1674-自行走輪椅

1674-自行走輪椅,行走,輪椅 南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文11 課題意義聯(lián)合國發(fā)表報告指出：當(dāng)二十一世紀(jì)上半葉到來時，全球人口將增加0．6倍，而老年人口將增加2．3倍，老年人【1】口占總?cè)丝诘谋壤龑⑸仙?0％。也就是說，全世界人口老齡化進程正在加快，今后50年內(nèi)，60歲以上的人口比例預(yù)計將會翻一番。而我國是人口最多的國家，老齡化和殘疾是我們不得不面對的重大問題，據(jù)老齡委統(tǒng)計結(jié)果顯示，目前我國60歲以上的老年人已達(dá)到1．43億，超過總?cè)丝诘?0％。而我國有殘疾人6000多萬，平均每5個家庭就有一個殘疾人12J。另一項調(diào)查顯示，2000年，我國60歲以上老年人中有腿腳不便情況的人已接近2800萬。此外，根據(jù)中殘聯(lián)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，目前我國肢體殘疾人接近900萬，其下肢殘疾人為200萬左右。隨著老年人和殘疾人的日益增多，服務(wù)需求將會日益增加。助老／助殘服務(wù)機器人系列產(chǎn)品的研發(fā)有助于形成未來老年人和殘疾人生活的新模式和新概念，并解決人口老齡化帶來的重大社會服務(wù)問題，以及2015年實現(xiàn)我國“人人享有康復(fù)服務(wù)”的國家戰(zhàn)略目標(biāo)和社會協(xié)調(diào)發(fā)展提供技術(shù)支撐。智能輪椅是助老／助殘服務(wù)機器人系列產(chǎn)品中的一個重要研究領(lǐng)域。輪椅作為廣大老弱病殘人員使用的輔助運動工具，隨著人工智能和機器人技術(shù)的發(fā)展，智能輪椅【3J的研發(fā)也必將成為一種趨勢。研究并開發(fā)實用的智能輪椅具有非常重要的現(xiàn)實意義。1．1多模態(tài)智能輪椅江西省焊接與自動化機器人重點實驗室研究的多模態(tài)智能輪椅包括手柄控制，語音控制中可避障控制，自主避障控制三種模態(tài)。各模態(tài)之間即可相互獨立，又可根據(jù)實際應(yīng)用場合進行多模態(tài)融合。(1)手動控制常規(guī)模態(tài)，智能輪椅相當(dāng)于普通的電動輪椅。此模態(tài)有兩種控制方式，手南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文2柄控制和鍵盤控制。使用者即可通過手柄，也可通過小鍵盤操作輸出四路模擬電壓，輪椅本身配有電機控制器，四路模擬電壓通過電機控制器產(chǎn)生直流電機信號來控制直流電機，通過對直流電機的開環(huán)控制控制輪椅的前進、后退、加第1章緒論速、減速、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)、停止等運動控制。(2)自主避障控制本課題智能輪椅是基于超聲波傳感器技術(shù)基礎(chǔ)上的避障控制。由分布在輪椅各個方向上的七組超聲波傳感器獲得障礙物信息，由單片機根據(jù)獲得的障礙物信息做出相應(yīng)的避障決策，使智能輪椅靈活避障。(3)語音控制模態(tài)可避障系統(tǒng)智能輪椅語音控制系統(tǒng)是屬于一個擁有數(shù)個或十余個詞的小詞匯量的語音識別控制系統(tǒng)，使用者先進行自身的語音訓(xùn)練，訓(xùn)練好的語音模型保存在存儲器中，當(dāng)用戶選擇語音控制模態(tài)后，語音命令與存儲器中的語音模型進行相似度對比，從而實現(xiàn)語音識別。進而實現(xiàn)語音控制。如果語音控制過程中出現(xiàn)障礙物，播放“前方有障礙物，重新識別"。同時可以輸入其它語音控制命令。