智能轮椅语音导航控制系统的设计开题报告3文档格式.docx

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4．学生的“学号”要写全号（如02011401X02），不能只写最后2位或1位数字；

5.有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T7408—94《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。

如“2004年3月15日”或“2004-03-15”；

6.指导教师意见和所在系意见用黑墨水笔工整书写，不得随便涂改或潦草书写。

毕业设计开题报告

1．结合毕业设计情况，根据所查阅的文献资料，撰写2000字左右的文献综述：

文献综述

1.1研究背景及意义

随着社会老龄化程度的不断加快以及社会文明程度的不断发展，老年人以及肢体残疾者对生活质量有了更高要求，他们迫切需要运用现代化工具来改善自己的生活质量，提高活动的自由度[1]。

另外，无法预料的天灾人祸、交通事故以及各种疾病，造成很多人肢体的不健全，他们丧失了一种或多种生活能力。

社会各界人士也开始关注老年人以及肢体残疾者的生活，为了提高他们的生活质量和活动自由度，很多研究机构推出了助老/助残智能服务机器人系列产品。

这些产品中的一个重要研究领域就是智能轮椅的研究，现在已经有越来越多的科学工作者开始了这方面的研究。

到目前为止，高性能的轮椅控制器的核心技术仍然被国外企业垄断，其产品高昂的售价让国内消费者望而兴叹。

另外，智能轮椅在提高老年人以及肢体残疾者的生活质量和活动自由度方面发挥了很大作用，市场潜力巨大。

因此，开发出一套性能好、成本低的国产轮椅控制器，是国内科研工作人员的重要课题。

研究并开发一套实用的智能轮椅语音识别与控制系统具有相当重要的现实意义[2]。

1.2国内外研究现状与发展趋势

国外对智能轮椅的研究可以追溯到20世纪80年代，世界第一辆智能轮椅是英国于1986年研制的。

继英国之后，其它国家也投入大量经费开始了智能轮椅的研究，研发机构大部分为高等院校和科研机构。

当时的研发机构有：

美国麻省理工学院、不莱梅大学、德国乌尔姆大学、韩国高级科技研究所等[3～11]。

由于各个研发机构的研究内容和方法不同，所以研发的轮椅具备不同的功能。

各大研发机构中研制的功能比较齐全的一款智能轮椅是由美国麻省理工智能实验室研制的。

这款智能轮椅是在电动轮椅的基础上配备了PC机和各种传感器，此轮椅具备人机界面交互功能。

使用者可以使用操纵杆方式、菜单方式或者用户界面接口方式对轮椅进行控制。

在操纵杆方式下，用户通过控制操纵杆来控制轮椅的各种运动并且可以实现避碰；

用户界面模式下，用户可以使用鹰眼系统来驱动智能轮椅的运动。

该轮椅在

毕业设计开题报告

国际联合会的机器人轮椅展中获得冠军，并且是唯一不需要人来指导就可以穿过门口的机器人。

我国对智能轮椅的研究晚于世界其它国家，虽然在机构的复杂性和灵活性上和国外有一定差距，但某些技术指标已经接近国外先进水平。

中科院自动化所承担了“863”智能机器人智能轮椅项目，研制出我国第一台多模态交互式智能轮椅样机，该样机采用嵌入式控制系统。

该机器人轮椅名为NLPR，具有视觉和口令导航功能并且能够与人进行语音交互，用户能够通过语音控制轮椅实现各种运动。

在智能机器人领域内，目前有一些人工智能产品可以与人进行短暂的对话，比如爱尔兰媒体实验室开发的名为“人类”的新型机器人；

以及中国科学院自动化研究所最新研制的表情机器人“童童”等。

语音识别技术在机器人控制领域的应用体现在语音控制机器人技术上，因此，语音控制机器人技术的研究与发展取决于语音识别技术的研究与发展[14]。

语音识别技术的研究始于20世纪50年代，1952年Bell实验室成功开发出世界上第一个语音识别系统-Audry系统，该系统可以识别10个英文数字，当时主要是研究语音学的基本概念和原理。

