机器人概论 教学课件 作者 李云江 第4章 机器人控制技术.pptVIP

3.听觉传感器及语言识别 人用语言指挥工业机器人比用键盘指挥工业机器人更方便。因此需要听觉传感器对人发出的各种声音进行检测，然后通过语言识别系统，识别出命令，执行命令。要实现该想法，需要听觉传感器及语言识别系统。 （1）听觉传感器 听觉传感器的功能将声信号转换为电信号，通常也称传声器。常用动圈式传感器、电容式传感器。 第4章 机器人控制技术 4.2 机器人传感器 ①动圈式传声器 如图所示为动圈式传声器的结构原理。传声器的振膜非常轻、薄，可随声音振动。动圈同振膜粘在一起，可随振膜的振动而运动。动圈浮在磁隙的磁场中，当动圈在磁场中运动时，动圈中可产生感应电动势。此电动势与振膜和频率相对应。因而动圈输出的电信号与声音的强弱、频率的高低相对应。这种传声器就将声音转换成了音频电信号输出。 第4章 机器人控制技术 4.2 机器人传感器 ②电容式传声器 如图所示为电容式传声器的结构原理，由固定电极和振膜构成一个电容，经过 电阻RL将一个极化电压加到电容的固定电极上。当声音传入时，振膜可随时间发生振动，此时振膜与固定电极间电容量也随声音而发生变化，此电容的阻抗也随之变化；与其串联的负载电阻RL的阻值是固定的，电容的阻抗变化就表现为a点电位的变化。经过耦合电容C将a点电阻变化的信号输入到前置放大器A，经放大后输出音频信号。 第4章 机器人控制技术 4.2 机器人传感器 （2）语音识别芯片 语音识别技术就是让机器人把传感器采集的语音信号通过识别和理解过程转变为相应的文本或命令的高级技术。计算机语音识别过程与人对语音识别处理过程基本上是一致的。目前主流的语音识别技术是基于统计模式识别的基本理论，一个完整的语音识别系统可大致分为三部分。 ①语音特征提取。目的是从语音波形中提取随时间变化的语音特征序列。声学特征的提取与选择是语音识别的一个重要环节。声学特征的提取是一个信息大幅度压缩的过程，目的是使模式划分器能更好地划分。由于语音信号的时变特性，特征提取必须在一小段语音信号上进行，也即进行短时分析。 第4章 机器人控制技术 4.2 机器人传感器 ②识别算法。声学模型是识别系统的底层模型，并且是语音识别系统中最关键的一部分。声学模型通常由获取的语音特征通过训练产生，目的是为每一个发音建立发音模板。在识别时将未知的语音特征同声学模型（模式）进行匹配与比较，计算未知语音的特征矢量序列和每个发音模板之间的距离。声学模型的设计和语言发音特点密切相关。声学模型单元大小（字发音模型、半音节模型或音素模型）对语音训练数据量大小、系统识别率以及灵活性有较大影响。 ③语义理解。计算机对识别结果进行语法、语义分析。明白语言的意义以便作出相应的反应，通常是通过语言模型来实现。 第4章 机器人控制技术 4.2 机器人传感器 4．视觉传感器及应用 人类从外界获得的信息，大多数是由眼睛得到的。人类视觉细胞的数量是听觉细胞的3000的倍，是皮肤感觉细胞的100多倍，如果要赋予机器人较高级的智能，机器人必须通过视觉系统更多的获取周围世界的信息。下面是机器人视觉的几种典型应用。 第4章 机器人控制技术 4.2 机器人传感器 焊接机器人用视觉系统进行作业定位 视觉系统导引机器人进行喷涂作业 （1）视频摄像头 视频摄像头(电视摄像机)是一种广泛使用的景物和图像输入设备，它能将景物、图片等光学信号转变为电视信号或图像数据。主要有黑白摄像机和彩色摄像机两种。目前，彩色电视摄像机虽然已经很普遍，价钱也不太贵，但在工业视觉系统中却还常常选用黑白电视摄像机，主要原因是系统只需要具有一定灰度的图像、经过处理后变成二值图像，再进行匹配和识别。它的好处是处理数据量小，处理速度快。电视摄像管是将光学图像转变为电视图像信号的器件，它是摄像机的关键部件。它利用光电效应，把器件成像面上的空间二维景物光像转变成以时间为序的一维图像信号。它具有将光信号转变为电信号的光电转换功能和将空间信息转变为时间信息的功能。 第4章 机器人控制技术 4.2 机器人传感器 （2）光电转换器件 在彩色摄像机中，被摄景物的光经变焦距镜头、中性滤色片、色温滤色片和分色棱镜后，被分解为红(R )、绿（G）、蓝(B)三全色光，并分别在摄像管R、G、B的靶面上成像，靶面上的光像经光电转换成与光像对应的电荷像。聚焦和偏转系统使管内的电子束产生良好的聚焦和扫描，使靶面的电荷像变成按一定电视扫描标准的随时间变化的三基色图像信号。摄像管输出的图像信号经前置放大器和预放器放大后，送到视频处理电路。 第4章 机器人控制技术 4.2 机器人传感器 ①CCD传感器 ②MOS图像传感器 （3）PSD传感器 PSD是光束照射到一维的线和二维的平面时，检测光照射位置的传感器。如图4-47所示，PS