二 國內(nèi)外智能輪椅研究現(xiàn)狀2.1 國外智能輪椅研究現(xiàn)狀自1986年英國開始研制第一輛智能輪椅來，許多國家投入大量資金研究智能輪椅，如美國麻省理工學(xué)院wheelesley項目，法國VAHM項目，德國烏爾姆大學(xué)MAID項目，西班牙SIAMO項目，加拿大AAI公司TAO項目，歐盟TIDE項目等。1989年法國開始研究VAHM項目，第一階段的智能輪椅由輪椅、PC486、超聲波傳感器、人機界面和一個可匹配用戶身體能力轉(zhuǎn)換的圖形屏幕組成，設(shè)置為手動、自動、半自動三種模式，手動時輪椅執(zhí)行用戶具體指令和行動任務(wù)：自動狀態(tài)時用戶只需選定目標(biāo)，輪椅控制整個系統(tǒng)，此模式需要高度的可靠性：半自動模式下用戶與輪椅分享控制。為了更好適應(yīng)用戶需求，研究者在康復(fù)中心進行了一系列調(diào)查，得出結(jié)論：系統(tǒng)必須是多功能的，不僅應(yīng)適應(yīng)殘障人士的生理和認(rèn)知能力，也應(yīng)適應(yīng)環(huán)境的結(jié)構(gòu)和形態(tài)。在此基礎(chǔ)上，經(jīng)改進研制出第二代產(chǎn)品，相對于第一代產(chǎn)品，其功能更豐富，面向用戶范圍更廣，性價比更好，改良了大量控制。德國烏爾姆大學(xué)在一個商業(yè)輪椅基礎(chǔ)上研制了輪椅機器人MAID，在烏爾姆市中心車站的客流高峰期及1998年漢諾威工業(yè)商品博覽會的展覽大廳環(huán)境中進行了實地現(xiàn)場表演。該輪椅機器人在公共場所有大量乘客的擁南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文3擠環(huán)境中，通過了超過36小時的考驗，能夠自動口!別和判斷出行駛的前方是否有行人擋路，或是否可能出現(xiàn)行駛不通的情況，自動采取繞行動作，它甚至還能夠提醒擋路的行人讓開道路。根據(jù)航行的環(huán)境不同，機器運行模式分為：NAN(狹窄區(qū)域航行)和WAN(寬區(qū)域航行)，大大增加了航行準(zhǔn)確率。此項目得到德國科學(xué)技術(shù)部的財政支持，據(jù)計劃，這種智能輪椅將于兩年后『F式面世，價格會比普通電動輪椅高出約50％。同本北海道工業(yè)設(shè)計學(xué)院的研究人員研制出一種不爿j人工操作的聲控輪椅。研究人員將uT感應(yīng)語占聲響的晶片，裝置在輪椅的控制機關(guān)內(nèi)，在使用者對著麥克風(fēng)講出要求后，感應(yīng)系統(tǒng)便會依照要求啟動運作，除了可向前后左右和快慢行走外，椅背還可向后傾，方便使用者休息。2.2 國內(nèi)智能輪椅研究現(xiàn)狀我國智能輪椅研究起步較晚，在機構(gòu)的復(fù)雜性和靈活性上和國外相比有一定差距，但也根據(jù)自身特色研制出技術(shù)指標(biāo)接近國外先進水平的智能輪椅。研究單位有中科院自動化所、臺灣中正大學(xué)電機系、上海交通大學(xué)和第三軍醫(yī)大學(xué)等。中國科學(xué)院自動化研究所承擔(dān)了“863”智能機器人智能輪椅項目，研制了一種具有視覺和口令導(dǎo)航功能并能與人進行語音交互的機器人輪椅NLPR， 中科院研制的智能輪椅曾在“863”。計劃十五周年成就展展館的人群中穿棱自如。此項研究成果于2000年11月通過“863”智能機器人主題專家組的鑒定，并研制出我囡第一臺多模態(tài)交瓦式智能輪椅樣機。此項研究高度重視了智能輪椅人機控制界面的設(shè)計，在輪椅的設(shè)計中綜合運用模式識別實驗室有關(guān)圖像處理、計算機視覺和語音識別等最新成果，使人能通過語音控制輪椅自出行走，輪椅可以實現(xiàn)簡單的人機對話功能。上海交通大學(xué)開發(fā)成功一種聲控輪椅．主要是為四肢全部雀失功能的殘疾者設(shè)計，使用者只需發(fā)出“開”、“前”、“后”、“左”、“右”、“快”、“慢”、“停”等指令，輪椅可在1．