基于语音识别的平面非完整移动机器人的控制

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3.0 牛悦 2024-11-19 7 4 2.85MB 77 页 15积分
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摘 要
随着机器人与人类生产生活关系的日益密切，需要考虑机器人与环境接触的
非完整约束问题，非完整移动机器人是这类系统的典型代表之一。随着机器人技
术的发展，人们对机器人的要求不再局限于环境与机器人互相作用，希望能通过
语音控制机器人。另外，平面非完整移动机器人稳定控制器设计理论上困难而且
复杂，利用人的经验通过语音交互方式控制平面非完整移动机器人是一种新的尝
试。利用语音可以增强人对机器人的控制能力，使机器人在执行任务时有更强的
目的性。此外，语音控制机器人是一种机器人智能化的标志。同时, 因其成本相
对较低，语音控制在工业机器人和娱乐机器人领域发展迅速，有很大的潜在市场。
本文首先介绍了平面非完整移动机器人和语音控制的研究现状和应用领域；
其次对语音识别的过程和主要方法进行了全面的阐述，提出了一种语音识别的简
便算法，并通过软件仿真证明了所提出算法的有效性；其次，利用该非完整运动
学链式系统的特性研究了一类鲁棒镇定控制器设计方法，使得在参数不确定情形
下仍然能满足稳定性的要求。在硬件上主要以凌阳 SPCE061 精简开发板为平台，
搭建了无线语音控制小车；最后通过算法仿真和实验证明所提出的算法和控制率
的有效性。
关键词：非完整系统 平面移动机器人 语音识别 学习矢量量化 无线
语音控制
ABSTRACT
With the increasing close relationship between robots and human beings’
production and life, nonholonomic constraints between the controlled objects and their
working environment must be taken into consideration in the systems, of which the
planar nonholonomic mobile robots are a typical example. With the development of
robot technology, the requirements of robots have not been just limited to the
interaction between robots and their environment. And it is still expected that a robot
can be manipulated by using speech. In addition, the design of stabilizing controller is
difficult and complex. A novel attempt was proposed to control nonholonomic robots by
using human beings’ experience and speech, which can used to improve the control
ability of robot so that the more purpose is enforced when the robot executes the task. On
the other hand, the control of robots by using speech is a sign of intelligent robots. In
the mean time, the relatively low cost has become the reason of its rising development
of speech control technology in the fields of industrial and entertainment robots. Its
application is very potential.
The primary problems and general situation of the research for nonholonomic
mobile robot and speech control are summarized first. Then the speech recognition
process and algorithms are introduced. After that, a simple speech recognition algorithm
is discussed, and the software simulation demonstrates the effectiveness of the proposed
algorithm. In addition, a time varying feedback controller is proposed for robustly
stabilizing the position and orientation of the mobile robot to desire ones using visual
feedback when the depth of the image features and the camera parameters are not
known. In hardware research, the Sunplus SPCE061 development board is used as a
platform to design wireless speech control of car. Finally, the simulation and
experiments results validate that the effectiveness of the proposed algorithm and the
controller proposed in the paper.
