智能轮椅语音识别与控制系统的研究和开发。

简介：
随着科技的快速进步，智能机器人正日益成为机器人技术领域备受关注的研究热点，尤其是在机器人语音识别技术方面，近年来受到了国内外众多科研人员的广泛重视。智能轮椅作为辅助老年人和残疾人的智能服务机器人范畴中的一个关键研究方向，通过在传统轮椅中集成语音识别技术，利用语音指令控制轮椅的各种运动，极大地提升了用户的便利性。本文致力于开发一套完整的智能轮椅语音识别与控制系统，并深入研究了语音识别算法。以下是主要的研究内容：首先，我们设计了一种以SPCE061A单片机作为语音信息处理核心、以DSP2407A为驱动控制器的全新主从式智能轮椅语音驱动控制方案，详细阐述了系统的运行原理以及各个硬件电路的具体功能。其次，我们设计了智能轮椅语音识别与控制系统的硬件电路架构，该架构涵盖电源电路、电机驱动电路、模式切换开关及操纵杆电路、串口通信电路以及电压检测电路等关键组成部分，并成功搭建了一套完整且可靠的硬件系统。随后，我们介绍了SPCE061A单片机和TMS320LF2407A DSP的软件开发环境设置、主程序流程图、子程序流程图以及中断程序流程图等详细信息，并完成了相应的软件程序编写工作。经过充分的软件硬件联合调试测试，该系统能够有效地实现语音或手动控制电机的协调运作，并且能够通过液晶显示屏实时显示速度值和电池电量状态信息，从而实现了优异的控制效果。最后, 我们重点研究了基于模糊支持向量机算法的语音识别技术, 并提供了该语音识别系统的详细设计方案。为了进一步提升性能, 我们将双超球隶属度函数法引入到模糊支持向量机的计算过程中, 并进行了独立的 MATLAB 仿真实验来验证其有效性. 通过选择实验效果显著的线性核函数, 我们对模糊支持向量机算法和动态时间规整 (DTW) 算法进行了对比实验, 结果表明, 在样本量有限且存在噪声干扰的环境下, 模糊支持向量机算法能够取得较好的识别精度. 本文所设计的智能轮椅语音识别与控制系统在实验验证中表现出良好的性能水平, 为未来开发更加复杂和智能化功能的轮椅机器人奠定了坚实的基础. 基于模糊支持向量机算法的研究成果对于智能轮椅在户外复杂噪声环境下实现精准语音识别提供了重要的技术支撑。