60年代的重要成果是提出了线性预测分析技术（LinearPrediction,LP）和动态规划算法（DynamicProgramming,DP），较好的解决了语音的特征提取和时间不等长匹配问题。

70年代，人们对语音识别技术的研究开始了飞速发展，研究重心为孤立词语音识别，并取得了突破性成果。

动态时间归整技术（DynamicTimeWarping，DTW）基本成熟，特别是提出了矢量量化（VectorQuantization,VQ）和隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel,HMM）理论。

实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立词语音识别系统。

80年代，语音识别研究进一步走向深入，连接词和大词汇量连续语音识别成为研究热点，HMM模型和人工神经网络（ANN）算法在语音识别中成功应用。

统计模型取代模板匹配的方法成为主流的语音识别技术。

具有代表性的系统有：

1988年美国卡耐基•梅隆大学（CMU）基于VQ/HMM开发的997个词汇的非特定人连续语音识别系统SPHINX。

90年代，语音识别技术逐渐由实验室走向实用化。

许多国外大公司推出了比较成功的大词汇量、连续语音识别系统，比如IBM的ViaVoice系列、Microsoft的WhisPer、CMU的SPHINX-II，这些系统大多都采用了隐马尔可夫模型。

目前具有代表性的语音识别方法主要有特征参数匹配法、隐马尔科夫法和神经网络法[15]。

在语音识别领域，IBM公司的技术已日趋成熟。

IBM公司于1998年开发出可以识别上海话、四川话和广东话等地方口音的语音识别系统ViaVoice’98，其平均识别率可以达到90%以上，是目前最具有代表性的汉语连续语音识别系统。

我国的语音识别研究工作近年来发展很快，同时也开始从实验室逐步走向实用化。

1987年开始执行863计划，国家863《智能计算机主题》专家组为语音识别的研究立项。

从1991年开始，专家组每一两年举行一次全国性的具有较高水平的语音识别系统测试，这些都说明汉语语音识别研究已经走上了组织化的道路[16]。

目前，我国对语音识别技术的研究在某些领域已达到国际先进水平。

科大讯飞作为我国最大的智能语音技术提供商，在智能语音技术领域有着长期的研究积累，并在中文语音合成、语音识别、口语评测等多项技术上拥有国际领先的成果。

科大讯飞曾在国际英文合成大赛（BlizzardChallenge）上夺得六连冠，在2011年的“2011NIST”语种识别评测大赛上获得国际亚军，为中国科技界赢得了荣誉。

