基于視覺和聽覺融合的移動機器人目標(biāo)識別與定位方法研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)水平的提高，機器人在家庭服務(wù)中的作用也變得尤為突出，研究具有感知和決策能力的服務(wù)機器人具有重要的意義?；谌祟愒谄渖瞽h(huán)境中扮演著至關(guān)重要的角色，本文以人為目標(biāo)，分析其聽覺和視覺特征，主要研究了基于視聽覺融合的移動機器人目標(biāo)識別與定位技術(shù)，著重做了以下的研究工作:
　　首先，總結(jié)了移動機器人的目標(biāo)識別與定位方法的研究現(xiàn)狀，對移動機器人的視聽覺融合進行了系統(tǒng)平臺設(shè)計，分析了移動機器人交互控制以及場景的應(yīng)用。
　　其

2、次，研究了移動機器人的目標(biāo)定位。對聲源定位的方法進行了研究，在多信號分類算法中，采用廣義特征值分解抑制噪聲的影響。移動機器人根據(jù)聲源定位得到的方位角，結(jié)合運動距離，利用三角測量得到聲源距離。通過實驗分析驗證了該方法精度和魯棒性。
　　再次，研究了說話人識別和人臉識別技術(shù)。在人臉識別之前，首先進行人臉檢測定位人臉區(qū)域，將人臉圖像進行分塊處理，利用小波分解和奇異值分解相結(jié)合提取特征后，采用稀疏表示的人臉識別;在說話人識別中，語音預(yù)處理

3、后，經(jīng)過同態(tài)處理和倒譜分析后，提取語音的特征Mel頻率倒譜系數(shù)，進行矢量量化，通過LBG聚類處理，為說話人建立碼本模型。最后通過實驗表明，說話人識別和人臉識別的有效性。
　　進一步地，研究了基于視聽信息融合的識別技術(shù)。分別在匹配層和決策層上對語音和人臉信息進行了融合識別。在匹配層上提出了基于語音優(yōu)先的匹配的加權(quán)融合和基于人臉優(yōu)先匹配的加權(quán)融合，并通過實驗與非加權(quán)融合進行了對比，驗證了加權(quán)融合的識別率更高。在決策層上利用模糊積分將說