本論文設(shè)計(jì)了一款基于特定人語音識(shí)別的助殘前臂機(jī)械手控制系統(tǒng),用戶在進(jìn)行語音指令的模板訓(xùn)練后,便可語音控制前臂機(jī)械手實(shí)現(xiàn)抓取、轉(zhuǎn)動(dòng)、自平衡等動(dòng)作,使其協(xié)助用戶完成生活所需動(dòng)作。針對(duì)助殘前臂機(jī)械手使用對(duì)象唯一的特性,自主設(shè)計(jì)了以孤立詞語音為指令的特定人語音識(shí)別模塊,實(shí)現(xiàn)對(duì)助殘機(jī)器人前臂的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確控制。本語音識(shí)別模塊以STM32F405為核心芯片,通過對(duì)語音信號(hào)進(jìn)行采集、濾波、加窗、分幀、端點(diǎn)檢測(cè)、特征提取、模板訓(xùn)練、特征匹配等一系列處理,實(shí)現(xiàn)對(duì)特定人的語音識(shí)別。其中,端點(diǎn)檢測(cè)（VAD）采用基于短時(shí)平均能量和短時(shí)平均過零率的雙門限法;特征提取選用12維Mel頻率倒譜系數(shù)（MFCC參數(shù)）及其一階差分參數(shù)作為特征參數(shù);特征匹配采用改進(jìn)型DTW算法。針對(duì)所用芯片內(nèi)存較小、計(jì)算能力較弱的特點(diǎn),著重對(duì)算法進(jìn)行了優(yōu)化處理。為了配合用戶完成端水杯、喝水等動(dòng)作,實(shí)現(xiàn)了助殘前臂機(jī)械手的手部自平衡功能。本系統(tǒng)以MPU6050作為姿態(tài)測(cè)量單元,采用基于四元數(shù)的梯度下降法對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波融合,得到前臂機(jī)械手的實(shí)時(shí)姿態(tài)角,在抓取和移動(dòng)水杯等運(yùn)動(dòng)過程中通過控制機(jī)械手的電機(jī)使手部始終與水平面保持水平,完成端水杯等自... 

【文章來源】：山東科技大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 課題來源與主要研究內(nèi)容及方法
2 控制系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)
    2.1 引言
    2.2 助殘前臂機(jī)械手機(jī)械結(jié)構(gòu)
    2.3 助殘前臂機(jī)械手控制系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)及功能
    2.4 助殘前臂機(jī)械手底層控制電路設(shè)計(jì)
    2.5 特定人語音識(shí)別電路設(shè)計(jì)
    2.6 本章小結(jié)
3 特定人語音識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    3.1 引言
    3.2 特定人語音識(shí)別系統(tǒng)概述
    3.3 語音信號(hào)數(shù)字化及存儲(chǔ)
    3.4 預(yù)處理
    3.5 端點(diǎn)檢測(cè)
    3.6 特征提取
    3.7 特征匹配
    3.8 語音識(shí)別算法程序優(yōu)化
    3.9 語音界面設(shè)計(jì)及系統(tǒng)測(cè)試
    3.10 本章小結(jié)
4 手部抓取自平衡功能設(shè)計(jì)
    4.1 引言
    4.2 手部自平衡功能設(shè)計(jì)概述
    4.3 姿態(tài)解算算法研究與設(shè)計(jì)
    4.4 實(shí)驗(yàn)與分析
    4.5 本章小結(jié)
5 手部軟抓取功能設(shè)計(jì)
    5.1 引言
    5.2 手部軟抓取功能設(shè)計(jì)概述
    5.3 機(jī)器視覺模塊OpenMV
    5.4 目標(biāo)識(shí)別
    5.5 壓力檢測(cè)
    5.6 PID控制
    5.7 系統(tǒng)測(cè)試
    5.8 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間主要成果



本文編號(hào)：3198605