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oncall"
trashcan,realizingthevoice-controllingmovement,withthedesigncenteredofTI'
sdigitalsignalprocessorTMS320F2812.Thesystemdetectsaudiosignalbyusingapickupasasoundsensor,perceivingthedirectionofsoundsoucethroughtheextensionofestimation(TimeDelayEstimation.TDE).Moreover,theultrasoniccanshunobstacleswhilethemovementofthetrashcan.Bythisway,thegarbagecanismorehumanandintelligent,reachingthegoalof“on-call”intelligencetrashcan.
Keywords:
TMS320F2812,smarthome,soundsourcelocalization,shunobstacle
目录
摘要2
Abstract2
1.引言4
2.系统方案4
2.1系统硬件设计方案4
2.2系统软件设计方案6
2.2.1声源定位算法6
(1)时延估计6
(2)方位估计7
2.2.2特定语音识别算法7
2.2.3避障算法8
3.系统硬件设计9
3.1电源模块9
3.2声源定位模块9
3.3语音识别模块10
3.5TMS320F2812最小系统10
3.6电机驱动模块11
3.7避障模块11
4.系统软件设计12
4.1特定声源定位算法模块13
4.2避障软件模块14
5.系统创新15
6.评测与结论16
6.1评测16
6.2结论17
附录18
参考文献19
1.引言
随着数字信号处理器的迅猛发展,智能控制技术也日益成熟。
让机器人听懂人话,用声音来操纵机器人进行一系列的工作,使之能与人交流、配合人类、服务人类是越来越多的工业、商业、家庭及其他部门亟待发展的课题之一。
现代家居中,人们越来越注重家中各种家具布局的智能化,合理化,科学化和人性化。
生活中人们都需到一定的垃圾桶放置处扔垃圾,而且考虑到老人、孕妇或者有残疾的病人,所存在的不便、费时、费劲等问题日益突出。
针对此问题,本系统提出了具有“随叫随到”功能的垃圾桶的设计方案,即当用户想要扔垃圾的时候,只要一声令下,垃圾桶就会快速准确无误地来到身边。
并且设计出了一套基于DSP控制的具有语音识别技术的声控智能垃圾桶,实现了对其“随叫随到”的控制。
2.系统方案
本系统以TMS320F28012作为核心控制器,以拾音器作为声音传感器,采用延时估计法,实现对用户位置的实时检测与自行判断;
采用超声波传感器实现自动躲避行进过程中的障碍,准确到达用户方位;
同时,采用语音识别技术实现对用户的前、后、左、右行驶或开启、关闭垃圾桶盖等各种语音指示的识别,从而使得家居中常用的垃圾桶具有声控避障功能,能“随叫随到”,体现了智能化,充满了人性化。
本系统主要包含系统硬件和系统软件两大部分。
2.1系统硬件设计方案
系统硬件包括垃圾桶车体机械结构和硬件控制电路。
其中车体机械结构为一部三轮小车车体,能按照在不同地点处的用户所发出的声音指令,自动行驶到用户所在地点。
系统硬件控制电路总体结构框图如图1所示,包括电源模块、DSP最小系统、声源定位模块、语音识别模块、避障模块、电机驱动模块。
其工作原理为:
首先通过语音识别模块识别出用户的呼叫命令,同时通过声源定位模块判断用户的所处位置,再通过DSP产生驱动电机的PWM信号,利用电机驱动模块驱动垃圾桶自行向声源方向行驶,并在行进过程中,利用避障模块自行避开所遇障碍。
