家庭助老服务机器人研究与设计

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家庭助老服务机器人研究与设计

【摘要】： 目前随着我国老龄化程度的不断加深,使得人们对家庭助老服务机器人的刚性需求越来越明显。同时,我国也不断加大对助老助残服务机器人的科研支持与投入。进而使得对家庭助老服务机器人的研究越来越受到科研工作者的重视。助老服务机器人的相关技术也逐渐成为研究的热点,如人机交互方式、机器人路径规划、物品识别抓取、即时定位与建图等技术。本文主要研究了助老服务机器人的离线语音识别语音与路径规划两个方面的技术。在限定的生活场景下,老人可以通过语音命令控制机器人完成助老服务。本文深入研究了语音识别相关算法以及语言模型训练工具。针对使用官方语言模型无法有效识别由多个单词组成的短语的问题,首先根据使用需求设计制作了小词汇量语料库、训练了中文识别的语言模型,其次将关键字识别应用到部分短语解码过程中以降低误识率。在此研究基础上,设计并完成了一个基于Pocketsphinx的离线语音识别模块。将该语音识别系统发布至Android手机进行测试。在室内环境下,测试三位不同人员对语料库中的固定短语识别准确率,正识率保持在97%左右,可以满足使用需求。针对跳点搜索算法在路径规划过程存在冗余点多,累计转折角度大以及在路径点处无法调整机器人姿态的问题,提出了一种改进的算法。该算法通过检测原始路径中前后路径点间的连通性达到去冗余点、减小转折角的目的。实验过程中使用向量叉积和向量点积完成路径点处的方向识别和转角计算。在30X30规模的地图中测试改进后的算法性能,相对原始算法路径长度缩减了近30%,累计转折角度减少了将近50%,有效地提高了机器人的路径选择效率。本文提出的改进跳点搜索算法有效地缩短了路径的长度,减少了冗余路径点,使得机器人可以在路径点处自主调整位姿。通过研究和设计,完成了一款助老服务机器人的原型系统,同时将该改进算法应用到该系统中的路径规划中。该系统可以使用语音实现基本的指令控制,并完成室内导航的基本功能,达到了预期目标。

【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019

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