2秒內(nèi)按指令執(zhí)行。上海交通大學(xué)研制的智能輪椅具有自辛避障，目標(biāo)跟蹤和防跌功能。同時還設(shè)計可抓取日常用品的機械手臂。臺灣中正大學(xué)電機系以一臺工業(yè)級Pc為控制中心，通過馬達(dá)控制卡驅(qū)動放大器，利用操作桿執(zhí)行基本的電動輪椅操作功能，采取平行化設(shè)計，配備了麥克風(fēng)、CCD，LCD、傳感器、無線網(wǎng)絡(luò)通訊界面等，并搭配了自行開發(fā)的軟件以達(dá)到系統(tǒng)配置最佳效果。天津大學(xué)研制的智能輪椅可用腦電信號控制智能輪椅，采用的控制器是計算機。2.3 智能輪椅關(guān)鍵技術(shù)研究南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文42.3.1移動機器人路徑規(guī)劃理論路徑規(guī)劃[41技術(shù)是移動機器人技術(shù)研究領(lǐng)域中的一個重要分支，是機器人智能化的重要標(biāo)志。總的控制目標(biāo)是使移動機器人運動到目標(biāo)點，總的約束是在整個過程中，機器人不碰到任何一個障礙物。該問題根據(jù)對環(huán)境信息的掌握程度可以分為兩類：一類是環(huán)境信息已知的全局規(guī)劃，另一類是環(huán)境信息未知的局部規(guī)劃。全局規(guī)劃方法依照己獲取的環(huán)境信息，給機器人規(guī)劃出一條路徑【5J，規(guī)劃路徑的精確程度取決于獲取環(huán)境信息的準(zhǔn)確程度。全局方法通?？梢詫ふ易顑?yōu)解，但是需要預(yù)先知道環(huán)境的準(zhǔn)確信息，并且計算量很大。局部規(guī)劃方法側(cè)重于考慮機器人當(dāng)前的局部環(huán)境信息，讓機器人具有良好的避碰能力。很多機器人規(guī)劃方法通常是局部的方法，因為它的信息獲取僅僅依靠傳感器系統(tǒng)獲取的信息，并且隨著環(huán)境的變化實時地發(fā)生變化。和全局規(guī)劃方法相比較，局部規(guī)劃方法更具有實時性和實用性。缺陷是僅僅依靠局部信息，有時會產(chǎn)生局部極點，無法保證機器人能順利到達(dá)目的地。上述兩種方法各有利弊，故將兩種方法互相結(jié)合，取長補短的綜合研究方法漸漸成為研究的趨勢。(1)環(huán)境信息的獲得，即研究機器人獲得周圍工作環(huán)境信息的途徑的問題，其中最普遍的方式就是通過自身的各類傳感器來獲取，除此之外還有示教等。這里面涉及到機器人的導(dǎo)航與定位的問題以及傳感器信息融合等問題。(2)環(huán)境信息的理解問題，也可以稱之為將環(huán)境建?；蚪⒌貓D模型，即’運一些算法將所獲得的環(huán)境信息變成機器人能夠識別和運用的數(shù)據(jù)信息，以備下一進行可行路徑的搜索，主要是一些算法理論的研究。(3)可行路徑搜索問題，即研究如何將第二步所得的數(shù)據(jù)信息按照一定的標(biāo)準(zhǔn)或要求組織生成一條(段)可行的路徑，主要是一些優(yōu)化算法和理論的研究。按運動類型的不同，移動機器人的路徑規(guī)劃可分為三種：最優(yōu)路徑規(guī)劃、局部路徑規(guī)劃和自適應(yīng)路徑規(guī)劃。本課題著重研究局部路徑規(guī)劃。2.3.2 局部路徑規(guī)劃局部路徑規(guī)劃[71是指在未知或者部分已知的環(huán)境中進行的路徑規(guī)劃，它根據(jù)有無最終目標(biāo)位置可以分成兩種情況：探索和漫游。后者僅要求移動機器人能避開障礙物，對運動的朝向沒有約束。而對前者，則還有個最終目標(biāo)位置作指引，機器人必須努力向這個位置靠近，在機器人前進的過程中，由于缺乏先驗的全局環(huán)境信息，有時一條明顯的路徑要花費很大努力才能找到，而且由于信息的不完整性，不存在全局意義上的最優(yōu)指標(biāo)，但它可以達(dá)到某種次優(yōu)性。