基于语音的智能机器人姿态控制
基于人工智能的智能语音助手系统设计与实现
基于人工智能的智能语音助手系统设计与实现智能语音助手系统设计与实现摘要：随着人工智能技术的快速发展，智能语音助手系统在各个领域得到了广泛的应用。
本论文主要介绍了基于人工智能的智能语音助手系统的设计与实现。
首先，论文介绍了智能语音助手系统的背景和意义，分析了其在生活、工作和学习中的应用。
然后，论文详细讨论了智能语音助手系统的架构设计和实现过程，包括语音识别、自然语言处理、对话管理和对话生成等关键技术。
最后，论文总结了智能语音助手系统的优势和不足，并对未来的发展趋势进行了展望。
关键词：智能语音助手系统，人工智能，语音识别，自然语言处理，对话管理，对话生成一、引言智能语音助手系统是一种基于人工智能技术的智能化系统，其目的是通过自然语言的交互方式，为用户提供各种服务和支持。
随着人工智能技术的快速发展，智能语音助手系统已经在各个领域得到了广泛的应用，包括语音识别、自然语言处理、对话管理和对话生成等关键技术，它们的集成为系统的高效运行提供了基础支持。
本论文主要介绍了基于人工智能的智能语音助手系统的设计和实现。
首先，我们将介绍智能语音助手系统的背景和意义，分析其在生活、工作和学习中的应用。
然后，我们将详细讨论智能语音助手系统的架构设计和实现过程，包括语音识别、自然语言处理、对话管理和对话生成等关键技术。
最后，我们将总结智能语音助手系统的优势和不足，并对未来的发展趋势进行展望。
二、智能语音助手系统的背景与意义智能语音助手系统是一种基于人工智能技术的智能化系统，它通过语音识别、自然语言处理和对话生成等关键技术，实现了与用户的自然语言交互。
智能语音助手系统在生活、工作和学习等方面具有很大的潜力和广泛的应用价值。
在生活方面，智能语音助手系统可以为用户提供生活娱乐信息的获取和管理。
用户可以通过语音命令快速查找新闻、天气、交通等信息，也可以通过语音交互完成购物、订票、预约等操作。
此外，智能语音助手系统还可以作为一个数字助手，帮助用户管理日程、提醒事项等。
基于语音的智能机器人姿态控制
第１ 卷 第２ １ ８ ＃
２ ０ ０ ６年 ４月
沈 阳 大 学 学 报
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个脉宽为 ６ ０ ｓ ０ 的使能信号 ， Ｖ 信号发生器输 出的 ３ ｚ ８ Ｈ 信号便会推动 Ｉ ｋ Ｒ发射 管 ． 当有障碍物时 ， 信 号 反 射 回 来 被 Ｉ 接 收 头 接 收 ， 时 从 Ｒ 同 Ｏ ＴＵ Ｕ Ｐ Ｔ输出低 电平 （ ． Ｖ） ０５ ． 本设计采用两个 Ｉ Ａ ． 模块 ． Ｒ ＳＶ１０ 机器人左
维普资讯
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２ ４ 自动避 障 ．
第１ ８卷
在自 动避障方面利用了集成式模块 ＩＡ １０ Ｒ Ｓ ．． 之所 以选用 ＩＡ １０ 是因为 ＩＡ １０ Ｒ Ｓ ．， Ｒ ＳＶ ． 是单红 外避障电路， 大部分元件使用的是贴片封装 ， 电 使 路板体积大大减小 ， 并有两个 ３的螺丝孔 ， 方便
所设计的音控智能机器人利用单片机集成的 语音控制系统 ， 通过语音对机器人进行适时控制，
加人了自动判断处理的功 能， 并且可以离线重复
理算法进行模式识别 ． 如果识别成功 ， 则进行相应 命令操作 ， 如机器人的前进、 后退、 跳舞 、 发射飞盘
等； 如果识别失败 ， 则等待语音命令再次输人 ． 机器人采用语音控制的核心是 Ｓ Ａ Ｅ ６ Ａ Ｐ Ｃ ０１ 单片机 ， 该单片机是一个 １ 位结构的微控制器 ， ６ 是一款语音识别系统级芯片 ． 它将 Ｄ Ｐ Ａ Ｄ Ｄ Ｓ 、 ／、 ／ Ａ、 Ａ Ｆ Ａ Ｈ以及运放、 Ｒ Ｍ、 Ｌ Ｓ 功放等电路集成在一
K3操作说明范文
K3操作说明范文一、产品简介K3是一款智能化的家庭助手机器人，具有多种功能，可以帮助用户完成日常生活中的各种任务。
它拥有自主学习和交互的能力，可以根据用户的需求进行智能化的判断和操作。
通过语音控制、触摸屏操作和移动姿态识别等方式，用户可以轻松地与K3进行交互。
二、开机与关机1.开机：按住电源按键2秒钟，待机器人屏幕显示开机界面后松开即可。
2.关机：长按电源按键5秒钟，待机器人屏幕提示“是否关机”后，再次长按5秒钟即可将机器人关机。
三、语音控制1.唤醒：当机器人屏幕显示待机界面时，可以大声说出“K3”来唤醒机器人。
2.聊天：唤醒后，用户可以与机器人进行语音聊天。
机器人会通过自主学习和数据分析，对用户的问题进行回答，并提供相应的服务。
3.控制设备：用户可以用语音控制机器人来打开、关闭各种智能设备，如灯光、电视等。
只需对机器人说出要进行的操作即可，例如“打开灯光”、“关闭电视”等。
4.音乐播放：用户可以通过语音命令让机器人播放指定的歌曲或音乐列表。
例如：“播放我喜欢的歌曲”、“播放轻音乐”等。
四、触摸屏操作1.主界面：当机器人屏幕显示主界面时，用户可以通过触摸屏进行各种操作。
主界面包括时间、天气、应用快捷图标和个人信息等信息。
2.应用打开：在主界面上点击相应的应用图标，即可打开对应的应用程序。
例如，点击“音乐”图标即可打开音乐播放界面。
3.操作界面：在应用界面打开后，用户可以使用触摸屏进行相应的操作。
例如，在音乐播放界面，用户可以通过滑动屏幕切换歌曲，点击按钮来进行播放、暂停等操作。
五、移动姿态识别1.手势识别：K3具备移动姿态识别功能，用户可以通过手势来控制机器人的操作。
例如，向机器人挥手即可唤醒机器人，握拳向前推即可关闭机器人应用界面等。
2.姿态控制：用户可以通过K3内置的摄像头来实现姿态控制。
例如，用户可以伸出手指进行翻页操作，抬起手臂进行控制音量等。
六、注意事项1.机器人需连接到无线网络才能正常工作，用户在使用前需确保网络连接正常。
基于语音识别的机器人控制系统设计
基于语音识别的机器人控制系统设计第一章：引言随着计算机技术的迅猛发展，机器人技术也得到了很大的发展。
机器人控制系统是机器人技术不可或缺的一部分，其设计水平是机器人技术是否成熟的重要标志。
语音识别技术则成为了解决人机交互问题的重要手段之一，被广泛应用于语音控制、语音翻译和智能客服等领域。
本文将利用语音识别技术来设计控制机器人的系统，通过高效准确的语音指令来控制机器人，提高机器人控制的精度和效率。
第二章：机器人控制系统的需求分析机器人控制系统一般由硬件和软件两部分组成。
