救援機(jī)器人仿生感知技術(shù)研究.pdf

1、鑒于救援機(jī)器人在減災(zāi)和救援所發(fā)揮的巨大作用，救援機(jī)器人將成為社會基礎(chǔ)設(shè)施中重要組成部分。救援機(jī)器人工作效率的高低很大程度決定于其智能程度的高低，要提高其智能程度，必須提高其感知外部世界的能力?，F(xiàn)在對救援機(jī)器人的研究主要集中在其生存能力、運(yùn)動能力和作業(yè)能力等方面，而對其感知能力的研究相對較少。本文緊密結(jié)合課題背景需求，針對機(jī)器人平臺計(jì)算資源有限的問題，以提高救援機(jī)器人的感知能力為主要目標(biāo)，對救援機(jī)器人仿生感知關(guān)鍵技術(shù)的有關(guān)方面做了較為深入

2、的研究。本文的研究工作主要有以下幾個方面：
　　 (1)為解決災(zāi)難環(huán)境中幸存者求救聲的檢測問題，將求救聲音分為語音求救聲和利用工具進(jìn)行擊打所發(fā)出的類周性敲擊聲分別處理，研究了對應(yīng)的檢測算法。對于語音求救聲音，研究了基于自適應(yīng)子帶譜均方差的語音檢測方法。利用語音在頻譜上的統(tǒng)計(jì)特征，提出以譜均方差作為語音的檢測特征，并從理論上證明了譜均方差對噪聲的魯棒性。進(jìn)一步地，將多子帶分析技術(shù)與譜均方差相結(jié)合，形成子帶功率譜，有效地降低了噪聲對

3、單個諧波能量的污染。針對類周性的敲擊求救聲音，結(jié)合人的生理特征，分析了敲擊在時間上的統(tǒng)計(jì)特性，研究了基于最大值截波的檢測方法。該算法充分注意了敲擊的類周期性、類周期時長的統(tǒng)計(jì)特性、呼救的時長性、算法的簡潔性和自應(yīng)性。最后用實(shí)驗(yàn)證了算法的有效性。
　　 (2)為解決救援機(jī)器人聲源定向問題，研究了基于時延的聲源定向方法。首先，為了緩解機(jī)器人計(jì)算資源緊張的問題，在對傳統(tǒng)的快速互相關(guān)時延估計(jì)的深入分析基礎(chǔ)上，結(jié)合聲源定向中時延估計(jì)的特殊

4、性，對傳統(tǒng)的快速互相關(guān)時延估計(jì)方法進(jìn)行了改進(jìn)，降低了時延估計(jì)的復(fù)雜度；然后，為解決機(jī)器人噪聲對時延估的影響，在廣義互相關(guān)時延估計(jì)的框架下，基于譜減法的原理，研究了一種新的頻域預(yù)加權(quán)函數(shù)，解決了時延估計(jì)中相關(guān)噪聲干擾的問題，提高了時延估計(jì)精度；最后，通過增加麥克風(fēng)和對時延估計(jì)值進(jìn)行篩選的方法，對基于雙耳模型的聲源定位方法進(jìn)行了改進(jìn)，使得聲源方位角的估計(jì)值更為穩(wěn)定和準(zhǔn)確。實(shí)驗(yàn)表明方法行之有效。
　　 (3)為解決救援機(jī)器人在某些情況

5、下需要對特定人進(jìn)行識別的問題，如劫持人質(zhì)活動中對犯罪分子的身份識別問題，本文研究了基于核空間鄰域保持鑒別嵌入的兩種人臉識別方法。兩種識別方法都是基于鄰域保持鑒別嵌入的基本原理，針對數(shù)據(jù)的高階非線性，引入核映射的方法，將低維線性不可分?jǐn)?shù)據(jù)映射到高維空間中，使得數(shù)據(jù)在高維空間中線性可分。兩種方法分別對核空間的基向量增加正交約束和不相關(guān)約束，由于消除了向量空間中的冗余信息，使數(shù)據(jù)的維數(shù)降低，降低了算法的復(fù)雜度，提高了算法的鑒別能力。
　

6、　 (4)研究了一種基于仿生感知的救援機(jī)器人多模式導(dǎo)航方法，該方法可以根據(jù)機(jī)器人所處的狀態(tài)，利用多種感知信息實(shí)現(xiàn)對機(jī)器人的導(dǎo)航，較為迅速的發(fā)現(xiàn)幸存者。特別地，對機(jī)器人利用聲音線索進(jìn)行導(dǎo)航的方式進(jìn)行深入分析，提出了基于累積統(tǒng)計(jì)的聲源方向數(shù)據(jù)處理方法，該方法充分考慮了機(jī)器人的移動性特點(diǎn)，將由聲源定向模塊給出的相對機(jī)器人的聲源方向，轉(zhuǎn)換為物理世界中的絕對坐標(biāo)，解決了機(jī)器人轉(zhuǎn)動過程中歷史聲源方向數(shù)據(jù)失效的問題，然后，對聲源方向進(jìn)行累計(jì)統(tǒng)計(jì)的基