這南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文5種情況下，移動機器人一般配有能感知周圍局部環(huán)境的距離傳感器，其路徑規(guī)劃則常按照“Hypothesize．a(chǎn)nd．test假設(shè)一測試，HT"的思想來實現(xiàn)，顧名思義，它先假設(shè)一條從起點到終點的直線路徑，行進過程中，發(fā)現(xiàn)正前方有障礙物時，一般采用沿著障礙物邊緣行走的方法避障，直到它發(fā)現(xiàn)前方目標(biāo)方向上不再有障礙物時，又轉(zhuǎn)回到這條直線路徑上來：為了讓工作在漫游狀態(tài)下的移動機器人能避開動態(tài)障礙物，一類基于行為的路徑規(guī)劃方法被大量采用。它把路徑規(guī)劃問題分解成許多相對獨立的小系統(tǒng)，在運行狀態(tài)下通過競爭機制取得控制機器人運動的主導(dǎo)權(quán)，并在環(huán)境交互作用中最終達(dá)到目標(biāo)。對室外移動機器人，它的移動范圍大，由于環(huán)境是不可預(yù)知的，在它的行駛過程中，必須以局部環(huán)境信息和機器人自身狀態(tài)信息為基礎(chǔ)，規(guī)劃出一段短行程內(nèi)與障礙物無碰撞的理想路徑。局部路徑規(guī)劃【8】[91[101算法包括：C空間法、人工勢場法、模糊邏輯算法遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等、基于滾動窗口的路徑規(guī)劃算法。(1)C空間法C空間又稱位姿空間，是由Lozano—Perez和Wesley于1978年提出的。目前的很多規(guī)劃方法都是基于位姿空間的規(guī)劃方法。其實質(zhì)是根據(jù)運動物體的大小和姿態(tài)，把周圍的障礙物向外擴展一定的距離，即相應(yīng)的“膨脹"，變成擴展障礙。與此同時，運動物體縮為一個點(運動物體位姿的描述簡化為位姿空問中的一個點)，于是得到一個新的空間，稱為位姿空間。這實際上構(gòu)造了一個虛擬的空間：把運動物體、障礙物及其幾何約束關(guān)系做了等效變換，將物體的規(guī)劃問題轉(zhuǎn)變?yōu)辄c的規(guī)劃問題，將復(fù)雜問題簡單化，同時又具有實際意義，因此得到了廣泛的運用。這種方法本質(zhì)上屬于環(huán)境建模的方法。(2)人工勢場法人工勢場法最初是由Khatib提出的一種虛擬辦法。勢場法的基本思想是在移動機器人的工作環(huán)境中構(gòu)造一個人工勢場，使得在該勢場中移動的機器人受到其目標(biāo)位置引力場和障礙物周圍斥力場的共同作用。勢場法的吸引力在于數(shù)學(xué)描述上簡潔、美觀。但它也有其內(nèi)在的局限性，即當(dāng)目標(biāo)附近有障礙物時，移動機器人受到的斥力大于或者等于目標(biāo)點產(chǎn)生的引力，將永遠(yuǎn)也到達(dá)不了目的地。如果目標(biāo)和障礙物都離的很遠(yuǎn)，障礙物的斥力會隨著機器人向目標(biāo)的接近而變的越來越小，甚至可以忽略，機器人將只受到吸引力的作用而直達(dá)目標(biāo)。但在當(dāng)在實際環(huán)境中至少有一個障礙物與目標(biāo)點離的很近的情況下，當(dāng)移動機器人逼近目標(biāo)的同時，它也將向障礙物靠近，如果利用以前對引力場函數(shù)和斥南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文6力場函數(shù)的定義，斥力將比引力大的多，這樣目標(biāo)點將不是整個勢場的全局最小點，因此移動機器人將不可能到達(dá)目標(biāo)?？偟膩碚f這個方法存在著三個方面的問題：在相近的障礙物之間不能發(fā)現(xiàn)路徑；在障礙物前可能會出現(xiàn)震蕩；在狹窄通道中出現(xiàn)擺動現(xiàn)象。