硬件包括机器人的各种传感器和执行器，人机交互设备和控制终端等。
软件则是指机器人控制算法、控制软件和操作系统等。
而机器人控制系统的需求分析则是衡量系统是否优秀的重要标志。
因此我们首先需要对机器人控制系统进行需求分析，从机器人动作的精度、反应速度、安全性等方面来确定控制系统的具体需求。
要实现高效的机器人控制，需要满足以下几个方面的需求：1、控制系统需要对语音输入进行快速响应和处理，使得机器人能够在收到语音指令后迅速准确地执行动作。
2、控制系统需要满足多样化的机器人控制需求，包括机械臂、移动机器人等。
3、控制系统需要保证机器人动作的精度，能够实现高精度的操作。
4、控制系统需要保证机器人的安全性，如果机器人在执行任务时遇到危险，需要能够立即响应停止机器人的运动。
第三章：语音识别技术原理分析语音识别技术是目前最为普及的人机交互方式之一。
该技术利用计算机对人的语音信号进行分析，将语音信号转换成文字，然后通过自然语言处理将文字转换成计算机可识别的指令。
语音识别技术主要分为两个步骤：语音信号的特征提取和语音数据的模型匹配。
在语音识别技术中，语音信号的特征提取是很关键的一环。
为了提取到更加准确的语音特征，需要使用特定的算法来对语音信号进行预处理。
预处理步骤一般包括语音信号的滤波、加窗和傅里叶变换等操作。
通过滤波处理可以去除噪声、加窗操作可以分割出语音信号的片段，来进行针对性处理，最后通过傅里叶变换将语音信号转换为频域表示。
自主移动机器人的姿态控制技术
自主移动机器人的姿态控制技术随着科技的进步和人工智能的发展，自主移动机器人在生产、物流、医疗等各个领域得到了广泛的应用。
这些机器人需要具备灵活、高效的运动能力，而姿态控制技术是实现这一目标的重要手段。
本文将从机器人姿态控制的概念入手，分析姿态控制的需求和原理，以及姿态控制技术的应用和研究进展。
机器人姿态控制的概念姿态控制是指控制系统使机器人运动的姿态（包括位置姿态和速度姿态）按照预定要求进行变化的过程。
这个过程需要通过传感器实时获取机器人运动的状态，以及通过控制算法进行姿态控制。
可以说，姿态控制是机器人运动的基础。
姿态控制的需求和原理实现自主移动机器人的高效运动，需要机器人能够灵活地变换姿态。
比如，在遇到障碍物时，机器人需要能够自主调整行进方向和速度，以避免障碍物的阻碍。
再比如，在执行复杂任务时，机器人需要能够根据任务需求自主调整运动轨迹和速度。
姿态控制的实现原理主要是使用传感器和控制算法。
传感器可以获取机器人的状态信息，包括位置、姿态、速度等；而控制算法可以根据传感器获取的数据，通过控制器实现系统控制。
目前，姿态控制技术主要使用了惯性测量单元、GPS、激光传感器、视觉传感器和超声波传感器等多种传感器技术，以及PID控制、模糊控制、神经网络控制等多种算法技术。
姿态控制技术的应用和研究进展姿态控制技术在自主移动机器人领域的应用非常广泛。
比如，在物流场景下，机器人需要能够实现自主导航、物品搬运、仓库管理等功能；在生产场景下，机器人需要能够实现自主零件分拣、装配等工作；在医疗场景下，机器人需要能够实现自主移动、搬运医疗设备、协助医生进行手术等工作。
随着机器人姿态控制技术的进一步研究，人们可以看到更多新的技术进展和应用场景。
比如，深度学习技术可以通过大数据训练机器人自主识别和学习新的运动模式；无人机姿态控制技术可以实现更高效的空中运动；机器人协作控制技术可以实现多台机器人的协同工作等。
总结自主移动机器人的姿态控制技术是实现机器人高效运动的关键技术之一。
基于智能控制的多关节机器人姿态控制算法研究
基于智能控制的多关节机器人姿态控制算法研究随着人工智能技术的快速发展，多关节机器人成为了现代工业生产和科学研究中的重要角色。
多关节机器人能够模拟人体的运动功能，具有灵活、精确、高效的特点，广泛应用于各个领域。
而机器人的姿态控制算法则是多关节机器人能够完成复杂任务的关键。
首先，我们先来了解什么是多关节机器人的姿态控制。
多关节机器人的姿态控制是指能够使机器人达到给定的姿态，如运动速度、位置和力矩等，并能够保持一定的稳定性，以完成特定任务的控制方法。
在实际应用中，多关节机器人的姿态控制往往需要解决运动路径规划、动力学建模、控制算法设计等多个问题。
一种常用的多关节机器人姿态控制算法是PID控制算法。
PID控制算法通过不断调节机器人的关节角度，使机器人的末端执行器达到期望的姿态。
该算法根据机器人当前的状态和期望状态之间的误差，计算出一个综合的控制量。
PID控制算法具有简单、易用、稳定等优点，但在某些情况下存在响应速度慢、抗干扰能力差等问题。
为了克服PID控制算法的不足，研究人员提出了基于智能控制的多关节机器人姿态控制算法。
这种算法通过结合人工智能技术，使用神经网络、模糊逻辑等方法，提高机器人的自适应性和学习能力，以实现更高级别的控制精度和稳定性。
其中，神经网络是一种基于模拟生物神经元工作原理的计算模型。
通过训练和学习，神经网络可以对输入数据进行模式识别和预测，从而实现对多关节机器人姿态的控制。
这种算法不需要建立数学模型，能够适应各种非线性问题，并且具有较好的鲁棒性。
另一种常见的智能控制算法是模糊控制算法。
模糊控制算法通过定义一系列模糊规则，并将输入与输出之间的关系建模为一个模糊推理系统。
该算法能够适应于各种不确定性和模糊性，可以处理多关节机器人姿态控制中的非线性和复杂性问题。
除了神经网络和模糊控制算法，还有一系列其他的智能控制算法，如遗传算法、模拟退火算法等，也广泛应用于多关节机器人姿态控制中。
这些算法都在不同程度上提高了机器人的自适应能力和动态响应能力。
智能机器人控制与人机交互技术研究
智能机器人控制与人机交互技术研究随着人工智能技术的不断发展和普及，智能机器人越来越多地融入我们的生活中。
智能机器人的出现，让我们更方便地完成各种工作，同时也与我们产生了更多的交互。
在智能机器人控制与人机交互技术研究方面，目前有许多探索和发现，下面我们将从智能机器人控制与人机交互的功能、现阶段技术的发展、未来发展方向三个方面展开。
一、智能机器人控制与人机交互的功能智能机器人控制与人机交互的技术是指让机器人能够通读人类语言、接受人类指令、响应人类需求，让机器人与人进行互动和交互的技术。
它主要有以下几个功能：1.人机语音交互功能：实现人与机器人之间靠语音对话实现互动和交流。
2.人体姿态和动作识别能力：通过对人体姿态和动作的识别，可以实现机器人在复杂环境中的自主导航、走路、上下楼梯等动作。
3.人脸识别能力：机器人可以识别人脸并记住人脸特征,实现人机之间的个性化交互。
