【摘要】：自閉癥,又稱為自閉癥譜系障礙,從自閉癥發(fā)現(xiàn)至今,自閉癥患者確診人數(shù)呈逐年上升趨勢。自閉癥引發(fā)的認知、行為以及社會溝通等方面的問題,嚴重影響患者尤其是自閉癥兒童的生活和成長。隨著機器人技術(shù)的發(fā)展,借助智能機器人輔助干預(yù)治療自閉癥成為一種新方法,國外研究證明了機器人在自閉癥康復(fù)治療方面的可能和優(yōu)勢。兒童自閉癥的康復(fù)治療面臨的主要問題在于自閉癥嚴重影響兒童的認知、溝通能力和行為意識,妨礙兒童學(xué)習(xí)生活技能和社會溝通能力導(dǎo)致難以獨立生活和融入社會�，F(xiàn)階段沒有徹底治愈自閉癥的方法,傳統(tǒng)的康復(fù)手段由于花費高昂和康復(fù)條件的稀缺難以得到普及和滿足自閉癥兒童的治療。機器人技術(shù)可以通過程序控制方法替代康復(fù)師完成繁復(fù)的工作,同時發(fā)揮機器人外形和續(xù)航能力的優(yōu)點。本文通過總結(jié)自閉癥兒童語言和認知理解困難等特點,根據(jù)傳統(tǒng)鍛煉兒童行為能力課程,實現(xiàn)機器人完成陪伴、提示以及訓(xùn)練等工作。首先介紹智能機器人NAO的特點及功能,通過分析自閉癥的核心癥狀和一般治療方法,針對語言障礙和行為認知缺陷兩方面提出基于NAO機器人的語言溝通和行為訓(xùn)練兩大模塊。然后設(shè)計的NAO機器人人機對話模塊,結(jié)合語音識別及合成實現(xiàn)語言溝通功能,針對自閉癥兒童口頭重復(fù)以及不能恰當回答問題等語言障礙進行訓(xùn)練,同時可以根據(jù)兒童與機器人的對話評估兒童的語言水平。接著根據(jù)自閉癥兒童在理解和模仿他人動作等方面存在障礙的情況,建立NAO機器人提示和模仿動作的方案,設(shè)計共同注意力、認知能力和模仿能力三類功能模塊,機器人會按照模塊內(nèi)的方法做出動作行為和語音提示,用于鍛煉自閉癥兒童理解認知能力。最后,搭建NAO機器人干預(yù)訓(xùn)練環(huán)境進行人機交互的實驗,按照由語言溝通到行為認知的順序進行系統(tǒng)訓(xùn)練。本文完成語言訓(xùn)練和動作模塊的開發(fā),實驗表明機器人能夠完成語言交流和問題判斷,對于語音發(fā)出的問題做出語音回復(fù)。同時設(shè)計大量的NAO機器人姿勢和動作,完成行為認知鍛煉方案的提示和反饋工作。NAO機器人能夠引起兒童的極大興趣,通過語言溝通和行為鍛煉,設(shè)計有助于提升語言和理解能力。
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TP242;TH789
【圖文】：

西安電子科技大學(xué)碩士學(xué)位論文D 呈現(xiàn)黃色等，分別表示機器人處于低電量、電量不足五分之三以及 NAO 處并且接收并分析狀態(tài)。這些提示都有助于在使用過程中保護 NAO 以及合理設(shè)。而另一方面，NAO 機器人的語音系統(tǒng)，是本論文除動作設(shè)計外應(yīng)用的最重件平臺。人機交互最重要最直接的方式就是通過語言交流，而 AldebaranRobotics 公 NAO 機器人伊始，就把機器人與人交流互動作為開發(fā)重點之一。完成語言交要求機器人在能夠接受語音信號的同時，與之匹配能進行語音合成的設(shè)備。

15圖3.1 Choregraphe 的界面（1）Choregraphe 軟件的工具欄。上面是軟件常用的菜單欄，包括常用的文件、編輯窗口等功能。下面為機器人的工具欄，主要功能有：新建項目、保存和打開項目、連接和斷開機器人連接、執(zhí)行和終止程序、查看程序運行信息等。（2）項目結(jié)構(gòu)欄。在這一區(qū)域中，能查看當前項目的結(jié)構(gòu)和包含的內(nèi)容，同時在該區(qū)域中可以更改項目屬性并且增添刪除內(nèi)容。（3）指令盒庫。一方面，涵蓋了包括運動、聲音、視頻、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)指令盒，指令盒包含實現(xiàn)對應(yīng)基本功能的代碼塊可以進行進一步的編寫。另一方面，可以查找有關(guān)模塊的指令盒。（4）指令盒結(jié)構(gòu)和時間軸。這一區(qū)域可以切換多個不同指令盒，同時編寫時間軸時間。（5）工作區(qū)。這是編寫程序的主要部分，在工作區(qū)可以將指令盒庫中的指令盒

NAOqi 系統(tǒng)支持多種語言，其中 python 代碼塊可以直接被機器人識別。百度語音本地模塊實現(xiàn)將錄音文件轉(zhuǎn)化為文本信息功能，如圖 3.3 所示。圖3.3 百度語音本地模塊及測試測試文件為 WAV 格式的錄音文件，經(jīng)過讀取、轉(zhuǎn)碼、上傳、解析、解碼等過程，得到 unicode 格式的文本信息，供后續(xù)程序處理。測試表明，該模塊可以識別中文狀態(tài)下的錄音文件，識別率較高。由于對話過程一般為簡短語句，識別時間一般在0.7s~1.5s 之間，受到錄音文件時長以及網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)等條件影響。最后將 python 程序塊按照 choregraphe 指令盒格式封裝為 NAO 機器人模塊“SoundtoText”，需要增加機器人調(diào)用錄音設(shè)備和調(diào)用錄音文件等代碼，如圖 3.4 所

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本文編號：2779371