(3)模糊邏輯算法采用模糊邏輯算法進行局部路徑規(guī)劃，是基于機器人本身裝備的傳感器的實時測量到的環(huán)境信息，通過查表得到規(guī)劃的控制策略，此算法計算量不大，能滿足實時性要求。模糊邏輯算法最大的特點是其控制規(guī)則是由人的經(jīng)驗總結(jié)出來的，能夠克服勢場法容易產(chǎn)生的局部極小問題，對處理環(huán)境未知下的規(guī)劃問題具有了很大的優(yōu)越性。對于解決當(dāng)遇到用通常的定量的方法來說是很復(fù)雜的問題或當(dāng)外界僅能夠提供定性的、近似的、不確定的信息數(shù)據(jù)時模糊邏輯算法是非常有效的。(4)遺傳算法遺傳算法運用于輪椅機器人路徑規(guī)劃的研究進來取得了許多成果，其基本思想是：首先初始化種群內(nèi)的所有個體，即將個體編碼為路徑中一系列中途點，然后進行遺傳操作，如選擇、交叉、復(fù)制、變異。經(jīng)過若干代進化以后，停止進化，輸出當(dāng)前最優(yōu)個體。遺傳算法主要依靠適應(yīng)度函數(shù)來控制進化方向，因此，適應(yīng)度的構(gòu)造至關(guān)重要。遺傳算法作為并行算法，不容易陷入局部最優(yōu)，故更有可能搜索到全局最優(yōu)解。但和人工勢場法、模糊邏輯算法相比，遺傳算法實時性交叉，且需要較大的存儲空間和較多的運算時間。(5)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法近年來，隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的深入，人們已將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到智能機器人避障研究中，通過實例教學(xué)使網(wǎng)絡(luò)收斂，學(xué)習(xí)完成后的網(wǎng)絡(luò)，除了其固有的并行特性外，還具有一定的容錯能力，并且對學(xué)習(xí)中未遇到的情況，也能進行一定的處理。機器人系統(tǒng)是一個實時性要求很高的非線性系統(tǒng)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了解決這方面問題的可能性。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個高度并行的分布式系統(tǒng)，所以可用來完成對視覺系統(tǒng)探測到的圖像進行處理，它不僅處理速度高，還可以充分利用其非線性處理能力達(dá)到環(huán)境及目標(biāo)辨識的目的，還可以完成機器人內(nèi)部坐標(biāo)和全局坐標(biāo)的快速轉(zhuǎn)換。另外，基于環(huán)境拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)組織的網(wǎng)絡(luò)，在給出目標(biāo)后，還可以通過網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的收斂得到一條最優(yōu)途徑。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在導(dǎo)航中的應(yīng)用還在于對避障和路徑規(guī)劃方面。由于避障和路徑規(guī)劃工作沒有明顯南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文7的規(guī)則和難以進行時間分類，可以讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過大量的實例學(xué)習(xí)來掌握。