齊鳳爭+高圣偉+姚景文+李旭
摘要:隨著社會(huì)的發(fā)展,科技的進(jìn)步,機(jī)器人時(shí)代已經(jīng)不知不覺地來到我們的身邊。例如在一些公共場所(酒店、賓館、餐廳)都可以看見機(jī)器人的身影,它們的到來減輕了服務(wù)人員的工作負(fù)擔(dān)。相較于“傳統(tǒng)”的機(jī)器人,在互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代“服務(wù)機(jī)器人”的出現(xiàn)大大提高了機(jī)器人的“服務(wù)”能力。
關(guān)鍵詞:服務(wù);機(jī)器人;控制;科技
1.引言
隨著社會(huì)的發(fā)展,科技水平的提高,機(jī)器人逐漸的走進(jìn)我們的生活。生活中服務(wù)機(jī)器人備受人們喜愛。工廠巡檢機(jī)器人的面孔,餐廳有送餐機(jī)器人,并且在一些大型的場所(商場、酒店、會(huì)所)也可以看到服務(wù)機(jī)器人的身影。服務(wù)型機(jī)器人在當(dāng)前的社會(huì)是備受歡迎的。在互聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代下,機(jī)器人也可以受網(wǎng)絡(luò)的控制進(jìn)而提升它的功能,因此本文提出基于網(wǎng)絡(luò)控制機(jī)器人設(shè)計(jì)思想。
2.總體方案的設(shè)計(jì)
本文提出利用網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)來對(duì)機(jī)器人進(jìn)行控制操作。其具有兩種控制模式:一種是利用上位機(jī)的控制通過網(wǎng)絡(luò)對(duì)機(jī)器人進(jìn)行控制,另一種是利用語音模塊通過語音識(shí)別算法來對(duì)機(jī)器人進(jìn)行控制。而機(jī)器人的整體架構(gòu)是基于總線控制思想進(jìn)行設(shè)計(jì)的。
該控制系統(tǒng)架構(gòu)采用設(shè)備、信息、控制三層總線控制模式,實(shí)現(xiàn)機(jī)器人控制系統(tǒng)功能設(shè)計(jì),并利用相關(guān)的控制協(xié)議,分類、分級(jí)處理各種信息,滿足模塊化設(shè)計(jì),簡化系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能配置需求。
3.系統(tǒng)控制的基本原理
利用Labview上位機(jī)運(yùn)用TCP/IP協(xié)議,通過局域網(wǎng)與主芯片進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,主芯片通過485的通訊協(xié)議對(duì)子芯片通信,實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)器人的控制。機(jī)器人還可以檢測當(dāng)前環(huán)境信息,如溫度、濕度等,并通過語音播報(bào)或直觀的顯示在該界面上。通過上位機(jī)的語音輸入窗口,可以輸入文字,并發(fā)送給機(jī)器人系統(tǒng),使得機(jī)器人在緊急情況下可以通過控制人員的控制而說出相應(yīng)的語句。在上位機(jī)的界面上有測試數(shù)據(jù)的輸出窗口,可以得到下位機(jī)對(duì)上位機(jī)測試結(jié)果的反饋。
4.系統(tǒng)的軟硬件組成
4.1硬件組成
系統(tǒng)供電是利用12V電源通過穩(wěn)壓芯片LM7805轉(zhuǎn)換為5V電源供電使用。按照DC/DC變換的原理來設(shè)計(jì)電路,其電路圖如圖3所示。
4.2軟件組成
根據(jù)機(jī)器人控制原理,軟件系統(tǒng)主要由主程序、語音辨識(shí)、電機(jī)驅(qū)動(dòng)、傳感器程序四部分組成。主程序進(jìn)行系統(tǒng)初始化,包括I/O口的輸入或輸出設(shè)定,語音辨識(shí)運(yùn)行進(jìn)行語音算法處理,電機(jī)驅(qū)動(dòng)負(fù)責(zé)整個(gè)機(jī)器人的運(yùn)動(dòng)控制,傳感部分負(fù)責(zé)環(huán)境參數(shù)測量。
4.3語音識(shí)別算法
語音辨識(shí)算法是本設(shè)計(jì)的核心部分,通過對(duì)語音算法的改進(jìn),本機(jī)器人系統(tǒng)在人機(jī)交互功能上有明顯提升,更適合服務(wù)環(huán)境的應(yīng)用。以下對(duì)機(jī)器人語音辨識(shí)算法進(jìn)行分析。
