動物機器人的語音導(dǎo)航與精細控制方法研究.pdf

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

2、航;而對于精細的自動控制問題，提出了基于骨架點提取的運動檢測方法和基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的運動狀態(tài)和導(dǎo)航指令預(yù)測方法，充分結(jié)合和體現(xiàn)了機器智能、動物智能與人類智能的優(yōu)勢。具體而言，主要包括以下內(nèi)容:
　　1)使用基于動態(tài)時間規(guī)整的孤立詞識別技術(shù)，準(zhǔn)確而高效地將語音指令轉(zhuǎn)化為大鼠運動的控制指令，擴展了動物機器人的控制與交互手段。最終語音指令的識別準(zhǔn)確率為100％，識別時間在130ms以內(nèi)，并成功實現(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動和狀態(tài)檢測算法，融入了大鼠運動中更為細微運動特性和意愿，更加充分的利用了大鼠運動靈活性和自主性的優(yōu)勢。最后利用該狀態(tài)檢測方法并結(jié)合簡單的人工規(guī)則實現(xiàn)了自動控制;
　　3)根據(jù)大鼠運動過程的時序性和連續(xù)性，使用動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對其運動和控制過程進行建模，使得自動控制與導(dǎo)航更加精確與高效。最終對運動狀態(tài)和控制指令進行預(yù)測的最高準(zhǔn)確率分別可以達到86.75％和97