救援機器人仿生感知技術研究.pdf

1、鑒于救援機器人在減災和救援所發(fā)揮的巨大作用，救援機器人將成為社會基礎設施中重要組成部分。救援機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在對救援機器人的研究主要集中在其生存能力、運動能力和作業(yè)能力等方面，而對其感知能力的研究相對較少。本文緊密結合課題背景需求，針對機器人平臺計算資源有限的問題，以提高救援機器人的感知能力為主要目標，對救援機器人仿生感知關鍵技術的有關方面做了較為深入

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行擊打所發(fā)出的類周性敲擊聲分別處理，研究了對應的檢測算法。對于語音求救聲音，研究了基于自適應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。進一步地，將多子帶分析技術與譜均方差相結合，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，結合人的生理特征，分析了敲擊在時間上的統(tǒng)計特性，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)計特性、呼救的時長性、算法的簡潔性和自應性。最后用實驗證了算法的有效性。
　　 (2)為解決救援機器人聲源定向問題，研究了基于時延的聲源定向方法。首先，為了緩解機器人計算資源緊張的問題，在對傳統(tǒng)的快速互相關時延估計的深入分析基礎上，結合聲源定向中時延估計的特殊

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

5、下需要對特定人進行識別的問題，如劫持人質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，針對數據的高階非線性，引入核映射的方法，將低維線性不可分數據映射到高維空間中，使得數據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約束，由于消除了向量空間中的冗余信息，使數據的維數降低，降低了算法的復雜度，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器人多模式導航方法，該方法可以根據機器人所處的狀態(tài)，利用多種感知信息實現對機器人的導航，較為迅速的發(fā)現幸存者。特別地，對機器人利用聲音線索進行導航的方式進行深入分析，提出了基于累積統(tǒng)計的聲源方向數據處理方法，該方法充分考慮了機器人的移動性特點，將由聲源定向模塊給出的相對機器人的聲源方向，轉換為物理世界中的絕對坐標，解決了機器人轉動過程中歷史聲源方向數據失效的問題，然后，對聲源方向進行累計統(tǒng)計的基