由于不需要迭代，采用前向網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法來學(xué)習(xí)避障行為時，速度很快；Kohonen網(wǎng)絡(luò)的自組織特性也可以用來融合傳感器信息，學(xué)習(xí)從地圖上不同位置到目標(biāo)的行走路線，一旦學(xué)習(xí)完成后，機器人就能夠?qū)崿F(xiàn)自主避障。(6)基于滾動窗口的路徑規(guī)劃算法基于滾動窗口的機器人路徑規(guī)劃是一類典型的在不確定環(huán)境下進行路徑規(guī)劃的算法，它借鑒了預(yù)測控制滾動優(yōu)化原理，把控制論中優(yōu)化和反饋兩種基本機制合理地融為一體，使得整個控制既基于模型與優(yōu)化的，又是基于反饋的?；跐L動窗口的路徑規(guī)劃算法的基本思路：首先進行場景預(yù)測，在滾動的每一步，機器人根據(jù)其探測到的局部窗口范圍內(nèi)的環(huán)境信息，用啟發(fā)式方法生成局部子目標(biāo)，并對動態(tài)障礙物的運動進行頂測，判斷機器人行進是否可能與動態(tài)障礙物發(fā)生碰撞；其次，機器人根據(jù)窗口內(nèi)的環(huán)境信息及預(yù)測結(jié)果，選擇局部規(guī)劃算法，確定向子目標(biāo)行進的局部路徑，并依所規(guī)劃的局部路徑行進一步，窗口相應(yīng)向前滾動；然后，在新的滾動窗口產(chǎn)生后，根據(jù)傳感器所獲取的最新信息，對窗口內(nèi)的環(huán)境及障礙物運動狀況進行更新?；跐L動窗口的路徑規(guī)劃方法，主要用于全局未知的環(huán)境中，該方法放棄了對全局最優(yōu)解的要求，利用機器人實時測得的局部環(huán)境信息，以滾動方式進行在線規(guī)劃，具有良好的避碰能力。滾動窗口的路徑規(guī)劃是一種基于C自由空間的局部路徑規(guī)劃算法，由于滾動窗口獲得的環(huán)境信息有限，就全局看來，按這種方法規(guī)劃出的整條路徑并非全局最優(yōu)，這也是所有局部路徑規(guī)劃方法都不可避免的問題。語音識別技術(shù)一個典型的語音識別過程包括語音信號的預(yù)處理、特征提取、訓(xùn)練、識別、后處理五個基本單元。(1)預(yù)處理語音信號的預(yù)處理，包括預(yù)濾波、語音信號的數(shù)字化、預(yù)加重處理、分幀、噪聲抑制和端點檢測等。語音信號的預(yù)處理是語音識別過程的前期預(yù)備工作，為以后各個環(huán)節(jié)的處理奠定了基礎(chǔ)。(2)特征提取預(yù)處理后進行特征參數(shù)的提取，合理的選用語音特征是語音識別的一個根本問題，并且對系統(tǒng)的識別性能有著重要的影響。因此，針對系統(tǒng)的實際需求，選用合理的語音特征參數(shù)是非常關(guān)鍵的。南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文8(3)模型訓(xùn)練經(jīng)過預(yù)處理及特征提取，進行模型訓(xùn)練，訓(xùn)練過程的目的是讓系統(tǒng)從大量的真實語音中學(xué)習(xí)必要的模型參數(shù)形成語音參考模式庫。(4)模式匹配根據(jù)一定的規(guī)則，利用上述模型參數(shù)對輸入的語音進行模式匹配，并給出一個識別結(jié)果。(5)后處理后處理單元可能涉及語句分析、語句理解、語義網(wǎng)絡(luò)以及語言模型等。它往往不是一個孤立的單元，而是與匹配計算單元、參考模式庫融合在一起，構(gòu)成一個邏輯關(guān)系復(fù)雜的系統(tǒng)整體。目前后處理在小詞匯量實用語音系統(tǒng)中還很難使用。2.3.3 分類語音識別系統(tǒng)可以根據(jù)對輸入語音的限制加以分類。