随着科学技术的进步,自动化技术不断快速发展。然而,图书馆管理却没有与时俱进。馆藏图书的寻找、获取、上架、移架等基本工作仍依靠人工手动完成,其过程繁琐、低效且容易出错。针对图书馆管理的这种现状,提出了一种智能机器人自主完成取书的方案,并研究了相关技术。研究内容主要包括机器人地图构建、地标识别、自主导航、图书标签字符识别等。首先,针对图书馆内部环境结构,使用书架作为环境地标,构建了基于地标线段的二维特征地图。特征地图记录了所有地标的全局坐标,为机器人精确定位与自主导航奠定了基础。其次,分为两种情况对地标识别进行讨论。特征地图中代表书架侧面的特征线段长度统一且排列规则,可通对激光传感器的测距数据进行数据聚类和特征提取完成识别；代表书架正面的线段特征不易归纳,结合视觉传感器获取书架的正面图像,利用书架正面具有丰富字符图像这一特征实现地标识别。探测获取的地标不仅可供机器人完成精确定位,还可引导机器人进行自主导航。再次,机器人识别粘贴在书架上的标签信息,通过全局地图取得地标的角点坐标,实现精确定位,并使用基于地标追踪的导航方法完成自主导航功能。为减少系统误差对机器人导航造成的影响,在移动过程中,应用扩展卡尔曼滤波算法对其位姿信息进行预测与矫正。最后,提出了一种基于粒子群聚类算法的图像分割方法。该算法对传统粒子群算法进行改进,通过提高局部最优粒子对其周边粒子速度的影响力,实现全局图像中的特征像素点搜索。在搜索结果中,使用k-Means聚类算法排除噪声点,取得符合目标特征的图像区域。实验验证了该算法在解决图书标签提取问题上的有效性,并在获取到的书签图像中,利用字符图像排列紧密、边缘信息丰富等特征实现了字符图像的有效提取。综上所述,对于机器人地图构建、地标识别、自主导航、图书标签字符识别等的相关方法的研究为智能机器人自动取书方案提供了理论和实践依据。