同时,该系统还支持用户对垃圾桶前、后、左、右行驶或开启、关闭垃圾桶盖等语音控制。
图1为本系统的总体结构框图。
图1系统总体结构图
2.2系统软件设计方案
本系统的系统软件包括声源定位算法、特定语音识别算法和自动避障算法,也是本系统的主要关键点。
2.2.1声源定位算法
针对声源定位,本系统采用了基于传声器阵列时延估计法来估测用户发声的方向。
基于时延估计的声源定位算法分为两个部分:
(1)时延估计:
即计算声源到两两传声器之间的时间差;
(2)方位估计:
即根据时延和传声器阵列的几何位置估计出声源的位置,其中时延估计的精度是关系到声源定位精确与否的关键因素。
(1)时延估计(TimeDelayEstimation,TDE)
时延估计采用广义互相关法。
假设两传声器
和
间距为d,在没有混响的情况下,两传声器接受到的信号
为
(1)
(2)
其中
为声源信号,
是声波从声源到传感器的传播衰减系数。
是声源传播到两个传感器所需延迟时间,即到达时延(TDOA)。
为环境噪声。
这时,到达时延(TDOA)可以采用传统的互相关法进行估计,这时互相关方程为
(3)
是传声器1,2拾取信号的互相关谱,
是权函数,
是广义互相关谱,这样到达时延为
。
根据上式选取不同的权函数
就可得到到达时延的不同算法,它的选取可根据实际的声学环境选择相应的准则,使得
有个比较尖锐的峰值,得到最好的估计效果。
的峰值处即为两传声器间的时延。
但在实际应用中,权函数的选取是一个难点。
目前用得较多的是基于互功率谱相位加权(CSP)法,其中加权函数选为
这种方法通过对信号互功率谱的归一化,去除了信号的幅度信息,只保留了信号的相位特性,对于噪声和混响都有一定的抑制效果。
(2)方位估计
采用几何定位法,利用角度距离估计方位。
利用两个拾音器摆成如图2所示,利用拾音器1和2接收到得时间差就可以检测出声源偏离主轴的角度θ。
图2几何定位法
由图2可得
(4)
(5)
由于AB距离和
已知,时延
可由式
(1)~(3)算出,再由式(4)、(5)可求得声源偏移正方向的角度θ,则可控制电机转动使垃圾桶向用户方位旋转并前进。
2.2.2特定语音识别算法
针对特定语音的识别,本系统采用凌阳语音芯片SPCE061A对所采集的语音进行处理,其处理过程如图3所示。
首先要滤掉输入语音信号的噪音并进行预加重处理,提升高频分量,然后线性预测系数等方法进行频谱分析,找出语音的特征参数作为未知模式,与预先存储的标准模式进行比较,当输入的未知模式与标准模式的特征一致时,计算机便识别输入的语音信号并输出结果。
输入的语音与标准模式的特征完全一致固然好,但是,语音含有不确定因素,完全一致的情况几乎不存在,事实上没有人能以绝对相同的语调把一个词说两遍。
因此,要预先制定好计算输入语音的特征模式与标准模式类似程度(或距离度)的算法规则,把距离最小(即最类似)的模式作为识别相应语音的方法。
图3SPCE061A识别过程
2.2.3避障算法
避障采用声波反射原理,在测量过程中声波信号由传感器发出,在发射时刻的同时开始计时,超声波在空气中传播,途中碰到障碍物就立即反射回来,超声波接收器收到反射波就立即停止计时。
因此可以采用时间差测距法,根据计时器记录的时间就可以计算出发射点距障碍物的距离S。
即:
S=v*Δt/2。
式中v为超声波在空气中的传播速度,该值与温度有关,经计算其在常温下近似为340m/s,Δt为发射、接收信号的时间差。
系统中在小汽车车前、后、左、右分别放置超声波传感器,可分别测量出垃圾桶与障碍物之间的距离,根据距离的远近决定垃圾桶的转向。
3.系统硬件设计
3.1电源模块
本系统的电源模块如图4所示,主要有:
TMS320F2812芯片的核心需要+1.8V供电,I/O口需要+3.3V供电;
凌阳语音芯片SPCE061A的5V供电;
拾音器的5V供电;
直流电动机的5V供电。
图4电源模块
3.2声源定位模块
声源定位模块主要包括拾音器构成的麦克风阵列和信号处理单元,如图5所示。