4.行为模式识别能力：可以对人体的行为和表情进行分析和识别，提高机器人对人类需求的响应速度和便利程度。
通过对上述功能的描述,我们可以看出智能机器人控制机器人技术对于我们生活的帮助非常大，大大地提高了生活的效率和花费。
二、现阶段技术的发展在智能机器人控制与人机交互技术研究方面，目前已经有了很大的发展，无论是在人机语音交互、人体姿态和动作识别、人脸识别、行为模式识别方面，都取得了很大的进展和不断的改进。
例如，智能家居机器人中，语音识别技术、图形识别技术、语义理解技术等都已经被广泛应用。
在医疗领域应用中，人体姿态和动作识别技术也已经被广泛应用，例如手术机器人、康复机器人等。
而在娱乐领域中，智能机器人的人体姿态和动作识别技术、人脸识别和语音识别技术等也被广泛运用。
虽然目前有许多技术被成功应用在了机器人上，但是现阶段的技术还有很大的改进和提升空间。
例如，机器人在整合人机交互功能时还存在着智能度不足、反应慢等问题。
这些限制了机器人更好地进行人机交互，制约着智能机器人的发展。
基于语音的礼仪机器人控制系统设计
了声 、 、 光 电等检 测手段 ， 实现 自动检 测 来宾 ， 可 完成 点 头、 头、 走 、 转 行 与人 握 手 以及 基 于语 音识 别 的命
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Ｋｅ ｒ ｓ：ｅｉ ｕ ｔｅ ｒ ｂｏ ；ｃ ｎ ｒ ｌ ｇ ｓ ｔ ｍ ；Ｓ ｙ ｗｏ ｄ ｔｑ ｅｔ ｏ ｔ ｏ ｔｏ ｌ ｙｓ ｅ ｎ ｉ ＰＣＥ０ Ａ：ｓ ｅ ｈ ｒ ｃ ｇ ｉｉ ｎ ６１ ｐｅ ｃ ｅ ｏ ｔｏ ｎ
（ ． 肥 工业大 学 机械 与汽车 工程 学院 ， １合 合肥 ２００ ； ． 肥工 业大 学 工 业培 训 中心 ， 肥 ３０９ ２ 合 合 ２００ ） ３６ １
摘 要 ： 着科 学技 术 的发展 ， 器人 已经 实现 控 制 的 多样 化 和 智 能化 ， 随 机 并在 社 会 生 活 中扮 演 着越 来越
机 器人 应用检 测技 术 ， 通过 声 、 、 等感 性手 段 ， 现 光 电 实
了无 线遥 控 ， 外 扫 描 ， 电 感 应 和 多 种 拟 人 功 能 ， 红 光 诸 如 移动 、 手 、 握 点头 、 头 和语 音 对 话 功 能 。本 文 将 就 摇 其控 制 系统 的一些 软硬 件进行 介 绍 。
Ａｂｓｒ ｔ：Ｗ ｉｈ ｔ ｅ ｄ ｖｅｏ ｔａｃ ｔ ｈ ｅ ｌｐｍｅ ｆｔ ｅ ｓ ｉｎｃ ｎ ｅ ｈ ｏｌｇ ｒ ｂｏ ａ ｅ ｎ ｃ ｎ ｒ ｌ ｄ ｖ ｒｏ ｌ ｄ ｉｔ ｌ ｎｔｏ ｈ ｃｅ ｅ ａ ｄ ｔｃ ｎ ｏ ｙ， ｏ ｔｈ ｓ ｂ ｅ ｏ ｔｏ ｌ ａ ｉｕｓｙ ａ ｎ ｅ－ ｅ ｎ ｌ ｅ ｔｙ，ａ ｄ ｈ ｅ ａ ｎ ｇ ａｍｏ ｅａ ｄ ｍｏ ｅ ｉ ｉ ｎ ｌ ｎ ａ ｂｅ ｎ ｐｌｙｉ ｒ ｒ ｇ ｓ ｎ ｍｐｏ ｔ ｔｒ ｅｉ ｎｏ ｄ ｙｓ Ｔｏ ｂ ｔ ｌｇ ｎ ｏ ｏ ，ｗｅ ｄ － ｒａ ｏｌ ｎ ｎ ｗａ ａ ． ｅ ａ ｉ ｅｌ ｅ ｔｒ ｂ ｔ ｎ ｎ ｉ ｅ ｓｇ ｅ ｔ ｏ ｔｏｌ ｇ ｓ ｔ ｍ ｔ ｏ ｍ ｏ ｃ ｍｐｌｔ ｈ ｕｎ ｔｏ ｆｈ ａ Ｓ ｎ ｄ ｎｇ ａ ｄ ｓ ａ ｉｇ ｗａｋ ｇ ｈ ｄ ｉｎ ｄ ｉｓ ｃ ｎ ｒ ｌ ｙｓｅ ｐｌ ｆ ｒ ｔ ｏ ｅ ｔ ｅ ｆ ｃ ｉｎ ｏ ｅ ｄ’ ｏ ｄｉ ｈ ｋ ， ｌｉ ， ａ － ｎ ｉ ａ ｅ ｎ ｎ ｎ ｎ ｓ ａ ｅ ａ ｄ ｅ ｅ ｋｉ ｇ ａ ｓ ｒ ｃ ｎ ｅ ｓ ｔｏ ｔ ｈ ｏ ｏ ．Ｔｈｉ ｐｅ ｉ ｙ ｉ ｔｏ ｕ ｅ ｈ ｒｄ ｒ ｅ ａ ｄ ｈ ｖ ｎ ｍａ ｎ ｈｏ ｔ ｏ ｖ ｒ ａ ｉｎ ｗｉ ｔ ｅ ｒ ｂ ｔ ｋ ｎ ｈ ｓ ｐａ ｒ ｍａｎｌ ｒ ｄ ｃ ｓ ｔ ｅ ｈａ ｗａ ｎ ｎ
基于人工智能的语音控制系统设计
基于人工智能的语音控制系统设计语音控制系统是指通过语音指令来控制设备或执行特定任务的一种技术。
随着人工智能的快速发展，基于人工智能的语音控制系统在各个领域得到了广泛应用。
本文将介绍一个基于人工智能的语音控制系统的设计。
首先，一个基于人工智能的语音控制系统需要实现语音识别功能。
语音识别是将语音信号转换为文本的过程。
为了实现准确的语音识别，系统需要使用深度学习算法，如循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN），结合大量的训练数据进行模型训练。
通过训练，系统可以辨别出不同的语音指令，并将其转化为文本。
其次，系统需要实现自然语言处理功能。
自然语言处理是指将自然语言转化为可执行指令的过程。
为了实现自然语言处理，系统需要使用文本分析和语义理解技术来解析用户的语音指令，并根据指令的意义来执行相应的操作。
通过深度学习算法和大量的语料库训练，系统可以提高语言理解和对话能力。
除了语音识别和自然语言处理功能，基于人工智能的语音控制系统还需要实现智能交互功能。
智能交互是指系统能够与用户进行自然而流畅的对话，并能根据用户的需求提供个性化的服务。
为了实现智能交互，系统需要引入聊天机器人技术，通过深度学习算法和自然语言生成模型来生成自然而准确的回答。
此外，系统还可以结合情感分析技术，实现对话的情感理解和情感回应。
另外，基于人工智能的语音控制系统还需要与设备进行无缝集成。
通过与设备的连接，系统可以通过语音指令来控制设备的开关、调节设备的状态以及执行其他相应的操作。
为了实现设备的集成，系统需要与各类设备进行通信，并通过协议或接口将语音指令转化为可执行的操作。
此外，在设计基于人工智能的语音控制系统时，还需要考虑系统的安全性和隐私保护。
语音控制系统需要保证用户的语音数据和个人信息得到充分的保护，并采取必要的措施来防止未经授权的访问和使用。
总之，基于人工智能的语音控制系统设计必须包括语音识别、自然语言处理、智能交互和设备集成等功能。
《2024年基于Kinect的手势识别与机器人控制技术研究》范文
《基于Kinect的手势识别与机器人控制技术研究》篇一一、引言随着人工智能技术的快速发展，人机交互技术已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
其中，基于Kinect的手势识别与机器人控制技术以其高效、自然的人机交互方式，逐渐受到广泛关注。
本文旨在探讨基于Kinect的手势识别技术及其在机器人控制领域的应用，以期为相关研究提供参考。
