服務(wù)型機(jī)器人控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

1、    服務(wù)型機(jī)器人控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)    齊鳳爭+高圣偉+姚景文+李旭摘要：隨著社會的發(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、會所）也可以看到服務(wù)機(jī)器人

2、的身影。服務(wù)型機(jī)器人在當(dāng)前的社會是備受歡迎的。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)對機(jī)器人進(jìn)行控制，另一種是利用語音模塊通過語音識別算法來對機(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)

3、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)議對子芯片通信，實(shí)現(xiàn)對機(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)

4、主要由主程序、語音辨識、電機(jī)驅(qū)動、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，語音辨識運(yùn)行進(jìn)行語音算法處理，電機(jī)驅(qū)動負(fù)責(zé)整個(gè)機(jī)器人的運(yùn)動控制，傳感部分負(fù)責(zé)環(huán)境參數(shù)測量。4.3語音識別算法語音辨識算法是本設(shè)計(jì)的核心部分，通過對語音算法的改進(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。以下對機(jī)器人語音辨識算法進(jìn)行分析。4.3.1改進(jìn)的維納濾波器算法由于語音信號是隨機(jī)信號，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，此算法對帶噪語音信號通過譜墑進(jìn)行端點(diǎn)檢測，并根據(jù)檢測結(jié)果對無聲

5、段的噪聲功率譜進(jìn)行動態(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，將輸信號進(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的信噪比。在起始階段，算出前幀信號的噪聲功率譜，做為動態(tài)估算的初值。（2）端點(diǎn)檢測將噪音信號利用譜墑法進(jìn)行端點(diǎn)檢測，記錄語音信號有聲段的起始點(diǎn)和結(jié)束點(diǎn)。該步從源頭上抑制噪聲對語音識別系統(tǒng)的干擾，降低噪聲對語音信號端點(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

6、圖4中的步驟（3），進(jìn)一步對該幀信號進(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），對該幀信號進(jìn)行噪聲功率譜的動態(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，可通過降噪后的語音信號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)型自主移動機(jī)器人設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)j.制造業(yè)自動化，2010，38（12）.13-162.劉海濱.魯棒性語音識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機(jī)器人新方法j.機(jī)器人，2010，32（2）.25-284.楊明，王宏.基于激光雷達(dá)的移動機(jī)器人的環(huán)境建模與