图5拾音器与DSP连接图
本系统中麦克风阵列选用2个拾音器来实现,其中拾音器具有低成本、噪声小、保真度高、工作电压范围宽、耗电小、传输距离远等优点。
其监听范围为30-50平方米。
由于拾音器所拾取的声音信号太小,易受环境噪声的影响,因此很有必要对声音信号进行预处理,通过信号调理单元的处理,使之能够满足系统的要求。
本系统采取两级放大电路,主要用来将拾音器所得到的微弱电信号进行放大。
又由于AD模块不能采集负电压信号,因此需要对放大后的电信号进行偏置,使其不出现负电压,便于DSP采样,使之输出的误差更小。
3.3语音识别模块
本系统以凌阳语音芯片SPCE061A的精简开发板作为语音模块来实现语音的识别,与专用的语音处理芯片相比,省去了必要的硬件设计,具有结构简单、成本低、易实现的特点。
该芯片拥有8路10位精度的ADC,其中一路为专用声音转换通道,并且内置麦克风放大器和自动增益控制(AGC)电路,这为实现语音识别提供了方便的硬件条件。
SPCE061A还具有通用异步串行接口(UART)模块,可以用来与TMS320F2812之间的串行通讯。
借助于IOB端口的复用功能和UARTIRQ中断,可以同时完成UART接口的接收与发送过程。
SPCE061A与TMS320F2812通过串口进行通信,如图6所示。
图6语音芯片SPCE061A与DSP的连接图
3.5TMS320F2812最小系统
“随叫随到”智能垃圾桶控制器的主要作用在于:
接收和处理收到的各种传感器信号,并通过决策后输出合适的控制信号。
由于需要处理的的数据量大,实时性和精确度要求高,数字信号处理器DSP显然更为适用。
本系统选用TI公司的数字信号处理器TMS320F2812为核心处理器。
TMS320F2812具有32位定点的C28XTM内核和150-MIPS的高速处理能力。
TMS320F2812是一块高集成度的控制芯片,片内集成了12路的PWM输出、12位ADC模块、2个SCI异步串口,一个McB-SP同步串口,一个SPI同步串口,一个增强型CAN接口,7个定时器、6个比较器以及大量的GPIO口。
利用TMS320F2812丰富的片上外设可以方便的采集和处理各种传感器的信号,实时地控制垃圾桶的运动,同时完成与凌阳芯片之间的通信。
3.6电机驱动模块
电机驱动模块根据DSP控制器的控制信号驱动电机的运行:
前进、转弯、后退等。
电机的驱动电路采用H桥驱动电路,如图8所示。
图8H桥驱动电路
Q1、Q2、Q3、Q4四个三极管组成四个桥臂,Q1和Q4组成一组,Q2和Q3组成一组,Q5控制Q2、Q3的导通与关断,Q6控制Q1和Q4的导通与关断,而Q5、Q6由TMS320F28027的IO口来控制,这样就可以通过IO输出的高低电平控制四个桥臂的导通与关断控制电机的运行状态,使之正转反转或者停转,进而控制垃圾桶的行驶。
为了避免用分立元件带来的电路板过于复杂,在设计中使用了H桥驱动元件L298N芯片。
3.7避障模块
障碍检测模块作为对外部障碍信息的采集窗口,将行进过程中障碍信息检测出来,并传递给DSP控制器进行处理。
系统中采用的传感器是UCM40T/R。
如果传感器接收到反射的超声波,则通知DSP控制器有障碍物,反之则可以行驶。
超声波蔽障模块与DSP的连接图如图9所示。
图9超声波蔽障模块与DSP的连接图
4.系统软件设计
本系统的系统软件主要包括:
数据采集模块、SCI通讯模块、特定声源定位算法模块和避障软件模块。
本系统的总体软件流程图如图10所示。
图10软件总体框图
4.1 特定声源定位算法模块
本系统的声源定位算法主要基于传声器阵列时延估计法,利用AD采样模块检测不同拾音器所接收到的声音信号,算法实现上采用的是广义互相关法。
DSP采样得到的波形接近为正弦波,将对应采样得到的值放入数组中保存,首先进行相关运算,得出互相关谱。
为了的避免误差和杂音的干扰,进行了多次计算去除了误差较大的值。