如果從說話者與識別系統(tǒng)的相關(guān)性考慮，可以將識別系統(tǒng)分為3類：(1)特定人語音識別系統(tǒng)：僅考慮對于專人的話音進行識別；(2)非特定人語音識別系統(tǒng)：識別的語音與人無關(guān)，通常要用大量不同人的語音數(shù)據(jù)庫對識別系統(tǒng)進行學(xué)習(xí)；(3)多人的識別系統(tǒng)：通常能識別一組人的語音，或者成為特定組語音識別系統(tǒng)，該系統(tǒng)僅要求對要識別的那組人的語音進行訓(xùn)練。語音識別應(yīng)用系統(tǒng)根據(jù)對說話方式的要求，可以將識別系統(tǒng)分為3類：(1)孤立詞語音識別系統(tǒng)：孤立詞識別系統(tǒng)要求輸入每個詞后要停頓；(2)連接詞語音識別系統(tǒng)：連接詞輸入系統(tǒng)要求對每個詞都清楚發(fā)音，一些連音現(xiàn)象開始出現(xiàn)；(3)連續(xù)語音識別系統(tǒng)：連續(xù)語音輸入是自然流利的連續(xù)語音輸入，大量連音和變音會出現(xiàn)。如果從識別系統(tǒng)的詞匯量大小考慮，也可以將識別系統(tǒng)分為3類：(1)小詞匯量語音識別系統(tǒng)：通常包括幾十個詞的語音識別系統(tǒng)。(2)中等詞匯量的語音識別系統(tǒng)：通常包括幾百個詞到上千個詞的識別系統(tǒng)。(3)大詞匯量語音識別系統(tǒng)：通常包括幾千到幾萬個詞的語音識別系統(tǒng)。隨著計算機與數(shù)字信號處理器運算能力以及識別系統(tǒng)精度的提高，識別系統(tǒng)根據(jù)詞匯量大小進行分類也不斷進行變化。目前是中等詞匯量的識別系統(tǒng)到將來可能就是小詞匯量的語音識別系統(tǒng)。這些不同的限制也確定了語音識別系統(tǒng)的困難度。2.3.3 分析一般來說，語音識別的方法有三種：基于語音學(xué)和聲學(xué)的方法、模板匹配的南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文9方法以及利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法?！?1)基于語音學(xué)和聲學(xué)的方法該方法起步較早，在語音識別技術(shù)提出的開始，就有了這方面的研究。但由于其模型及語音知識過于復(fù)雜，現(xiàn)階段沒有達(dá)到實用的階段。(2)模板匹配的方法模板匹配的方法發(fā)展比較成熟，目前已達(dá)到了實用階段。在模板匹配方法中，要經(jīng)過四個步驟：特征提取、模板訓(xùn)練、模板分類、判決。常用的技術(shù)有三種：動態(tài)時問規(guī)整(DTW)、隱馬爾可夫模型(HMM)理論、矢量量化(VQ)技術(shù)。(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法是80年代末期提出的一種新的語音識別方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)本質(zhì)上是一個自適應(yīng)非線性動力學(xué)系統(tǒng)，模擬了人類神經(jīng)活動的原理。具有自適應(yīng)性、并行性、魯棒性、容錯性和學(xué)習(xí)特性。其強的分類能力和輸入一輸出映射能力在語音識別中都很有吸引力。但由于存在訓(xùn)練、識別時間太長的缺點，目前仍處于實驗探索階段。由于ANN不能很好的描述語音信號的時間動態(tài)特性．所以常把ANN與傳統(tǒng)識別方法結(jié)合，分別利用各自優(yōu)點來進行語音識別。這些結(jié)合形成的算法提高了識別的性能，并彌補了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點，增強了識別系統(tǒng)的魯棒性。三 研究內(nèi)容和實驗方案根據(jù)調(diào)研結(jié)果，智能輪椅在國外已取得長足的發(fā)展，但大多數(shù)也都是在實驗室或是少數(shù)定做，還沒有形成批量生產(chǎn)，在國內(nèi)也是近幾年才開始進行研究。