Key Word ：Nonholonomic System, Planar Mobile Robot, Speech
Recognition, Learning Vector Quantization Algorithm,
Wireless Speech Control
目 录
中文摘要
ABSTRACT
第一章 绪 论 ...................................................................................................................1
§1.1 机器人研究现状 ............................................................................................1
§1.2 非完整移动机器人 ........................................................................................2
§1.2.1 移动机器人概述 .................................................................................2
§1.2.2 非完整移动机器人 .............................................................................3
§1.2.3 非完整移动机器人运动学模型 .........................................................5
§1.2.4 非完整移动机器人动力学模型 .........................................................6
§1.3 语音控制机器人 ............................................................................................6
§1.3.1 语音识别的发展历程 .........................................................................6
§1.3.2 国内外语音控制发展概况及其前景 .................................................7
§1.3.3 语音识别技术在其它方面的应用 .....................................................9
§1.4 课题来源和研究内容 ....................................................................................9
§1.4.1 课题来源 ...........................................................................................12
§1.4.2 主要研究内容 ...................................................................................12
第二章 语音信号分析 ...................................................................................................13
§2.1 概述 ..............................................................................................................13
§2.2 语音信号生成的数学模型 ..........................................................................13
§2.2.1 激励模型 ...........................................................................................14
§2.2.2 声道模型 ...........................................................................................14
§2.2.3 辐射模型 ...........................................................................................14
§2.2.4 语音信号的数学模型 .......................................................................15
§2.3 语音信号的预滤波和去噪 ..........................................................................15
§2.3.1 预滤波 ...............................................................................................16
§2.3.2 去噪 ...................................................................................................16
§2.4 语音信号的预处理 ......................................................................................17
§2.4.1 预加重 ...............................................................................................17
§2.4.2 分帧 ...................................................................................................17
§2.4.3 加窗函数的选择 ...............................................................................18
§2.4.4 端点检测 ...........................................................................................19
§2.4.5 参数归一化 .......................................................................................21
§2.5 小结 ..............................................................................................................21
第三章 语音识别的方法 ...............................................................................................22
§3.1 线性预测倒谱系数 ......................................................................................22
§3.1.1 线性预测系数 ...................................................................................22
§3.1.2 线性预测倒谱系数 ...........................................................................23
§3.2 美尔倒谱系数 ..............................................................................................24