二、Kinect技术概述Kinect是微软公司开发的一款体感摄像头，能够捕捉人体动作、姿态、手势等信息，并将其转化为计算机可识别的数据。
Kinect技术具有高精度、实时性、非接触性等特点，为手势识别与机器人控制提供了可能。
三、手势识别技术研究1. 数据采集与预处理通过Kinect设备采集人体动作数据，对数据进行去噪、平滑等预处理操作，以提高手势识别的准确性。
2. 特征提取与分类根据预处理后的数据，提取出手势的特征信息，如关节点位置、运动轨迹等。
利用机器学习算法对特征进行分类，实现手势的识别与分类。
3. 算法优化与改进针对不同场景和需求，对手势识别算法进行优化与改进，如基于深度学习的手势识别算法、基于概率统计的手势识别算法等，提高识别的准确性和实时性。
四、机器人控制技术研究1. 机器人控制系统设计根据应用场景和需求，设计合适的机器人控制系统。
控制系统应包括硬件设备、传感器、执行器等，实现机器人的运动控制、姿态调整等功能。
2. 手势与机器人动作映射关系建立将手势识别结果与机器人动作进行映射关系建立，实现手势对机器人动作的直接控制。
例如，通过挥手、指向等手势控制机器人的运动方向、速度等。
3. 机器人行为规划与决策在机器人控制过程中，需要根据实际情况进行行为规划与决策。
例如，在遇到障碍物时，机器人应能够自主规划路径，避免碰撞；在完成某项任务时，根据任务需求进行动作规划与执行。
五、应用场景分析基于Kinect的手势识别与机器人控制技术在多个领域具有广泛应用。
如：在教育领域，可用于辅助教学、学生互动等；在医疗康复领域，可用于帮助患者进行康复训练、辅助医生进行手术操作等；在娱乐领域，可用于游戏控制、虚拟现实等。
一种基于ITAE的Furuta摆智能控制方法
一种基于ITAE的Furuta摆智能控制方法专利名称：一种基于ITAE的Furuta摆智能控制方法技术领域：本发明涉及旋转倒立摆的平衡控制问题，具体地说是基于ITAE优化原理，利用遗传算法和PID控制方法实现对Quanser公司所生产机电一体化平台中的Furuta摆的平衡控制。
背景技术：倒立摆系统是一类重心在上、支点在下控制对象的抽象模型，倒立摆控制系统是一个复杂的、不稳定的、非线性系统，是进行控制理论教学及开展各种控制实验的理想实验平台。
对倒立摆系统的研究能有效的反映控制中的许多典型问题如非线性问题、鲁棒性问题、镇定问题、随动问题以及跟踪问题等。
倒立摆的控制问题就是使摆杆尽快地达到一个平衡位置，并且使之没有大的振荡和过大的角度和速度。
当摆杆到达期望的位置后，系统能克服随机扰动而保持稳定的位置。
通过对倒立摆的控制，用来检验新的控制方法是否有较强的处理非线性和不稳定性问题的能力。
同时，其控制方法在军工、航天、机器人和一般工业过程领域中都有着广泛的用途，如机器人行走过程中的平衡控制、火箭发射中的垂直度控制和卫星飞行中的姿态控制等。
目前，对于倒立摆系统控制的主要研究分为以下几种1.基于经典控制理论的倒立摆系统控制。
经典控制理论研究的系统大多是线性定常系统，PID控制规律是经典控制理论的最大成果之一，PID控制原理简单，易于实现，具有一定的自适应性和鲁棒性，对无时间延迟的单回路控制系统很有效，并广泛应用在工业工程控制中。
倒立摆系统的PID控制通过对其物理模型进行分析，建立倒立摆的数学模型，进行线性化和拉氏变换，得出传递函数，并根据使闭环系统稳定的工作原理设计PID控制器，实现对倒立摆的控制。
2.基于现代控制理论的倒立摆系统控制。
现代控制理论控制倒立摆的平衡主要用状态反馈来实现的，状态反馈控制系统是在对倒立摆物理模型的分析及建立倒立摆的数学模型的基础上，用状态空间理论推出状态方程和输出方程，再利用状态反馈方法，最终实对倒立摆的控制。
智能语音识别技术在机器人控制中的应用
智能语音识别技术在机器人控制中的应用一、背景介绍随着人工智能技术的不断发展，智能机器人逐渐进入了人们的生活和工作领域，为人们提供了更加高效、便捷的服务。
其中，智能语音识别技术就是智能机器人中一个非常重要的领域，它可以帮助机器人更好地与人类进行交互，实现更高效的人机交互。
本文将重点分析智能语音识别技术在机器人控制中的应用。
二、智能语音识别技术的应用智能语音识别技术是指通过计算机对人类语音进行有效的识别和分析，从而让计算机能够实现自然语言的交互。
在机器人控制中，智能语音识别技术可以大大提高机器人的交互效率、用户体验和自动化程度。
1. 语音控制机器人行动智能语音识别技术可以实现用户通过语音指令来控制机器人的行动。
用户可以用语音命令让机器人向前、向后、左转、右转等，使机器人得以根据用户的需求灵活地行动。
这种方式不仅能够提高机器人的操作效率，而且还能够方便用户的操作，提高用户的体验感。
2. 语音识别实现自然语言交互用户可以通过说话与机器人进行交互，这种方式不仅能够提高机器人的交互效率，同时还能够为用户提供更加便捷、高效的服务体验。
3. 语音识别实现情感交流智能语音识别技术还可以实现机器人与用户之间的情感交流。
机器人可以根据用户的语气、声调等语音特征，判断用户的情感状态，并做出相应的反应。
这种方式能够让机器人更好地理解用户的需求，并能够更好地向用户提供服务。
三、智能语音识别技术在机器人控制中的优势智能语音识别技术在机器人控制中的应用优势是比较明显的。
主要包括以下几个方面：1. 提高机器人交互效率通过智能语音识别技术，用户可以通过语音对机器人进行操作和交互，减少了使用机器人时需要使用键鼠等交互设备的麻烦。
同时，这种操作方式也极大地提高了交互的效率，让用户能够迅速、轻松地完成任务需求。
2. 提高用户体验为用户提供更加高效、方便、体验感强的服务，甚至可以达到简易智能机器人的真正用户体验理念。
3. 提高机器人的自动化程度智能语音识别技术能够在不需要使用额外的设备的情况下，实现机器人的自动化操作，使机器人操作更加智能化和人性化，减少了人为操作的误差。
智能控制技术在智能机器人中的应用
智能控制技术在智能机器人中的应用智能机器人是指能够模仿人类智能并能够独立完成各种任务的机器人。
随着科技的发展，智能机器人的应用越来越广泛。
其中，智能控制技术扮演着至关重要的角色。
本文将探讨智能控制技术在智能机器人中的应用。
一、视觉感知技术在智能机器人中的应用视觉感知技术是智能机器人实现智能化的关键技术之一。
它使机器人能够感知和理解周围的环境。
通过搭载各种传感器和相机，智能机器人可以实时采集并处理图像信息，从而识别物体、人脸、姿态等。
