【摘 要】
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将移动机器人应用于家居环境是智能家居的一种发展趋势,嵌入式语音识别、图像处理及运动控制是家居移动机器人的核心技术。本研究设计了一款基于智能家居的移动机器人,能对简
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将移动机器人应用于家居环境是智能家居的一种发展趋势,嵌入式语音识别、图像处理及运动控制是家居移动机器人的核心技术。本研究设计了一款基于智能家居的移动机器人,能对简单词汇进行语音识别,也能基于骨架跟踪进行运动控制。硬件体系结构采用分层设计,包括运动控制层、信息分析决策层和人机交互层,分别负责运动控制策略的实现,骨架追踪并做出相应的运动控制决策及语音识别。各层间耦合性低,复用性高。语音识别功能设计上,选择TMS320C5509A作为主处理器,构建端到端的语音信号检测装置,该装置可以实现语音信号预处理、特征提取、按声韵母对音节聚类等功能,最后通过基于划分子集的高斯混合隐马尔可夫模型进行匹配识别,识别出语音信息。运动导航功能设计上,采用Kinect视觉传感器与骨架跟踪算法获取目标骨架位置数据,根据这些位置数据评估机器人的线速度、角速度,辅助机器人跟踪目标移动。在语音识别相关算法性能的MatLab仿真实验中,通过获取DSP测试实验员录入的词汇声波数据进行实验。结果表明基于波形互相关的切割方法,能有效分离声韵母,评估基音实验发现本研究提出语音识别系统对应识别范围为[130Hz,320Hz],确定基音频率在230Hz处可以达到最佳的聚类效果,基于划分子集的GMM-HMM模型对简单词汇识别率达95%以上,比原模型节省约23%时间。在骨架跟踪及其运动控制的测试中,分别选取左右手示意、多人布局作为应用场景,结果表明机器人能够进行目标信号的判断,可以根据信号强弱显示待跟踪目标的大致轮廓;实验还通过设置不同情境测试机器人的运动控制,包括狭窄的移动环境、多人移动干扰、目标丢失,结果表明机器人可以根据环境调整速度,具备良好的抗干扰能力,并且能在一定程度上找回丢失的目标。综上结果表明本研究所设计的家居移动机器人能够识别简单控制指令、准确识别和跟踪的目标,具有实用性,为智能机器人应用于家居环境提供有力保障。
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