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基于ROS的机械臂语音控制系统毕业论文

 2021-10-26 21:57:56  

摘 要

目前,机器人智能化程度不足,人机交互控制效率不高。语音是人类便捷的交流方式,使用语音交互能提高机器人控制效率。因此,如何利用语音对机器人进行控制具有重要的研究意义。

本文对基于ROS的机械臂语音控制系统进行了深入研究。论文通过URDF文件完成机械臂建模,采用ROS的话题机制进行节点间的通信,并通过运动控制节点实现在Gazebo中进行机械臂的运动仿真。语音模块则借助基于HMM的Sphinx开源语音技术实现了离线语音识别,还利用百度SDK实现了在线语音识别,并在文中对离线和在线识别的效果进行了对比分析。此外,使用百度语音合成设计了语音合成模块,以便反馈机械臂的运动状态。

论文最后在Gazebo中对语音控制机械臂的性能进行了测试。结果表明,语音控制的准确性在87%以上,基本能达到应用要求,验证了本文设计的基于ROS的机械臂语音控制系统的可行性。

关键词:ROS;Gazebo;机械臂;语音控制

Abstract

Nowadays the robots are not smart enough. The efficiency of man-machine interactive way is very low. Voice is the most convenient way of human communication. Using voice to interact with robots enables us to control robots more efficiently. Therefore, it is of great significance to find a way to use voice to control the robot.

This paper makes a thorough study on the robot arm voice control system which based on ROS. In this paper, the model of the mechanical arm is completed by URDF, and the topic mechanism of ROS is used to make nodes communicate with each other. Through the motion control node, the motion simulation is carried out in gazebo. With the help of open source speech technology which called Sphinx and based on HMM, the off-line speech recognition module is constructed. And the online speech recognition module is constructed by Baidu’s SDK. The offline module is compared with the online module so that I can know which is better. Meanwhile, the speech synthesis module based on Baidu’s SDK is designed, which makes us to know the status of the mechanical arm more convenient.

At last, the performance of robot arm voice control system is tested in gazebo. The result shows that the accuracy of speech control is more than 87%. This means that the system has reached the designed requirements. Through experiments, the feasibility of the robot arm voice control system based on ROS is verified.

Keywords: ROS; Gazebo; Robot arm; Voice control

目录

第1章 绪论 1

1.1 课题研究背景和意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 国外研究现状 2

1.2.2 国内研究现状 3

1.3 本文的主要研究内容和章节安排 4

第2章 机械臂语音控制系统原理 5

2.1 机器人操作系统(ROS) 5

2.1.1 ROS概述 5

2.1.2 ROS客户端工具及通信方式 8

2.2 ROS中机械臂建模及控制方法 8

2.2.1 Gazebo简介 8

2.2.2 机械臂建模方法 8

2.2.3 机械臂运动控制方法 9

2.3 语音识别技术 10

2.3.1 语音识别的基本原理 10

2.3.2 语音识别算法 12

2.4 本章小结 15

第3章 基于ROS的机械臂语音控制系统设计实现 16

3.1 系统整体结构设计 16

3.2 机械臂运动功能设计实现 17

3.2.1 机械臂模型设计实现 17

3.2.2 运动功能设计实现 20

3.3 语音交互的设计实现 23

3.3.1 语音识别设计实现 23

3.3.2 语音合成设计实现 27

3.4 系统整体实现 29

3.5 系统功能测试 29

3.5.1 机械臂运动功能测试 29

3.5.2 语音交互测试 30

3.5.3 基于ROS的机械臂语音控制系统功能测试 33

3.6 本章小结 34

第4章 总结与展望 35

参考文献 36

致谢 38

第1章 绪论

1.1 课题研究背景和意义

机器人技术是现代的尖端技术之一。机器人作为未来人工的替代方式,自其产生后就一直是自动化领域的重要研究方向。长期以来,人类一直在尝试使用机器人代替人类劳动,以提高生产力。机器人按结构分为关节式机器人和移动机器人[1]。前者结构与人的手臂相似,能代替人手臂完成人体不方便完成的功能;后者拥有更大的灵活性,它一般采用轮式底盘使其移动。目前,机器人已经被应用到了工业和服务业的多个方面。在工业方面,关节式机器人应用更加广泛,已经被用到了如空间站建设[2,3],海洋资源开发,部件焊接[4]和物流分拣等领域;移动机器人目前主要应用于物流配送,移动测绘等领域。在服务业中,移动机器人应用得更加普遍,已经应用到了场馆导游,智能家居等方面,如导游机器人,扫地机器人等。由此可见,机器人对现代人类的生产生活有着巨大影响,对当下的社会发展有着重要意义。

但从机器人应用的方向看,机器人对生产生活的影响主要体现在对人工的简单替代上,这并不符合未来人类对机器人的需求。在未来,机器人应该能更加智能,能实现更多与人类似的智慧行为,即要实现智能化。

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