§3.2.1 离散傅里叶变换 ...............................................................................24
§3.2.2 美尔滤波器组处理 ...........................................................................25
§3.2.3 离散余弦变换 ...................................................................................26
§3.2.4 计算△MFCC 和△△MFCC 系数.........................................................26
§3.3 动态时间弯折算法进行语音识别 ..............................................................27
§3.4 隐马尔可夫法 ..............................................................................................28
§3.5 学习矢量量化算法 ......................................................................................30
§3.5.1 LVQ 网络的结构 ................................................................................30
§3.5.2 LVQ 网络的学习规则 ........................................................................31
§3.5.3 LVQ2 网络 ..........................................................................................32
§3.6 新的语音识别方法 ......................................................................................33
§3.6.1 语音信号前期处理 ...........................................................................33
§3.6.2 MFCC 特征提取 ..................................................................................33
§3.6.3 LVQ1 和 LVQ2 混合网络语音识别....................................................34
§3.6.4 用 LVQ1 网络训练.............................................................................35
§3.6.5 实验结果分析 ...................................................................................35
§3.6.6 算法的难点及解决过程 ....................................................................36
§3.6.7 小结 ...................................................................................................37
第四章 非完整系统镇定控制器设计 ...........................................................................38
§4.1 概述 ...............................................................................................................38
§4.2 非完整系统镇定控制器设计 ......................................................................39
§4.2.1 问题介绍 ...........................................................................................39
§4.2.2 问题描述 ...........................................................................................40
§4.2.3 控制器设计 .......................................................................................42
§4.2.4 仿真 ...................................................................................................45
§4.3 结论 ..............................................................................................................46
第五章 语音控制的硬件设计 .......................................................................................47
§5.1 硬件设计 ......................................................................................................47
§5.1.1 SPCE061 精简开发板 ........................................................................47
§5.1.2 凌阳越野型小车 ...............................................................................47
§5.1.3 nRF2401 无线通讯模组 ....................................................................48
§5.2 语音控制实现 ..............................................................................................49
§5.2.1 语音无线控制硬件连接 ...................................................................49
§5.2.2 软件实现 ...........................................................................................50
§5.2.3 训练和控制过程 ...............................................................................51
§5.2.4 小结 ...................................................................................................51
第六章 结论与展望 .......................................................................................................52
附 录 ...............................................................................................................................54
