動(dòng)物機(jī)器人的語音導(dǎo)航與精細(xì)控制方法研究.pdf

1、動(dòng)物機(jī)器人系統(tǒng)借助于腦機(jī)接口技術(shù)，將生物智能與機(jī)器智能融合在一起，在一定程度上實(shí)現(xiàn)了優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，成為混合智能研究的熱點(diǎn)之一。相比于機(jī)器，動(dòng)物在環(huán)境信息感知、能量的獲取與存儲(chǔ)、運(yùn)動(dòng)的靈活性等方面更勝一籌，然而正是由于其運(yùn)動(dòng)的靈活性和自主性，使得其精確有效的自動(dòng)控制成為難題。
　　本文以大鼠機(jī)器人為研究對(duì)象，探討其語音導(dǎo)航與自動(dòng)控制這兩個(gè)問題。對(duì)于語音導(dǎo)航，使用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整實(shí)現(xiàn)了精確高效的的關(guān)鍵詞識(shí)別系統(tǒng)，并成功實(shí)現(xiàn)了大鼠機(jī)器人的語音導(dǎo)

2、航;而對(duì)于精細(xì)的自動(dòng)控制問題，提出了基于骨架點(diǎn)提取的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)方法和基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和導(dǎo)航指令預(yù)測(cè)方法，充分結(jié)合和體現(xiàn)了機(jī)器智能、動(dòng)物智能與人類智能的優(yōu)勢(shì)。具體而言，主要包括以下內(nèi)容:
　　1)使用基于動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整的孤立詞識(shí)別技術(shù)，準(zhǔn)確而高效地將語音指令轉(zhuǎn)化為大鼠運(yùn)動(dòng)的控制指令，擴(kuò)展了動(dòng)物機(jī)器人的控制與交互手段。最終語音指令的識(shí)別準(zhǔn)確率為100％，識(shí)別時(shí)間在130ms以內(nèi)，并成功實(shí)現(xiàn)了在十字迷宮和沙盤環(huán)境的語音導(dǎo)航;

3、
　　2)通過分析大鼠形態(tài)學(xué)和行為學(xué)特性，提出了基于骨架提取的運(yùn)動(dòng)和狀態(tài)檢測(cè)算法，融入了大鼠運(yùn)動(dòng)中更為細(xì)微運(yùn)動(dòng)特性和意愿，更加充分的利用了大鼠運(yùn)動(dòng)靈活性和自主性的優(yōu)勢(shì)。最后利用該狀態(tài)檢測(cè)方法并結(jié)合簡(jiǎn)單的人工規(guī)則實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)控制;
　　3)根據(jù)大鼠運(yùn)動(dòng)過程的時(shí)序性和連續(xù)性，使用動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)其運(yùn)動(dòng)和控制過程進(jìn)行建模，使得自動(dòng)控制與導(dǎo)航更加精確與高效。最終對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和控制指令進(jìn)行預(yù)測(cè)的最高準(zhǔn)確率分別可以達(dá)到86.75％和97