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智能機器人的聲源定位方法:頭部相關(guān)聯(lián)函數(shù),時延估計,高分辨率譜估計

來源:神奇的機器人      編輯:創(chuàng)澤      時間:2025/12/31      主題:其他   [加盟]

機器人視覺技術(shù)極大地拓寬了機器人的應(yīng)用范圍,提高了機器人的工作效 率。但視覺感知受視線和能見度的限制,在光線條件較差或者障礙物阻擋的情況 下,視覺感知就會失效。在這種情況下,聽覺系統(tǒng)作為人類感官的重要組成部 分,為機器人感知技術(shù)的研究提供了新的思路。聲源定位技術(shù)是通過對人耳聽覺 機制的模擬,利用聲學(xué)傳感裝置接收聲波,再通過電子裝置將聲信號進行處理, 從而實現(xiàn)對聲源位置進行探測、識別,并對目標(biāo)進行定位及跟蹤。20世紀80年 代以來,聲源定位技術(shù)以其隱蔽性強、適用性高、成本低等d特優(yōu)點,逐漸受到 各國的重視,在軍事和民用上都得到了十分廣泛的應(yīng)用。如在戰(zhàn)場排雷、水下目 標(biāo)感知等危險環(huán)境作業(yè)中的應(yīng)用。

早在1995年,麻省理工學(xué)院在機器人上安裝了簡易的聽覺系統(tǒng),然而由于 硬件的限制,它們所能實現(xiàn)的功能非常有限。但這卻為今后機器人人工聽覺的研 究打開了廣闊的研究前景。1999年,日本會津大學(xué)研發(fā)出一種裝載有實時聲源 定位系統(tǒng)和障礙物檢測的聲吶系統(tǒng)的移動機器人。2000年以來,日本的一些大學(xué) 和研究院所都在對機器人聽覺進行研究,并采用取耳聽覺系統(tǒng)拓寬機器人利用聽 覺所能實現(xiàn)的功能,如京都大學(xué)研發(fā)的SIG 系列機器人在聽覺方面就實現(xiàn)了越來 越多的功能。Z近,對機器人聽覺的研究開始采用多個麥克風(fēng),如日本索尼公司 研制的QRIOSDR-4XII 型號的機器人安裝了由7個麥克風(fēng)構(gòu)成的聽覺系統(tǒng)。除此 之外,人工聽覺的研究還可應(yīng)用于機器人群體。美國愛達荷州工程與環(huán)境實 驗室通過使機器人同時具有聽音和發(fā)聲兩種能力,來實現(xiàn)相互間的隱式通信。

聲源定位技術(shù)通過傳聲器拾取語音信號,并采用數(shù)字信號處理技術(shù)對其進行分析和處理,繼而確定和跟蹤聲源的空間位置。常用的定位方法有:頭部相關(guān)聯(lián)函數(shù)(Head-Related Transfer Function,HRTF)法、時延估計(Time Delay Of Arrival,TDOA) 法、基于Z大輸出功率的可控波束形成方法、基于高分辨率譜 估計的定位方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位方法和基于聲壓幅度比的定位方法等。其中時延 估計法計算量較小,利于機器人實時處理,被廣泛應(yīng)用。基于時延估計的聲源定 位方法分為兩個步驟。先進行聲達時間差估計,并從中獲取傳聲器陣列中陣元間 的聲延遲(即估計時延);再利用獲取的聲達時間差,結(jié)合已知的傳聲器陣列的 空間位置進一步定出聲源的位置(即空間搜索)。







機器人非特定人語音識別流程:幅度檢測,過零率檢測和預(yù)測系統(tǒng)檢測

首先要把話音分割成單詞(或音素),然后進行語法分析,最后辨識出話音的含義,用得最多的是模式匹配方法,如統(tǒng)計模型的隱Markov模型,在大詞匯量的語 音識別上取得了很大的進展

機器人特定人語音識別系統(tǒng)判別的基本方法:確定特征,提取特征矩陣,特征矩陣相比較

確定識別方法所用的特征;將接收到的話音提取特征矩陣;與事先存儲在系統(tǒng)之內(nèi)的標(biāo)準模板中的特征矩陣相比較,計算它們的距離;確定所說的話是什么

協(xié)作機器人的中國市場格局:初具雛形,未完全定型

TOP5 廠商份額維持在 60%,各家廠商積極尋求突破,排名切換激烈。整個協(xié)作機器人市場參與玩家正在不斷增多, 市場也暫未定型,各類玩家蓄勢待發(fā)

中國協(xié)作機器人市場前景:高速穩(wěn)步增長,未來前景廣闊

本土協(xié)作機器人企業(yè)展現(xiàn)其豐富的解決方案及高性價比,扶持政策為機器人行業(yè)的快速發(fā)展提供了保障;協(xié)作機器人具有更廣的應(yīng)用延展性在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用和非工業(yè)領(lǐng)域開拓新場景

