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智能家庭机器人的应用研究

2020-10-24 348 上传者：管理员

摘要：随着老年人口比重的不断升高,中国的人口老年化现象日益突出,如何利用科学的方法和先进的技术对这一现象进行改善显得尤其重要。文中提出基于物联网、机器视觉、机器学习等技术的智能家庭机器人设计方案,以树莓派作为机器人处理核心、STM32单片机辅助操控硬件模块,利用物联网技术、OpenCV机器视觉技术、智能语音交互、机器学习等来实现老人身体健康状况的智能监测和分析、家电的智能控制、室内监控,家人通信等功能。智能家庭机器人作为一种服务型人工智能产品,极大地节省了年轻人的时间与精力,高度符合市场的需求和时代的发展。

关键词：
OpenCV机器视觉
STM32单片机
导航
智能监测
物联网技术
语音交互
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引言

根据国家统计局2016年公布的数据显示,我国60岁以上的老年人超过2.3亿,且老年人口规模不断扩大。随着人口年龄结构急剧变化,人们的生活节奏越来越快,老年人往往不能得到周到的照料。为了顺应社会的转变,充分考虑当今的科技进步和时代发展,本文设计一种基于物联网的智能家庭机器人。智能家庭机器人作为一种服务型人工智能可以更好地解决养老问题,让老年人享受到更高品质的生活的同时,也大大减轻年轻人与社会的压力。

1、系统总体结构

本文系统总体结构如图1所示。

图1系统结构设计

该系统的机器人集合各种模块进行设计,以树莓派为处理核心,搭载Linux系统,以STM32芯片辅助连接各个模块。机器人的底盘主要由两个直流减速电机、激光雷达、SLAMWARE模块、自动充电模块和超声波模块组成,中间部分安装功放模块、烟雾检测模块和锂电池组,上部安装麦克风阵列板、语音增强核心板和树莓派核心板,头部搭载舵机云台、摄像头模块、遥控模块和心率检测模块。

2、系统硬件设计

2.1数据处理与控制核心

设计采用树莓派4B作为数据的处理核心,并加上STM32芯片及其他硬件模块MCU的辅助完成各个硬件模块的数据处理与控制。树莓派4B型搭载了基于Cortex-A72架构的64位四核处理器BCM2711,主频可达1.5GHz,性能强劲,并集成了双频WiFi模块和Bluetooth5.0模块,可以非常便捷地连接互联网及家中的智能设备,同时外接上EMMC存储器进一步提升其数据的读写性能。在树莓派上可以运行多种Linux系统或Windows10IoTCore系统,有图形界面和众多SDK的支持,可以更加简单快速的进行开发,同时能够简单高效的进行程序线程的处理,系统的稳定性也能得到保障。

2.2语音交互模组

语音交互模组设计如图2所示。语音交互模组包括:环形麦克风阵列[1]模块、语音增强[2]核心、功放模块。

首先得明确该机器的的语音识别环境是在室内,相比手机上的近场语音交互,其环境更加苛刻,人的声源位置是不断变化的,还会有背景噪音、混响、回声、多人声混肴等多种干扰因素。面对这样的远场语音识别[3]环境,语音前端的设备和算法的处理十分重要。设计采用“环形6+1”麦克风阵列方案,配合语音增强模块的算法可以有效增强远场拾音能力和抑噪能力。主流的麦克风阵列拾音流程分为回声抵消[4]、声源定位[5]、波束形成[6]、去混响[7]、信号增益这几个步骤,这些需要前端通过算法完成,而且需要不间断地实时监听运算,显然无法通过树莓派来完成这些算法,而必须借助专用的语音处理单元。如今,市面上如百度、科大讯飞等公司都推出了功能完善的麦克风阵列模块和语音增强模块,无需理解其复杂的算法便可以完成语音信号的前端处理。再通过树莓派接入云端语音识别RestfulAPI和TTS语音引擎,完成语音的识别、自然语言理解、业务逻辑分析、语音合成和语音模型的训练。

图2语音交互模组设计

2.3自主定位导航部分

机器人的自主定位导航[8]包括:自主定位、自动地图建模和自主路径规划,还需要实时自动避障,并在环境发生变化时重定位。

本设计采用SLAMTEC思岚科技的自主定位导航套装:RPLIDAR激光雷达加SLAMWARE自主定位导航核心。SLAMWARE核心集成了9自由度的IMU,内置了SLAM算法[9]引擎、改良的D*算法[10],配合激光雷达可以自动快速完成机器人的定位、建图和路径规划。并且思岚科技提供了SLAMWARESDK,可以在电脑上通过串口连接SLAMWARE核心方便地查看实时地图、修改参数和命令等。SLAMWARE还提供了算法和API接口配合超声波传感器、防跌落传感器,完成实时自动避障和激光雷达测量受阻时的重定位。SLAMWARE还提供了“自动回巢”的算法,以实现机器人的自动回充[11]。

2.4其他模块

家电遥控模块:由红外遥控模块和WiFi模块组成。

心率检测模块:使用MAX30102心率血氧检测模块。

摄像头模块:考虑到摄像头需要完成室内监控、视频通话、人脸识别、物品识别等功能,摄像头模块采用无畸变、可夜视的高清摄像头,同时加装由两个微型舵机组成的自动云台来自动调整摄像的视角。

烟雾检测模块:由MQ-2,MQ-5,ME3-CO和ME3-H2S等多个不同的烟雾检测传感器组成,主要检测室内气体的天然气、液化气、甲烷、一氧化碳、硫化氢等气体的浓度。

3、系统软件设计

机器人的软件系统由树莓派、语音增强核心、SLAMWARE核心和云端服务器4部分进行分模块的处理。树莓派作为主系统负责其他模块的连接调用、进程的调配、本地语音识别、云端的数据交互等任务。语音增强核心负责语音识别的前端声音处理,SLAMWARE负责机器人的自主定位导航功能,云端服务器负责语音、语义的识别,做出对应的执行逻辑处理,合成应答语音,并返回命令和语音数据给机器人终端。其流程图如图3所示。

图3机器人系统工作流程

4、结语

本文设计了一种以语音为核心交互方式,集成多种智能服务的家庭养老监护机器人。以机器人作为智能中枢,借助简单的语音交互,使老人能够简便地使用众多的智能家电,给千万家庭带来生活质量的提升。

参考文献：

[1]支艳利,张云伟.基于环形麦克风阵列的远场语音识别系统[J].微型电脑应用,2017,33(4):62-64.

[2]王义圆,张曦文,周贻能,等.基于麦克风阵列的语音增强与干扰抑制算法[J].电声技术,2018,42(2):1-5.

[3]支艳利,张云伟.基于环形麦克风阵列的远场语音识别系统[J].微型电脑应用,2017,33(4):62-64.

[4]黄翔.基于麦克风阵列的回声抵消系统研究[D].武汉:湖北工业大学,2018.

[5]汪家冬.面向智能机器人应用的声源定位系统研究[D].广州:广州大学,2018.

[6]魏序,赵平,谭晶晶.基于波束形成与多参考源噪声对消的语音增强算法[J].计算机与现代化,2011,26(12):45-47.

[7]孙博.语音信号去混响研究[D].沈阳:沈阳理工大学,2018.

[8]王鹏.导航机器人的地图构建和定位研究[D].天津:天津工业大学,2018.