这种技术在智能机器人的导航、目标追踪、安全监控等方面具有广泛的应用。
二、语音识别技术在智能机器人中的应用语音识别技术是智能机器人实现与人类交互的重要手段。
智能机器人通过语音识别技术能够理解和识别人类的语言，从而实现语音命令的识别和执行。
这种技术在智能机器人的语音助手、语音导航等方面有着广泛的应用。
人们可以通过与智能机器人的对话来达到更加便捷和高效的目的。
三、感知与规划技术在智能机器人中的应用感知与规划技术是智能机器人实现自主移动和决策的关键技术之一。
它使智能机器人能够感知周围环境中的障碍物，并根据环境信息规划最优路径或者执行特定任务。
这种技术在智能机器人的自主导航、避障、路径规划等方面发挥着重要作用。
通过感知与规划技术的应用，智能机器人能够更加灵活和高效地完成各种任务。
四、智能控制技术在智能机器人中的挑战和前景智能机器人的应用离不开智能控制技术的支持。
随着科技的进步，智能控制技术正在不断发展和完善。
然而，智能机器人领域仍然面临着许多挑战。
比如，在复杂环境下的感知和决策、人机交互的自然性和智能化程度等方面还有待提高。
未来，我们可以期待智能控制技术在智能机器人中的进一步应用和创新，让智能机器人成为我们生活中无可或缺的一部分。
结论智能控制技术在智能机器人中发挥着重要作用。
视觉感知技术、语音识别技术、感知与规划技术等都为智能机器人的智能化提供了必要的支持。
然而，智能机器人领域仍然存在挑战，我们需要进一步加强研究，不断推动智能机器人技术的发展和应用。
基于语音识别的无人机语音控制系统研究
基于语音识别的无人机语音控制系统研究随着科技的不断发展，无人机已经逐渐成为一个重要的航空测试平台和学术研究领域的重要手段。
然而，传统的操作控制方式与其灵活的机载载荷特性产生了较大的反差，在操作效率和操作成功率上存在矛盾，同时限制了其在很多应用场合下的使用。
因此，如何提高无人机的操作性能，是无人机领域研究的关键问题。
基于语音识别的无人机语音控制系统，因其快速、便捷和准确性高等特点，成为解决这个问题的重要方法之一。
本文就基于语音识别的无人机语音控制系统（以下简称语音控制系统）进行研究，分析其原理、应用和影响。
一、语音控制系统的原理语音控制系统是一种基于人与机器之间的自然语言界面的交互方式，它通过将人说话的声音转化成数字信号，再通过数字信号处理芯片对其进行处理和识别，最终将处理后的语音信号转化为计算机语言，控制无人机飞行。
其主要运作如下：首先，通过麦克风将人说话的声音输入到语音控制器内，然后将声音信号进行采样和量化，将模拟信号转换为数字信号。
接下来，计算机分析和识别输入的数字信号，匹配相应的语音命令，并将其转化为计算机语言，最后通过红外、蓝牙、WiFi等无线方式，将指令发送到其它设备上实现操作控制。
二、语音控制系统的应用1、航拍拍摄语音控制系统可通过远距离直接控制无人机的启动、停止、飞行等命令，从而更为准确方便地进行航拍拍摄。
在特定场合下，它还可以恰当地接收并记录图像，以便在后续分析和编辑过程中使用。
2、监控与巡逻语音控制系统可将无人机从繁琐的人手控制中解放出来，更适用于进行监控巡逻等作业。
实际应用中，可以将其设置为自主巡逻目标区域，指挥飞行、观察并记录目标区域的各种状态，以检测和预警（如烟雾、火灾、安全隐患等）。
3、搜索与救援语音控制系统可高效地扫描我国各地山区或森林等自然场合，将其文物古迹、野生动物、失踪人员等信息传送至后端管理系统，及时为救援行动提供有力的技术支持。
三、语音控制系统的影响1、提高效率和准确率。
机器人姿态控制算法及其应用
机器人姿态控制算法及其应用1. 前言机器人技术近年来飞快发展，现如今已经成为不可忽视的一种技术之一。
作为人工智能的重要分支，机器人除了能在工业、医疗等领域发挥作用之外，还可以对于人类的生活产生积极的影响。
本文将主要探讨机器人姿态控制算法及其应用。
2. 姿态控制算法姿态控制算法是指控制机器人在三维空间中的位置和姿态方向。
该算法的目标是通过计算机视觉、机器学习等技术手段，使机器人能够准确地完成指定的任务。
2.1 PID 控制算法PID控制算法是一种广泛应用于机器人姿态控制的算法。
该算法通过计算偏差以及调整比例、积分和微分参数来达到控制目标。
其中比例控制参数与偏差成正比，积分控制参数与偏差的积分成正比，微分控制参数与偏差的导数成正比。
PID控制算法在工业控制中广受欢迎，因其工程实现容易、控制精度高、稳态误差小的特点而获得广泛应用。
尤其是在机器人姿态控制运用领域，PID控制算法得到了相当的成功。
2.2 栅格法控制算法栅格法控制算法是一种通过计算机视觉和机器学习技术实现的姿态控制算法。
该算法适用于没有传感器或传感器无法获取数据的机器人。
该算法将三维场景转化为二维栅格图像进行计算和预测，从而实现机器人的姿态控制。
栅格法控制算法在机器人姿态控制中的优点是对于没有传感器或传感器无法获取数据的机器人能够获得更高的精度。
3. 应用案例3.1 机器人娱乐机器人在娱乐方面的应用是最常见的，机器人已被植入电影、动画、游戏等娱乐制品中，俨然成为了人们娱乐的一部分。
目前，机器人在游戏中的应用越来越广泛。
通过姿态控制算法，安装在游戏手柄上的机器人手臂能够根据玩家手柄的连续动作模拟出玩家的动作，从而使玩家能够体验到更加有趣而真实的游戏体验。
机器人姿态控制算法在带给玩家更加有趣的游戏体验的同时，也增强了玩家的参与感。
3.2 机器人教育机器人在教育方面也有着广泛的应用。
机器人姿态控制算法不仅可以让机器人根据学生的指令进行姿态控制，更可以通过与学生互动，帮助学生更好地理解相关的知识。
智能机器人中的行为识别与控制技术研究
智能机器人中的行为识别与控制技术研究随着智能技术的不断发展，机器人也在不断进步和升级。
作为智能机器人的一个重要组成部分，行为识别与控制技术越来越受到关注。
本文将从技术研究的角度探讨智能机器人中的行为识别与控制技术。
一、行为识别技术行为识别技术是智能机器人中最核心的技术之一。
它通过机器学习算法对人的动作进行分析，从而能够准确地判断人的行为和意图。
目前，行为识别技术主要分为三类：基于图像分析的技术、基于传感器网络的技术和基于语音识别的技术。
1. 基于图像分析的技术这种技术是通过摄像头获取人类姿态和动作特征的，然后根据决策算法分析出人的行为和意图。
这种技术有很多用途，可以用来追踪人的移动、检测人的姿势、判断人的情绪等。
2. 基于传感器网络的技术基于传感器网络的技术可以更全面地获取人与环境之间的交互信息。