其算法流程图如图11所示。
图11声源定位算法实现框图
同时,为了避免垃圾桶对接收到的任何声音都进行定位,本系统在定位时加入了语音识别,即只对需要的声音进行方位判断,其算法流程图如图12所示。
对特定声音进行语音识别的流程框图如图13所示。
图12语音辨识整体框图图13特定声音的声源定位流程图
4.2避障软件模块
避障软件模块采用一个计数器实现对时间的采样。
在垃圾桶上电后,首先在前进方向上的两个超声波上电,并触发其中一个超声波的同时启动计数器工作,每个回波返回,都会触发一次外部中断,在外部中断处理程序内,将超声波返回时间进行记录。
同时启动另一个超声波传感器而关闭当前工作的传感器。
实际上,在每个时刻,只有一个超声波传感器工作,并采集到数据。
当前面的两个超声波中的任何一个采集到的数据小于同定值(认为有障碍物的值)时,才依次打开另外3对超声波传感器。
超声波避障流程图如图14所示。
图14超声波避障流程图
5.系统创新
本系统的创新点:
(1)本系统充分利用了TMS320F2812的AD采样、中断、GPIO、SCI、定时器等功能,借助TMS320F2812的高速采样和快速计算能力采集到并且计算出了微秒级的时间差信号,从而实现了系统的集成化。
(2)本系统创造性地提出了对特定声音进行声源定位的方法,实现了垃圾桶对用户特定呼唤声的判断并定位,从而达到对用户呼唤循声前进的目的。
(3)所设计的垃圾桶能对用户声音指令进行识别,可达到用户“随声所欲”地控制垃圾桶的目的,从而使其具有人性化。
(4)所设计的垃圾桶在行进过程中不仅紧随用户的呼唤,而且在遇到障碍时,通过避障模块能够自行绕过障碍继续紧随用户行进,从而实现了智能化。
(5)本系统初具智能机器人的雏形,实现了机器人的听觉(声音定位)、触觉(避障)和行走(运动)等功能。
6.评测与结论
6.1评测
在设计过程中进行了大量的测试。
分别在垃圾桶的左侧和右侧多个角度进行呼唤垃圾桶,垃圾桶接收到用户的呼唤后能蛇形行驶到用户身旁,并且能自动打开垃圾桶盖,同时也能按照用户的声音指示进行行动。
图15实验测试平面关系图
用户相对垃圾桶所站的六个测试位置如图15所示,其中用户距离垃圾桶的直线距离均大于4米。
测试结果如表1和表2所示。
表1特定声音定位测试结果
用户
用户与垃圾桶中轴的角度
到达用户身边的偏差距离
1号
30°
(右)
18cm
2号
90°
17cm
3号
60°
20cm
4号
(左)
22cm
5号
19cm
6号
0°
24cm
表2声音识别测试结果
用户指令
实验次数
正确次数
前进
10次
9次
左拐
右拐
停车
8次
打开
关闭
6.2结论
从上面一系列的实验结果可以看到,此垃圾桶“听”到主人的呼喊后能自动到达主人身边,并且能识别主人的声音进行一系列动作,证明该系统基本上能满足要求,结果令人满意。
可以预计,随着算法的进一步优化,将会促进智能家居和机器人的巨大发展。
附录
实物图:
参考文献
[1]苏奎峰,吕强,常天庆等.TMS320X281xDSP原理及C程序开发.北京:
北京航空航天大学出版社.2008
[2]移动机器人听觉定位技术研究.容茂成,祖丽楠,杨鹏.机器人技术与应用.2009.1
[3]基于机器人听觉的声源定位策略.吕晓玲,张明路.传感技术学报.2010.4
[4]声源定位中的时延估计技术.崔玮玮,曹志刚,魏建强.数据采集与处理.2007.3
[5]康华光.电子技术基础模拟部分(第四版).高等教育出版社.1999
[6]谢自美.电子线路设计、实验、测试(第二版).武汉:
武汉华中理工出版社.2000
[7]李晶皎.凌阳十六位单片机原理及应用.北京:
北京航空航天大学出版社.2003
[8]徐科军.传感器与检测技术.北京:
电子工业出版社.2004
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