参考文献 .........................................................................................................................69
在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 .............................................73
致 谢 ...............................................................................................................................74
第一章 绪论
1
第一章 绪 论
机器人的研究发展对一个国家高科技水平的发展和工业自动化的进步有着十
分深远的影响。机器人在当前生产和生活中的应用越来越广泛，在某些人类无法
完成或者不愿从事工作的场合或环境中可以替代人发挥着越来越重要的作用。随
着机器人在人类生活生产关系中介入的越来越广泛全面，机器人与人的友好相处
理念也越来越得到认可。
§1.1 机器人研究现状
1920 年，捷克作家卡列尔·查培克在其剧本《罗素姆万能机器人》中提出
“Robot”（机器人）的概念。一直以来，机器人就是人类幻想的具有人的思维与
逻辑，并且能像人类的手脚一样灵活运动，能代替人类从事非固定复杂劳动的一
种拟人机械。随着控制理论的产生和计算机的发明，美国人乔治（George C. Devol）
在1954 年第一次提出了关于工业机器人的技术方案。美国人德沃尔和约瑟夫·英格
伯格于 1959 年制造出世界上第一台真正实用的工业机器人尤尼梅特（Unimate）
并应用于汽车工业。机器人的研究从此拉开帷幕，登上工业历史的舞台。工业机
器人的实验样机在 1960 年研究成功，全世界第一台定名为“Unimate”的机器人
于1961 年正式问世，这标志着机器人技术开始形成。1970 年以后，机器人产业蓬
勃兴起，机器人技术逐渐发展成为涉及机械工程学、控制工程学、信息传感工程
学、仿生学以及人工智能工程学等多门尖端学科的系统。随着科技水平逐渐提高，
这种智能机械正逐步地迈向现实[1]。
机器人技术自从研究发展到现在，经历如下三个阶段[2]：
（1）示教再现型机器人；由人操纵机械手或通过控制器发出指令让机械手臂
动作，机器人在动作过程中将这一过程存入记忆装置。这类机器人不具有外界信
息的反馈能力，因此很难适应变化的环境。
（2）感知型机器人；对外界环境有一定感知能力，如具有简单的听觉、触觉
等功能，能在环境变化的情况下完成工作。感知型机器人能够在工作时根据传感
器获得的某一特定信息，适当调整自己的工作状态。
（3）智能型机器人；智能机器人的“智能”特征就在于它具有与外部世界对
象、环境和人相适应、相协调的工作机能。此类机器人能以一种“认知-适应”的
方式自律地进行操作。此类机器人对环境有更强的感知能力，能实现独立判断、
基于语音识别的非完整移动机器人的控制
2
行动、推理、决策，这些特点使得这类机器人能够在未知环境中完成更加复杂的
任务。
当今世界上机器人从技术水平和装备的数量上，优势主要集中在以日美等少
数几个工业发达国家中。机器人产业发展最快的国家是日本，1996 年日本机器人
数量约占全世界机器人的总数 50％左右，有 40 多万台。近 10 年来美国的机器人
也呈持续增长势头，并且增长的幅度逐年加大。德国、意大利、法国及英国等欧
洲国家的机器人产业发展也非常快。日美德意法英等机器人产业大国所拥有的机
器人总数约占全世界总数的 80％。亚洲除日本外，韩国机器人产业发展相对较快，
2000 年底韩国的机器人总数已上升到近 4万台，排在世界的第四位[3]。
中国机器人方面的研究起步较晚，大多数研究尚处于某个单项阶段，主要研
究成果有：哈尔滨工业大学研制的轮式智能服务机器人，能无缆行走、自动避障、
语音识别、人机对话、可以用于服务场合的导游导购等；同为哈工大研制的壁面
清洗爬壁机器人，可用于瓷砖及玻璃壁面清洗作业，使得自动化高层建筑清洗作
业得以实现；清华大学研制的智能移动机器人，涉及到基于地图的全局路径规划、
基于传感器信息的局部路径规划、路径规划的仿真、传感数据信息融合等多种技
术。此外，还有香港城市大学智能设计、自动化及制造研究中心的自动导航车和
服务机器人等。总之，近年来移动式机器人的研究在国内得到了很大的重视，并
且在很多方面都取得了丰硕成果[4][5]。
§1.2 非完整移动机器人
§1.2.1 移动机器人概述
移动机器人是机器人学中的一个重要部分，早在 60 年代就已经开始了对移动
机器人的研究。移动机器人因其在军事侦察、扫雷排险、防核化污染、救灾探险
等危险与恶劣环境以及制造业中都广阔的应用前景而受到世界各国的普遍关注。
美国国家科学委员会曾预言，坦克是 20 世纪的核心武器，无人作战系统将是
21 世纪的核心武器，进入 21 世纪后遥控地面无人作战系统将用来装备部队，并最
终将走向战场。DARPA（美国国防高级研究计划局）专门立项制定了地面无人作
战平台的战略计划。自此，全世界开始全面研究室外移动机器人，如 DARPA 的“战
略计算机”计划中的 ALV（自主地面车辆）计划，美国能源部制订的为期 10 年的
RIPS（机器人和智能系统计划），以及后来的空间机器人计划；欧洲尤里卡计划提
出的自主机器人计划；日本通产省组织几十家大企业和研究所及高等院校实施的
第一章 绪论
3
在极限环境下作业的智能机器人计划等[6][7]。
尽管我国在移动机器人的研究大多数尚处于单项研究阶段，但是也取得了一
些成果如：中科院自动化所自行设计并制造的全方位移动式机器人视觉导航系统；
中科院沈阳自动化所的 AGV 车辆系统和防爆机器人，以及哈尔滨工业大学于 1996
年研制成功的导游机器人等[8]。但是总体来看，我国的移动机器人技术水平与当今
世界发达国家的水平还是有相当大的差距。
§1.2.2 非完整移动机器人
移动机器人是一个集运动执行与控制、环境感知、动态规划与决策等多种功
能为一体的综合系统。有一类移动机器人在与外界接触时，需要考虑某种运动位
置和速度、甚至加速度的约束条件。通常情况下，约束条件分为完整约束条件和
非完整约束条件。完整约束条件是指这种约束可以通过积分的方法化为纯几何约
束，从而可以将系统降阶，化为无约束的系统。而非完整约束条件则不可以通过
积分的方法化为纯几何约束，也就是运动自由度减少了，但空间自由度没有减少，
因此控制起来比较困难。
设位姿空间
Q
是广义坐标为
 
1 2
, , , n
q q q q
的一个开子集。对于由广义坐标
q
和时间
t
所描述的几何约束，可以将部分广义坐标用其它广义坐标表示出来，从
而可以将系统降阶，去掉约束。对于由时间与微分方程描述的速度约束，存在可
积性的问题。通常，Pfaffian 约束定义如下：对于位姿空间为
Q
的系统，可将速度
约束写为
( ) 0A q q
（1-1）
其中
( ) k n
A q R
，表示
k
个速度约束。如果存在一个矢量值函数
，使得
( ) 0 0
h
A q q q
q
 
 
（1-2）
则认为 Pfaffian 约束是可积的。可积的 Pfaffian 约束等价于完整约束，反之则是一
种非完整约束。存在非完整约束的条件是：系统的瞬时速度限制在
n k
维子空间
中，但可达位姿的集合不变。也就是说，对于具有非完整约束的系统，可以找到
由一组独立于位姿空间中的某个
n k
维超曲面广义坐标描述的空间，在此空间内，
必须满足非完整约束才行；而对于完整约束，系统的任意运动都是可能的。
非完整约束条件下的空间自由度不变，而运动自由度减少了。从控制理论和
力学分析的角度讲，所有实际系统都会受到约束的限制并都可以用状态空间法来
描述。完整约束可以用来降低系统状态空间的维数以转化为无约束的系统控制问
摘要：

摘要随着机器人与人类生产生活关系的日益密切，需要考虑机器人与环境接触的非完整约束问题，非完整移动机器人是这类系统的典型代表之一。随着机器人技术的发展，人们对机器人的要求不再局限于环境与机器人互相作用，希望能通过语音控制机器人。另外，平面非完整移动机器人稳定控制器设计理论上困难而且复杂，利用人的经验通过语音交互方式控制平面非完整移动机器人是一种新的尝试。利用语音可以增强人对机器人的控制能力，使机器人在执行任务时有更强的目的性。此外，语音控制机器人是一种机器人智能化的标志。同时,因其成本相对较低，语音控制在工业机器人和娱乐机器人领域发展迅速，有很大的潜在市场。本文首先介绍了平面非完整移动机器人和语...

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