家庭监护机器人关键技术的研究与实现

论文摘要

当今机器人技术的主要发展趋势是：在横向上，应用领域在不断扩大，机器人的种类不断增多；在纵向上，机器人的性能不断提高，并逐步向智能化方向发展[1]。本文在横向上，研究一种适合于家庭的监护机器人，它融合了移动机器人定位的技术、语音识别技术、通信技术，为行动不便者提供简单且极其重要的监护服务。行动不便者只要通过语音话语发出包括报警、呼叫急救车等救助任务命令，机器人能根据命令内容拨打相应求救电话，并根据基于基站的定位技术，把求救者的地理位置信息告知施救者。同时该机器人具有室内定位功能，可实现室内移动的功能。本文深入对基于基站的无线定位技术进行了研究。基于基站的无线定位技术中，本文提出了一种多径信道下的二维角度、时延和极化参数联合估计定位的方法，该方法基于EsPRIT算法的平移不变特性估计多个信道参数，并且利用角度、时延、极化的恒定性来提高信道估计的精度。该方法通过引入极化敏感阵列提高了信道参数估计的精度，适用于TDMA系统中，联合参数可有效地实现三维定位。为求救提供了较准确的地理位置信息，使救助更智能化。同时深入对基于超声接收传感器阵列的室内定位技术进行了研究。基于超声接收传感器阵列的室内定位技术中，本文将二维角度联合估计方法应用于移动机器人室内位姿定位，提出一种基于角度、时延的联合定位方式。由于该方法将估计角度扩展至二维，即可估计出仰角和方位角，因此该方法能够有效的对移动机器人进行定位。由于超声波传感器能在黑暗中工作，因而解决了当物体不在视野之内或光线很暗时，传统的视觉导航方式失败的问题。本文在研究上述两种定位技术后，同时提出了构建该家庭服务机器人的一种可行设计方案，并基于HTK的语音识别进行研究，介绍了隐马尔可夫模型工具（HTK）的识别原理及软件架构，并把基于HTK的语音识别系统移植到嵌入式Linux系统中，并设计出基于ATK的语音识别应用系统。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 国内外移动机器人研究历史和现状
• 1.2 研究意义
• 1.3 论文组织结构
• 第二章 系统总体设计概述
• 2.1 系统功能设计
• 2.2 系统硬件方案
• 第三章 家庭监护机器人地理位置定位的研究
• 3.1 引言
• 3.2 数学模型
• 3.3 二维角、时延和极化联合估计方法
• 3.4 计算机仿真试验及结果
• 3.5 无线移动机器人的户外定位
• 3.6 结论
• 第四章 家庭监护机器人室内定位的研究
• 4.1 引言
• 4.2 数学模型
• 4.3 无线移动机器人的室内位姿估计
• 4.4 结论
• 第五章 家庭监护机器人语音识别系统的设计
• 5.1 国内外语音识别的历史与现状
• 5.2 语音识别基础
• 5.2.1 语音识别原理
• 5.2.2 语音识别的一般方法
• 5.3 隐马可夫模型原理
• 5.3.1 Markov链介绍
• 5.3.2 HMM 介绍
• 5.3.3 HMMl的定义
• 5.3.4 HMM1的三个基本问题
• 5.4 隐马可夫模型工具（HTK）
• 5.4.1 HMM模型的一般原则
• 5.4.2 基本识别原理
• 5.4.3 HTK软件架构
• 5.4.4 HTK 工具包
• 5.5 嵌入式语音识别硬件平台研究与设计
• 5.5.1 语音识别算法处理器研究
• 5.5.2 语音编解码芯片研究
• 5.5.3 语音识别硬件设计
• 5.6 嵌入式语音识别系统研究与设计
• 5.6.1 嵌入式Linux系统移植定制研究
• 5.6.2 语音识别系统实现
• 5.6.3 语音识别系统实验及结果
• 5.7 结论
• 第六章 总结与展望
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果
• 致谢