理解上下文和语义关系，实现更准确的交互。处理口头禅、多义词等，提高适应性和智能性，增强用户与机器人的交流效率和质量。
3.3 语音合成
机器人利用语音合成技术回应用户指令和提问，使交互更友好。亚博语音交互模块支持自然流畅的语音合成，提供生动、具有情感的语音输出，可调整音调和语速。用户可定制语音风格和音色，增强情感联系，提升使用体验。这种技术为智能校园巡逻机器人提供便捷、人性化的服务与安全管理解决方案。
其主要交互实现原理如图2所示。
图2 语音交互实现原理
4 人脸识别技术
为了生成智能校园巡逻机器人的人脸识别技术，在智能校园巡逻机器人上使用Python编程语言结合OpenMV，图3为Python结合OpenMV的程序设计
图3 Python结合OpenMV的程序设计
5 数据存储技术
智能校园巡逻机器人需要存储各种类型的数据，包括地图数据、传感器数据、日志信息、历史记录等。为了有效地管理和利用这些数据，需要采用合适的数据存储技术。我们选择结合NoSQL数据库和文件存储系统：
5.1 NoSQL数据库
MongoDB：适用于存储半结构化的数据[6]。对于机器人的一些非结构化数据、传感器数据等，MongoDB可以提供灵活的存储方式，用于存储传感器数据，如温度、湿度、光照等，
还可存储非结构化的巡逻日志信息。
5.2 文件存储系统
Amazon S3：Amazon S3是一种云端对象存储服务，适用于存储大型文件、图像、视频等[7]。机器人的地图数据、巡逻记录的图像或视频可以通过Amazon S3进行存储。用于存储巡逻机器人生成的地图数据，还可以存储巡逻中捕获的图像或视频。
6 结论
本研究全面探讨了智能校园巡逻机器人的软件设计，提出了创新的解决方案，涉及自主导航、安全巡逻策略和图像识别等关键技术。我们设计的软件系统功能完备、稳定可靠，有效解决校园安全管理中的各种挑战，提升了巡逻效率，节约了人力资源，为校园安全带来新的发展机遇。未来，我们将继续优化系统，为构建更安全、更智能的校园环境做出更大贡献。
参考文献
[1] 庄琼云.基于OpenMV的智能寻迹小车设计与实现[J].黎明职业大学学报,2018(04):80-84.DOI:10.13446/j.cnki.jlvu.201809012.
[2] 赖盛英,谢鑫鑫,樊伟征等.基于OpenMV图像识别的自主迷宫寻宝小车[J].现代电子技术,2023,47(05):70-74.DOI:10.16652/j.issn.1004-373x.2024.05.012.
[3] 周子尧,章扬.基于OpenMV的运动目标控制与自动追踪系统[J].电子制作,2023,32(03):7-11.DOI:10.16589/j.cnki.cn11-3571/tn.2024.03.017.
[4] 李茜.基于NoSQL数据库的AIS航线设计研究[J].舰船科学技术,2023,45(23):202-205.
[5] 李敏达. 基于Amazon S3 API的分布式对象存储系统设计与实现[D].华中科技大学,2023.DOI:10.27157/d.cnki.ghzku.2022.000050.
[6] 苏琳.基于HC-SR04的超声波测距器的设计[J].科技信息,2012(09):125+124.
[7] 朱春华,顾雪亮.基于红外反射式传感器TCRT5000的循迹小车设计[J].现代电子技术,2018,41(18):143-146.DOI:10.16652/j.issn.1004-373x.2018.18.033.
作者简介:杨贵轩（2003—），男，汉族，重庆市合川区，就读于临沂大学，本科在读，研究方向：自动化，旦家豪（2003—），男，汉族，重庆市铜梁区，就读于临沂大学，本科在读，研究方向：自动化，陈佳（2004—），男，汉族，湖北省孝感市，就读于临沂大学，本科在读，研究方向：机器人，胡太旭（2003—），男，壮族，广西壮族自治区桂林市，就读于临沂大学，本科在读，研究方向：自动化，薛松（2004—），男，汉族，山东省临沂市，就读于临沂大学，本科在读，研究方向：自动化，侯杰（200—），男，汉族，内蒙古自治区呼和浩特市，就读于临沂大学，本科在读，研究方向：自动化，朱凤增（1992－），男，汉族，山东省临沂市，讲师，工学博士，研究方向：传感器网络分布式滤波。