传感器网络可以包括温度、湿度、光照等传感器，这些传感器可以帮助机器人更好地了解人类的行为习惯和环境要素，从而提高机器人对人类行为的识别能力。
3. 基于语音识别的技术基于语音识别的技术是通过语音识别技术将人的语音转化为文本或命令，并根据算法将人的行为和意图进行分析和判断。
这种技术可以帮助机器人更好地理解人类意图，并执行相应的动作。
二、行为控制技术行为控制技术是指机器人根据行为识别技术得出的结果，执行相应的动作。
它由机械执行、决策算法和传感器网络等多个组成部分构成。
1. 机械执行机器人机械执行主要和机器人的机械臂、电机等有关。
这些机械部件需要能够运动柔韧、精确，并具备较高的稳定性和耐用性，才能够准确地执行人的指令。
2. 决策算法决策算法是指机器人对人的行为和意图进行分析的过程。
这个过程通过机器学习算法实现，可以根据不同的情况和需求，使机器人能够自主地做出不同的决策和动作。
3. 传感器网络传感器网络可以帮助机器人更好地收集人的行为信息和环境信息，从而帮助机器人根据情况做出正确的决策和执行正确的动作。
三、智能机器人中的应用智能机器人目前已经在各种场合中得到了广泛的应用。
机器人的人体姿态识别与运动控制
机器人的人体姿态识别与运动控制随着科技的不断发展，人类的生产力和工作效率也越来越高。
而机器人作为现代化生产力的代表之一，已经成为许多行业的重要组成部分，包括工业制造、医疗保健、军事及安全等领域。
而在机器人的应用过程中，人体姿态识别和运动控制成为了非常重要的技术之一。
一、机器人人体姿态识别的背景和概念机器人人体姿态识别技术是指能够对人类身体的各种姿态进行快速、准确的识别和分析。
目前，这种技术已经广泛应用于许多人机交互的场景，包括机器人陪护、智能家居、虚拟现实等领域。
人体姿态识别技术主要依靠计算机视觉、图像处理和机器学习等多种技术手段来实现。
通过分析人体各个部位之间的相对位置和角度，来把人的姿态转化为数学模型。
对于每一个不同的姿态，都能够提供一个唯一的数学模型，这样机器人就能够根据模型来识别人的姿态。
二、机器人人体姿态识别在运动控制中的应用机器人人体姿态识别技术不仅能够实现人机交互，还可以在自主控制机器人的运动方面发挥重要作用。
机器人响应人的运动姿态，进而进行自适应的运动控制，可以为机器人的操作提供更高的灵活性和精度。
例如，在机器人协作制造的过程中，机器人需要根据人的指示进行动作，这就需要机器人识别人的姿态并根据其指示进行运动控制。
通过机器人人体姿态识别技术，机器人可以准确而迅速地响应人的动作，从而提高生产效率和生产质量。
另外，在机器人的康复治疗中，机器人人体姿态识别技术也能够发挥独特的作用。
机器人通过识别患者的姿态，进而响应其动作，可以帮助患者进行康复训练，以恢复身体的各项功能。
三、机器人运动控制技术现状和发展趋势目前，机器人运动控制技术已经取得了一定的进展，主要体现在以下几个方面：1. 高效性：机器人运动控制算法的效率和精度得到了大幅提升，从而能够更好地响应操纵者的指令和姿态变化。
2. 多功能性：现代机器人能够在多个领域应用，包括工业生产、医疗康复和家庭助手等。
因此，机器人运动控制技术也需要实现多样化的功能以满足各种需求。
人工智能对机器人控制技术的影响及应用
人工智能对机器人控制技术的影响及应用一、介绍随着科技的不断进步，人工智能（AI）正在逐渐渗透到我们生活的各个方面。
机器人被广泛应用于许多领域，如制造业、医疗服务和个人家用。
随着人工智能技术的不断发展，机器人控制技术也正发生着巨大的变革。
本文将重点探讨人工智能对机器人控制技术的影响及其应用。
我们将首先介绍机器人控制技术的基础知识和原理，然后探讨人工智能如何改进机器人控制技术，进而推动机器人技术的不断发展。
二、机器人控制技术的基础知识机器人控制技术是指将机器人的运动和行为进行控制的技术。
机器人是指能够代替人类完成一些需要重复和危险的任务的机械设备。
机器人控制技术主要包括以下几个方面：1. 机器人动力学机器人的动力学是指描述机器人运动和力学特性的学科。
机器人动力学研究机器人的运动、速度和加速度，并确定机器人运动时所需要的力和瞬间动能。
2. 机器人运动规划机器人运动规划是指确定机器人如何移动以及何时进行何种操作的计划。
机器人运动规划通常要求将机器人运动的路径和目标进行优化。
3. 控制器机器人控制器是指控制机器人运动和行为的电子设备。
机器人控制器通过输入外部指令修改机器人姿态和方向。
三、人工智能的应用人工智能技术的应用对于机器人控制技术具有重要意义。
现代机器人控制系统通常使用基于反馈的控制系统来进行控制。
然而，反馈控制方法通常只能控制机器人的单一任务，并不能适应多种工作环境。
为了实现智能控制，研究人员开始探索使用机器学习和人工智能技术来完成机器人控制任务。
下面我们将仔细探讨人工智能技术在机器人控制技术中的应用。
1. 基于人工智能的机器人运动规划传统的机器人运动规划方法通常是基于预定义的程序，无法适应不同的环境和任务。
因此，基于人工智能的机器人运动规划方法已成为研究人员的热点领域之一。
人工智能技术可以帮助机器人探索并学习其环境，以便更好地完成任务。
例如，通常基于深度学习技术对机器人进行视觉感知和运动规划，让机器人获得智能化能力，使其能够在不同的环境下适应不同的任务。
机器人的智能控制技术
机器人的智能控制技术近年来，机器人产业迅速发展，机器人已经成为了现代工业的一个重要领域，也是人工智能领域中的关键技术之一。
机器人不但可以自主工作，还可以帮助人类完成各种任务，甚至可以在各种复杂的环境中完成工作。
然而，机器人的智能控制技术是机器人产业中至关重要的一环。
机器人的智能控制技术需要机器人自主地进行决策、行动和交流，使机器人能够适应各种环境，完成各种任务，从而实现其自主工作的目的。
机器人的智能控制技术主要分为几个方面：1. 机器人视觉技术机器人视觉技术是机器人智能控制技术的基石，是机器人与外界进行交互的一种重要手段。
机器人视觉技术主要指机器人能够像人类一样感知周围环境，获取丰富的信息。
机器人视觉技术可以识别图像中的各种目标、计算物体的位置、大小和形状，以及实现人机交互等功能。
在工业自动化等领域，机器人视觉技术也被广泛用于机器人控制、质量检测、产品品质评估等方面。
2. 机器人的感知技术机器人的感知技术是指机器人通过各种传感器获取物体姿态、形态、重量、颜色、纹理、力度等信息。
机器人通过感知技术可以获取周围环境的各种信息，包括空气温度、湿度、气压等，以便更加精确地控制机器人的运动和行为。