4.3.1改進(jìn)的維納濾波器算法
由于語音信號(hào)是隨機(jī)信號(hào),若用一個(gè)固定的噪聲譜去估計(jì)先驗(yàn)信噪比是不合理的。為解決這一問題,本文采用基于譜嫡及先驗(yàn)信噪比估計(jì)的改進(jìn)維納濾波器算法,此算法對(duì)帶噪語音信號(hào)通過譜墑進(jìn)行端點(diǎn)檢測,并根據(jù)檢測結(jié)果對(duì)無聲段的噪聲功率譜進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新,從而得到期望的先驗(yàn)信噪比,提高除噪性能。改進(jìn)維納濾波器的算法流程圖如圖4所示。
4.3.2算法步驟描述
(1)預(yù)處理
輸入帶噪語音信號(hào),將輸信號(hào)進(jìn)行分幀與加窗處理,利用譜減法降低噪聲,以提高輸入語音信號(hào)的信噪比。在起始階段,算出前幀信號(hào)的噪聲功率譜,做為動(dòng)態(tài)估算的初值。
(2)端點(diǎn)檢測
將噪音信號(hào)利用譜墑法進(jìn)行端點(diǎn)檢測,記錄語音信號(hào)有聲段的起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)。該步從源頭上抑制噪聲對(duì)語音識(shí)別系統(tǒng)的干擾,降低噪聲對(duì)語音信號(hào)端點(diǎn)檢測的影響。端點(diǎn)檢測的閾值(Ts)可以通過下面的方法獲得,即:
式3中α是一個(gè)經(jīng)驗(yàn)值,通常情況下約等于1.25。如果檢測結(jié)果表明,當(dāng)前的輸入語音幀是在有聲段,則進(jìn)入圖4中的步驟(3),進(jìn)一步對(duì)該幀信號(hào)進(jìn)行降噪處理。如果檢測結(jié)果表明,當(dāng)前輸入語音幀處于無聲段,則進(jìn)入步驟(4),對(duì)該幀信號(hào)進(jìn)行噪聲功率譜的動(dòng)態(tài)更新。
(3)維納濾波降噪
先估算當(dāng)前幀的先驗(yàn)信噪比,再通過公式計(jì)算維納濾波器的增益。然后將當(dāng)前幀的功率譜乘以濾波器增益。即輸出降噪后的語音信號(hào),可通過降噪后的語音信號(hào)功率譜通過傅里葉逆變換得到。
(4)噪聲功率譜更新
將當(dāng)前幀數(shù)據(jù)與上一幀無聲片段的數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)處理,即
式4中,第一項(xiàng)是由當(dāng)前幀數(shù)據(jù)估計(jì)的噪聲功率譜,并且是用于調(diào)整當(dāng)前幀與前一幀功率譜加權(quán)時(shí)權(quán)重的調(diào)整因子。顯然,無聲片段噪聲功率譜的動(dòng)態(tài)更新可通過上式的加權(quán)平均實(shí)現(xiàn)。
5.結(jié)論
本文提出的基于網(wǎng)絡(luò)控制的服務(wù)型機(jī)器人,在控制方法、語音辨識(shí)方面作了有益的設(shè)計(jì)和改進(jìn),更適合服務(wù)行業(yè)的特點(diǎn),能更好發(fā)揮服務(wù)機(jī)器人的優(yōu)勢,具有巨大社會(huì)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。
參考文獻(xiàn):
[1].黃敦華,李勇,薛梅.校園內(nèi)導(dǎo)游服務(wù)型自主移動(dòng)機(jī)器人設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].制造業(yè)自動(dòng)化,2010,38(12).13-16
[2].劉海濱.魯棒性語音識(shí)別的特征提取與模型自適應(yīng)算法研究[D].東南大學(xué)博士學(xué)位論文,2004.
[3].徐玉華,張崇巍,徐海琴.基于激光測距儀的移動(dòng)機(jī)器人新方法[J].機(jī)器人,2010,32(2).25-28
[4].楊明,王宏.基于激光雷達(dá)的移動(dòng)機(jī)器人的環(huán)境建模與避障[J].清華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2000,40(7).117-121
[5].侴維超,盧翔,于凱妍,劉瀟瀟,陳守良.室內(nèi)場所自主服務(wù)型機(jī)器人系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用,2009(9):46-49.