智能輪椅作為幫助殘疾人的一種服務(wù)機器人，應(yīng)以人為核心進行設(shè)計，即應(yīng)當(dāng)在安全行駛和實用性方面下功夫。本文以人為本，對智能輪椅安全避障，語音控制中可避障控制，手動控制進行了深入研究。(1)研究目的本課題的目標(biāo)是構(gòu)建智能輪椅多模態(tài)控制系統(tǒng)：自主避障模態(tài)、手動控制模態(tài)、語音控制中可避障模態(tài)。適應(yīng)多種用戶的需要。(2)研究方法本課題智能輪椅多模態(tài)控制系統(tǒng)總體設(shè)計采用模塊化設(shè)計，采用超聲波傳感器測距原理和局部路徑規(guī)劃理論設(shè)計了輪椅自主避障模態(tài)，采用SPI模擬技術(shù)設(shè)計了手動控制模態(tài)，語音識別技術(shù)和決策層融合技術(shù)設(shè)計了語音控制可避障模態(tài)。南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文10(3)研究結(jié)果本課題在實驗室外空曠區(qū)域進行了智能輪椅多模態(tài)控制系統(tǒng)實驗，經(jīng)過實驗我們發(fā)現(xiàn)，多模態(tài)控制系統(tǒng)運行良好，可以滿足多種用戶的需要，具有很高的實用價值。四 目標(biāo),主要特色及工作進度本課題創(chuàng)新點體現(xiàn)在以下幾點：(1)僅在SPCE061A單片機的基礎(chǔ)上，實現(xiàn)了語音控制中可避障控制、自主避障控制、手動控制，使得智能輪椅人機交互性更強，運行更加安全、穩(wěn)定可靠。并且在功能上可以根據(jù)不同的用戶對象分模塊定制。(2)利用超聲波測距原理和路徑規(guī)劃理論，以一塊SPCE061A單片機開發(fā)板為控制核心，電動輪椅為控制載體，設(shè)計了智能輪椅自主避障模態(tài)的硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)。(3)基于安全角度考慮，在對語音控制單模態(tài)和自主避障控制單模態(tài)進行分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計了語音控制中可避障模態(tài)。(4)利用SPI模擬技術(shù)設(shè)計了DA驅(qū)動控制模塊和手動控制模塊。工作進度:(1) 收集有關(guān)資料,寫出相關(guān)報告; 3.24—4.3(2) 系統(tǒng)方案設(shè)計 4.6---4.23(3) 輪椅結(jié)構(gòu)及主要部件功能 4.26—5.5(4) 繪制零件圖 5.7---5.25(5) 撰寫論文 5.28—6.6五 參考文獻【1】張桂榮．人口老齡化與社會養(yǎng)老保險[D】．山東，山東大學(xué)【2】李芳蕾．我國報刊殘疾人報道研究【D】．北京，中央民族大學(xué)【3】Brooks R A robust layered control system for a mobile robot．IEEE Transactions on Roboticsand Automation．1 986．2(¨．1 4～23【4】向靜波．移動機器人的路徑規(guī)劃和控制研究【D】．河北，西北工業(yè)大學(xué)．2004【5】BorockeR R W et a1．Asymptomic Stability and Feedback 南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文11Stabilization．DifferentialGeometric Control Theory，1 983：1 8 1"-208【6】N Nilsson．A mobile automation：An 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