3. 机器人的学习技术机器人的学习技术是指机器人能够通过多次实验和反馈来学习和积累知识，不断完善和改进自己的行为模式。
机器人的学习技术可以使机器人能够更加智能地适应不同的工作环境和任务要求，从而提高生产效率和质量。
4. 机器人的控制技术机器人的控制技术是机器人智能控制技术中的核心部分，主要包括运动控制、机械臂控制等方面。
机器人的控制技术是指机器人能够通过各种传感器和执行器实现精确的运动和控制。
机器人的控制技术可以使机器人能够实现精准定位、高速移动、拾取产品和运输等功能。
5. 语音和自然语言处理技术语音和自然语言处理技术是机器人智能控制技术中的关键技术之一。
通过这种技术，机器人可以识别人类的语音和指令，让人机交互更加自然和便捷。
人工智能机器人的编程和控制教程
人工智能机器人的编程和控制教程人工智能（AI）机器人是指具备人类智能和学习能力的机器人。
随着科技的不断发展，人们对于人工智能机器人的需求也越来越大。
作为一名开发人工智能机器人的程序员或爱好者，掌握机器人编程和控制是非常重要的。
本文将介绍人工智能机器人的编程和控制教程，让读者了解从基础到高级的编程技术和控制策略，帮助读者开始自己的人工智能机器人编程之旅。
1. 硬件与软件准备在开始编程和控制人工智能机器人之前，我们需要准备一些硬件和软件设备。
硬件方面，常见的人工智能机器人包括机器人身体、传感器、摄像头、运动控制器等。
软件方面，我们需要安装编程环境，如Python、C++等编程语言的集成开发环境（IDE），并安装相关的机器人控制软件开发包（SDK）。
2. 了解机器人的基本知识在进行机器人编程之前，我们需要对机器人的基本知识有一定的了解。
了解机器人的不同部分（如传感器、执行器、控制器等），以及它们的作用和相互之间的关系。
了解机器人的基本运动原理和运动学，包括机器人的姿态和位置表示方法、坐标系等。
3. 学习编程语言和机器人控制软件开发包编程语言是机器人编程的基础，选择一种适合自己的编程语言学习（如Python、C++等）。
学习如何使用机器人控制软件开发包，通过该软件包可以方便地与机器人进行通信、控制和数据交互。
4. 传感器数据采集和处理传感器是机器人获取外界信息的重要装置，了解和学习常见的传感器类型（如摄像头、声音传感器、距离传感器等）。
学习如何使用编程语言和机器人控制软件开发包，获取传感器数据并进行处理和分析。
5. 运动控制和路径规划掌握机器人的运动控制技术，学习如何使用编程语言和机器人控制软件开发包控制机器人的运动。
学习路径规划算法，使机器人能够在复杂环境中避障或寻找最优路径。
6. 计算机视觉和图像处理了解计算机视觉和图像处理的基本原理和技术。
学习如何使用机器人控制软件开发包进行图像采集、处理和识别，实现机器人的视觉能力。
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(School of Information Engineering , Shenyang University , Shenyang 110044 , China. )
Abstract : The intelligent robot of speech cont rol is presented based on SPACE061A single2chip microcomputer. The post ure of t he robot , such as going forward , going backward , t urning , dancing , recognizing , aiming , shooting , etc , is cont rolled by t rained speech command. The f unction of avoiding obstacle automatically of t he robot is also realized. Key words : SPACE061A ; single2chip microcomputer ; speech cont rol ; robot ; avoiding obstacle auto mat ically
中图分类号 : TP 273 文献标识码 : A
单片机作为计算机技术的一个重要分支 、嵌 入式系统的核心 ,广泛用于工业控制 、智能仪器 、 机电一体化产品 、家用电器 、智能产品 、个人数字 处理器等领域·随着微电子技术的迅速发展 ,电子 设计系统已进入了片上系统时代 ,单片机的功能 也越来越强 ,使其真正成为系统单片机[1 ]·
(1) 语音播放模块 本机器人语音采用 SPACE061A 的 SACM A2000 和 SACM - S480 压缩方法· SACM - A2000 压缩算法压缩比较小 (8∶1) ,
所以具有高质量 、高码率的特点 ,适用于高保真音 乐和语音·
SACM - S480 压缩算法压缩比较大 80∶3 ,存
收稿日期 : 2005 - 12 - 17 基金项目 : 辽宁省自然科学基金资助项目 (20052001) · 作者简介 : 范立南 (1964 - ) ,男 ,辽宁北票人 ,沈阳大学教授 ,博士·
2
沈 阳 大 学 学 报 第 18 卷
现对机器人的语音控制 ,而且还可以快速的对语 音信号进行处理 ,从而实现自然人对机器人的实 时控制[3 ]· 2. 2 机器人框架
机器人共有 5 个直流电机 ,除发射电机和推 进电机外 ,其他 3 个电机均是正反两用电机 ,即加 在电机驱动端的两路输入为高低电平时电机转
动 ,改变输入高低电平的顺序 ,电机反向转动 ,这 样可以控制机器人的前进 、后退 、左右摇头等双向
动作· 发射电机和推进电机的转动方向固定·发射
电机的转速较高 ,高速的旋转带动转盘依靠摩擦 力把飞盘发射出去·推进电机的任务就是把发射 所需要的飞盘从存储仓输送到发射转盘位置 ,它 依靠的是电机带动一个弹簧的机械装置 ,电机转 动一圈 ,弹簧就会弹射一下 ,从而完成输送“炮弹” 的任务·机器人框架的硬件连接如图 2 所示·
Mode) ; 训练函数· Command ID : 命 令 序 号 , 范 围 从 0x100 到
0xFFF ,每组训练语句都是唯一的·TraindMode : 训练次数 ,要求使用者在应用之前训练一或两遍·
BSR - Init Recognizer (int AudioSource) ;
辨识中获取数据· (3) 机器人姿态子函数模块 机器人的姿态子函数包括系统初始化函数 、