協(xié)作機器人市場的發(fā)展歷程:起步期、調(diào)整期、迸發(fā)期、穩(wěn)步期四個階段

起步期(2015-2017 年)人機共融逐漸成為行業(yè)發(fā)展的核心方向與市場主流趨勢;調(diào)整期(2018-2019 年)進入修煉內(nèi)功的階段;穩(wěn)步期(2022-2024 年)展現(xiàn)出了其發(fā)展的強勁韌性與潛力

機器人的安全解決方案:力感知方案,輕量化設(shè)計方案,電磁抱剎閘方案,雙讀頭編碼器解決方案

通過電流環(huán)、關(guān)節(jié)力矩傳感器、安全皮膚對外部力覺進行感知,從而達成對“碰撞”的有效檢測;電磁抱剎閘從接收到制動信號到完成制動的響應(yīng)時間可控制在 50ms 以內(nèi)

機器人的視覺解決方案:2D視覺和 3D 視覺

2D 技術(shù)起步較早,技術(shù)和應(yīng)用也相對成熟;3D 視覺更接近人眼,其核心在于對 3D 幾何數(shù)據(jù)的采集和利用,可獲取物體的深度信息,實現(xiàn)多維度定位識別

協(xié)作機器人與人形機器人的發(fā)展關(guān)系:應(yīng)用領(lǐng)域有部分重疊是互補

協(xié)作機器人在市場上的成功應(yīng)用, 有助于提高人們對機器人技術(shù)的認知度和接受度,為人形機器人的市場推廣打下基礎(chǔ);一些為人形機器人研發(fā)的高性能傳感器和輕量化材料,可能會逐漸應(yīng)用到協(xié)作機器人中,提高協(xié)作機器人的性能和競爭力

機器人工作站的安全規(guī)范及標(biāo)準:安全防護空間內(nèi)無人,設(shè)置各種傳感器感應(yīng)人

工作站必須設(shè)置各種傳感器,當(dāng)人員無故進入防護區(qū)時,立即使工作站中的各種運動設(shè)備停止工作;或機器人及其周邊設(shè)備必須在降速條件下啟動運轉(zhuǎn)

機器人工作站的功能要求和環(huán)境條件:機器人的持重能力,工作空間,自由度

機器人手腕所能抓取的質(zhì)量是機器人一個重要性能指標(biāo);機器人的名義工作空間是機器人的另 一 個重要性能指標(biāo);自由度是否可以在作業(yè)范圍內(nèi)滿足作業(yè)的姿態(tài)要求

智能服務(wù)機器人的導(dǎo)引方式:固定路徑導(dǎo)引方式和自由路徑導(dǎo)引方式

固定路徑導(dǎo)引方式是在預(yù)定行駛路徑上設(shè)置導(dǎo)引用的信息媒介物,機器人在行駛過程中實時檢測信息媒介物的信息而得到導(dǎo)引;自由路徑導(dǎo)引方式是在AGV上儲存著行駛區(qū)域布局上的尺寸坐標(biāo),通過一定的方法識別車體的當(dāng)前方位

自動導(dǎo)引機器人系統(tǒng)的組成:驅(qū)動系統(tǒng) 導(dǎo)航系統(tǒng) 充電系統(tǒng) 通信系統(tǒng) 防碰裝置

AGV控制器是處理器核心;驅(qū)動系統(tǒng)集成了行駛與轉(zhuǎn)向兩個單元;導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)構(gòu)緊湊、使用簡單、導(dǎo)航范圍寬、導(dǎo)航精度高;自動充電系統(tǒng)可快速補充損失的電量
 
資料獲取
新聞資訊
== 資訊 ==
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» 機器人語音識別主要模式:頻譜圖法,LPC
» 機器人圖像處理的幾種方法:點運算、圖像增
» 機器人如何看到物體:由硬件圖像采集和軟件
» 機器人如何規(guī)劃行走路線:全局規(guī)劃方法,局
» 機器人應(yīng)用的趨勢:垂直化、工藝化、多樣化
» 協(xié)作機器人的中國市場格局:初具雛形,未完
» 中國協(xié)作機器人市場前景:高速穩(wěn)步增長,未
» 協(xié)作機器人市場的發(fā)展歷程:起步期、調(diào)整期
» 機器人的安全解決方案:力感知方案,輕量化
» 機器人的視覺解決方案:2D視覺和 3D
» 協(xié)作機器人與人形機器人的發(fā)展關(guān)系:應(yīng)用領(lǐng)
 
== 機器人推薦 ==
 
迎賓講解服務(wù)機器人

服務(wù)機器人(迎賓、講解、導(dǎo)診...)

智能消毒機器人

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機器人底盤

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