从各大公司、各研究机构的语音研究项目来看，语音识别正在向综合化方向发展。

总之，语音识别的研究正在朝深度和广度不断发展。

1.3相关理论

智能轮椅是一种服务于老年人、残疾人的助老/助残机器人，它涉及到计算机控制技术、传感器与检测技术、电机控制技术、语音识别技术、图像处理技术等多学科知识。

智能轮椅的关键技术之一是人机接口技术，常见的人机接口技术有以下几种：

（1）语音控制。

语音作为一种自然、方便的交流方式，在智能轮椅的设计中必不可少。

使用者可以通过语音控制智能轮椅的各种运动，同时轮椅也可以与使用者进行简单的对话，极大的方便了使用者对轮椅的控制。

德国不莱梅大学开

发的Rolland项目中采用了语音控制。

（2）呼吸驱动。

使用者通过在智能轮椅的压力传感器上呼气来控制轮椅的运动。

西班牙SIAMO智能轮椅上安装有差动气流传感器，该传感器检测呼吸气流的强度和方

向，经过处理和编码后将控制指令传送到导航模块，进而实现轮椅的控制。

（3）鹰眼系统。

对于全身瘫痪或者丧失语言和肌肉控制能力的人群，波士顿大学研究了将鹰眼系统用于智能轮椅的控制中。

鹰眼系统技术基于测量眼电图和眼电压，使用者通过移动头部和眼睛来移动屏幕的光标，从而控制轮椅的运动。

今后智能轮椅控制技术的研究方向将向智能化、网络化方向发展[17]。

人机交互更加自然，人机接口更加多样化，使用者可以用手势、语音、头姿、腕姿甚至肌电信号控制和大脑意念信号控制等方式控制轮椅移动[18-20]。

在安全保障方面，新型智能轮椅将能够实时监测自身的运动状态，对危险进行报警和阻止，尽可能避免危险的发生。

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２．本课题要研究或解决的问题和拟采用的研究手段（途径）：

2.1本课题要研究或解决的问题

本课题要完成的主要内容是设计一套智能轮椅语音识别与控制系统，系统能够识别“前进”、“后退”、“左转”、“右转”等基本语音指令，并且将语音指令转化成控制指令，控制轮椅电机的协调运转，从而实现智能轮椅的“前进”、“后退”“左转”、“右转”等基本运动方式。

1、在熟悉智能轮椅的工作原理的基础上，进一步深入分析基于语音识别技术的智能轮椅导航控制系统的运行原理；

2、分析语音识别的基本方法，进行系统总体设计；

3、在理解凌阳16位单片机SPCE061A的工作原理后，进行智能轮椅语音导航控制系统的硬件选型与电路设计；

4、绘制语音导航控制系统的硬件电路原理图；

5、进行智能轮椅语音导航控制系统的软件设计。

2.2研究手段

一个典型的语音识别过程包括语音信号的预处理特征提取、训练、识别、后处理五个基本单元。

参考模式库

训练

特征提取

预处理

语音输入

后处理

模式匹配

识别

（l）预处理

语音信号的预处理,包括预滤波、语音信号的数字化、预加重处理、分帧、噪声抑制和端点检测等。

语音信号的预处理是语音识别过程的前期预备工作,为以后各个环节的处理奠定了基础。

（2）特征提取

预处理后进行特征参数的提取,合理的选用语音特征是语音识别的一个根本问题,并且对系统的识别性能有着重要的影响。

因此,针对系统的实际需求,选用合理的语音特征参数是非常关键的。

（3）模型训练

经过预处理及特征提取,进行模型训练,训练过程的目的是让系统从大量的真实语音中学习必要的模型参数形成语音参考模式库。

（4）模式匹配

根据一定的规则,利用上述模型参数对输入的语音进行模式匹配,并给出一个识别结果。

（5）后处理

后处理单元可能涉及语句分析、语句理解、语义网络以及语言模型等。

它往往不是一个孤立的单元,而是与匹配计算单元、参考模式库融合在一起,构成一个逻辑关系复杂的系统整体。

目前后处理在小词汇量实用语音系统中还很难使用。

凌阳

SPCE061A

语音识别控制系统的硬件结构主要包括微处理器电路模块、外扩存储器、音频电路模块、电源模块、电机驱动模块、直流电机及执行机构,语音识别控制系统的硬件结构如图所示。

电源模块

电压转换器

麦克风

直流电机

电机驱动模块

功放与喇叭

轮椅左右轮

外扩存储器

实现原理:

先通过话筒对系统进行训练每一个语音命令,提取出的特征参数作为参考样本,存放在由FLASH存储器构成的模板库中,识别过程中,把待测的语音信号与参考模板库中的各个模板进行相似度比较,最相似的即识别信号,然后播放识别结果进行相关的操作。

如果待测语音信号与各个样本模板偏离均较大,可设置重新输入。

然后并将识别得出的信号递交至轮椅驱动模块,以驱动轮椅的电机实现轮椅的运动。

指导教师意见：

指导教师：

年月日

所在系审查意见：

系主任：

年月日

附件：

参考文献格式

学术期刊作者﹒论文题目﹒期刊名称，出版年份，卷（期）：

页次

如果作者的人数多于3人，则写前三位作者的名字后面加“等”，作者之间以逗号隔开。

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