[ 3 ] 李竟皎·嵌入式语音技术及凌阳 16 位单片机应用[ M ]·北 京 :北京航空航天大学出版社 , 2003·
[ 4 ] 求是科技·典型模块设计实例导航[ M ]·北京 :人民邮电出 版社 , 2004·
Posture Control of Intelligent Robot Based on Speech
第18卷第2期 2006 年 4 月
沈阳大学学报 J OU RNAL OF SHEN YAN G UN IV ERSIT Y
文章编号 : 100829225 (2006) 0220001203
Vol118 ,No . 2 Apr. 2 0 0 6
基于语音的智能机器人姿态控制
范立南 , 姜广通 , 高洪禹
表 1 所示为 TA7267BP 中 7 个管脚的定义 , 这 7 个管脚中的 1 和 2 连接到单片机的逻辑控制 指令输出管脚 ,而 3 、5 管脚则分别连接到所要控 制的电机上·
表 1
管脚号
1 2 3 4 5 6 7
TA7267BP 管脚定义
名 称
作 用
IN1 IN2 OU T1 GND OU T2 VS VCC
控制指令输入 1 控制指令输入 2 电机输出 1 地信号
电机输出 2 驱动级电源
逻辑电路电源
图 3 软件设计流程图
3. 1 主程序设计 主程序部分是软件流程的主框架 ,确定程序
的入口 ,程序的执行过程·主程序的作用是执行各 个子功能 ,完成系统的要求·
机器人语音识别的指令比较多, 而 SPACE061A 板一次只能识别 5 条指令·为了解决 这个矛盾 ,语音识别指令分为 4 组·这样整个程序 在宏观上就分为了 4 个模块 ,能充分实现语音控 制的需求· 3. 2 中断程序部分
参考文献 :
[ 1 ] 范立南 ,李雪飞 ,尹授远·单片微型计算机控制系统设计 [ M ]·北京 :人民邮电出版社 , 2004·
[ 2 ] 范立南 ,王刚 ,李金峰 ,等·基于 SPCE061A 单片机的音控 智能机器人小车设计[J ]·仪器仪表用户 , 2004 ,11 (6) : 13 - 14·
TA7267BP 作为电机驱动芯片·TA7267BP 是东 芝公司生产的一款专用于小型直流电机驱动的专
用芯片 ,该芯片在相应的逻辑电平的控制下 ,能够 实现电机的正转 、反转 、停止和刹车 4 种动作·其 逻辑电平的工作电压为 6～18 V ,驱动电机工作 的电压为 0～18 V ,是一款单电源供电的芯片·
储容量大 ,音质介于 A2000 和 S240 之间 ,适用于 语音播放 ,如“文曲星”词库·
(2) 语音训练模块 该部分采用 SPACE061A 内部的 API 函数· BSR - DeleteSD Group (0) ;
SRAM 初始化· BSR - Train ( int Command ID , int Traind2
应用 IRAS V110 时 ,在 ENABL E 端输入一 个脉宽为 600μs 的使能信号 ,信号发生器输出的 38 kHz 信号便会推动 IR 发射管·当有障碍物时 , 信号 反 射 回 来 被 IR 接 收 头 接 收 , 同 时 从 OU TPU T 输出低电平 (015 V) ·
本设计采用两个 IRAS V110 模块·机器人左 右各一个 ,放在机器人的前面 “, 八”字形安装·
机器人采用语音控制的核心是 SPACE061A 单片机 , SP 、A/ D 、D/ A 、RAM 、FLASH 以及运放 、功放等电路集成在一 个芯片上 , 而且拥有能够非常容易地 、快速地处 理复杂的数字信号且较高的处理速度的μnSPTM 内核·这样就使在同一个芯片上实现语音识别 、 语音合成以及语音回放等功能成为现实[2 ]·
2 硬件设计
整个机器人系统主要由 SPACE061A 单片机、机 器人框架 、电机驱动模块和自动避障模块等组成· 2. 1 SPACE061A 单片机
本系统采用 SPACE061A 作为系统的主控元 件·SPACE061A 主要包括输入/ 输出端口 、定时 器/ 计数器 、数/ 模转换 、模/ 数转换 、串行设备输入 输出 、通用异步串行借口 、低电压检测和复位等部 分 ,并且内置在线仿真电路 ICE 接口 ,较高的处 理速度使其能够快速的处理复杂的数字信号·采 用 SPACE061A 作为机器人系统的核心部件 ,利 用其所具有的语音处理和 DSP 功能 ,不仅可以实
随着人工智能和计算机技术的发展 ,语音遥 控将在人们的日常生活和生产领域起着不可估量 的作用 ,语音遥控智能机器人只是语音智能控制 在日常生活应用的一个实例·通过此设计可以证 明语音智能控制的理论和实施的可行性 ,为以后 将语音智能控制广泛应用于人类日常生活 、生产 和无人危险作业提供理论和实践依据·
SPACE061A 共有 14 个中断源 ,系统只用到 了一个 F IQ - TMA 的 F IQ ,用以实现语音中断· 3. 3 功能模块函数部分
功能模块函数部分包括语音播放模块 、语音
第 2 期 范立南等 : 基于语音的智能机器人姿态控制
3
训练模块 、机器人动作子函数驱动模块等·这些函 数与主函数配合完成所有要求实现的功能[4 ]·
3 软件设计
音控智能机器人小车系统软件主要由 3 个部 分组成 ,分别是主程序部分 、中断程序部分 、功能 模块函数部分·
软件设计主要遵循模块化的思想 ,软件设计 的思路如图 3 所示·
图 2 机器人框架的硬件连接图
2. 3 电机驱动 采用 日 本 东 芝 公 司 的 TA7267 系 列 芯 片
(沈阳大学 信息工程学院 , 辽宁 沈阳 110044)
摘 要 : 阐述了基于 SPCE061A 单片机音控智能机器人的设计·根据语音命令对机器人的前进 、后退 、转 动 、跳舞及重新辨识 、左右瞄准 、发射等姿态进行控制 ,而且还实现了自动避障功能· 关 键 词 : SPCE061A ;单片机 ;语音控制 ;机器人 ;自动避障
2. 4 自动避障 在自动避障方面利用了集成式模块 IRAS110·
之所以选用 IRAS110 , 是因为 IRAS V110 是单红 外避障电路 , 大部分元件使用的是贴片封装 , 使电 路板体积大大减小 , 并有两个 Φ3 的螺丝孔 , 方便 安装·如果将 IRAS V110 安装在机器人的前后左 右 , 可形成 4 面避障系统·电路使用 4 线系统即 VCC、GND、ENABL E、OU TPU T , 占用主 CPU 的 IO 口少 , 方便机器人添加其他的传感器·