分布式声源探测方法及基于该方法的声音探测机器人技术

本发明专利技术涉及一种分布式声源探测方法及基于该方法的声音探测机器人，相比传统单机器人声源探测系统，基于分布式声源定位技术的多机器人协同声源探测系统具有探测范围较大，探测精度较高，环境适应性和容错性强等优势，作为群体机器人环境感知的新手段，大大提高机器人环境感知能力，为智能机器人编队协作奠定了良好基础。

【技术实现步骤摘要】
分布式声源探测方法及基于该方法的声音探测机器人
本专利技术涉及一种分布式声源探测方法及基于该方法的声音探测机器人系统的设计与实现。
技术介绍
近年来，智能移动机器人技术得到了蓬勃发展，图像和声音作为机器人感知环境最主要的两种方式，都存在一些不足。具体而言，基于图像的环境感知技术存在数据量大，易受光线影响，探测视角、距离有限等问题，而现有基于声音的环境感知技术存在探测范围有限，抗干扰能力差，可靠性弱等问题。因此，研究稳健、精确的机器人声音感知技术对提高机器人的性能具有重要的意义。机器人声音感知技术的主要任务是让机器人实时，准确的对环境中的声音信息做出判断，得到目标相对自身的空间位置，即声源定位。现有的机器人声源定位系统绝大多数是基于单一机器人平台与麦克风阵列声源定位技术的系统。这类系统一定程度上实现了对声源目标的定向，但受限于单个机器人平台的结构和尺寸，麦克风的尺寸不能过大，导致机器人声源定位系统的探测范围小，精度低，可靠性不高，在远场情况下只能得到声源的方向，而无法实现精确的声源定位。分布式声源定位技术是利用无线传感器网络，融合空间上多个分离麦克风阵列的数据，协同定位的声源定位新方法，相比单一阵列的声源定位系统有效提高了探测范围，定位精度，单个阵列损坏不会导致整个系统功能瘫痪，可靠性强，总体而言克服了单个麦克风阵列存在的不足。多机器人编队协同是机器人领域目前的研究热点，在体系结构和硬件资源方面与分布式声源定位技术有很多共同点。通过查阅现有资料和论文发现，目前基于分布式声源定位方法的多机器人协同声源探测技术尚未有相关研究和应用。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题是：针对现有技术存在的不足，以及智能机器人在声音感知方面的需求，提出结合分布式声源定位技术和机器人编队协同技术在通信体系，硬件资源上的共同点，提出了基于多机器人系统的分布式声源探测新方法，该方法优化和增强现有机器人对声源目标的探测能力，使多个机器人可以完成更加复杂的协作功能，该技术可以应用于军事，工业生产和家庭机器人等诸多方面，具有广阔的应用前景。本专利技术的技术方案是：一种分布式声源探测新方法，其特征在于：该方法基于由1台监控计算机和若干个声音探测机器人组成的多机器人编队协同声源探测系统，该方法包括以下步骤。步骤一，系统布局：将M(≥3)个声音探测机器人按最优布局方法分散摆放至需要监测的区域，监控计算机置于区域内或区域外d米以内(d≤500)。所述的机器人最优布局方法定义如下：根据需要监测区域的特点和编队中机器人的数量，系统最优布局指的是在二维平面内布局时，使相邻机器人之间连线组成的几何图形趋于正多边形，例如当系统包含3个机器人时，则采用等边三角形阵列布局，在现场条件允许且满足系统信噪比要求的情况下，尽量分散。步骤二，角色分配：M(≥3)个声音探测机器人按照角色划分规则划分为1个队长机器人和M-1个从属机器人，组成机器人编队。其中队长机器人作为编队的通信和数据处理中心，队长机器人通过无线通信与各个从属机器人交互。所述的角色划分规则定义如下：各个机器人在上电之后，进行系统初始化，在系统初始化阶段通过传感器系统感知自身位置，航向信息，采集自身所处区域的环境噪声大小；各个机器人在初始化结束后分别将上述信息上传到监控计算机；监控计算机对各个机器人的环境噪声大小依次排序，指定环境噪声小的机器人为队长机器人，编队序号为1，其余机器人为从属机器人，编队序号依次为2…M；所述的环境噪声测量方法如下：在机器人初始化阶段，所有声音探测机器人采集T秒的环境声音信号，计算上述信号的平均功率，得到当前环境噪声级；步骤三，信息感知与信号检测：所有声音探测机器人在静止状态下，实时感知自身姿态信息和位置信息；采集声音信号，将接收到的声音信号的时域短时能量、短时过零率和频域子带能量与初始设定的时域短时能量、短时过零率和频域子带能量门限值进行比较，当均小于等于各自门限值时，即认为检测到有效信号，并得到各自有效信号起始点，则继续执行第四步，否则循环执行第三步。步骤四，声源定向与信息交互：各个声音探测机器人分别从各自检测到的有效声音信号的起始点起，在信号序列中选取相同点数的数据，采用广义互相关时延估计声音定向算法进行计算，得到声源目标相对自身的麦克风阵列的方位角。其中从属机器人将声源探测结果和自身位置信息，姿态信息上传到队长机器人处。步骤五，数据融合实现声源定位：队长机器人在获得来自各个从属机器人的声源探测结果和它们各自的位置、姿态信息后结合自身探测到的数据，融合系统当前所有机器人的位置信息，航向信息和声源目标定向结果，得到所有机器人相对地面坐标系下的声源定向方位角度，采用分布式声源定位算法得到声源目标方位，同时将目标探测结果上传监控计算机。步骤六，编队协同实现定位优化：队长机器人根据探测到的声源目标的情况，判断声源类型，若在时间Tcontinue(Tcontinue≥10s)内连续m(m≥5)次探测到同一声源目标，判断该声源为疑似连续声源目标，反之判断为疑似突发声源。若连续探测到声源目标位置保持不变，判断发声物体为疑似静态目标，反之为判断为疑似动态目标。队长机器人规划系统任务，针对疑似静态和疑似动态突发声源，队长机器人发送控制指令指挥系统所有机器人保持当前队形原地静止探测声源目标。针对疑似动态连续声源目标，队长机器人根据初始探测结果，分析连续声源的位置与当前系统声音探测机器人空间几何连线拓扑结构的相对关系，依次向各个机器人发送包含其指定优化点位置坐标和任务类型信息的控制指令，指挥编队中各个从属机器人自主移动到不同位置，优化系统分布式探测阵型，使目标趋向于处于当前机器人空间几何连线拓扑结构的中心位置，提高系统声源定位、轨迹跟踪的精度。本专利技术的进一步技术方案是：一种基于该方法的声音探测机器人，包括机器人平台，机器人控制系统和机器人传感器系统。所述机器人平台包括机械结构和电气传动机构。所述控制系统包括ARM微控制器，供电系统和电机驱动模块。所述传感器系统包括，声源定向模块，定位模块、无线通信模块、避障传感器模块和姿态传感器模块。所述声音探测机器人的传感器系统的声源定向模块包括麦克风阵列，模拟预处理电路和数据采集与信号处理单元。所述声音探测机器人的传感器系统的声源定向模块的麦克风阵列包含两个连接杆和四个麦克风，其中两个连接杆位于同一水平面，连接形成十字型；四个麦克风分别位于连接杆的杆端且其到十字型中心处的轴线距离相等。所述传感器系统声源定向模块的模拟预处理电路采用运算放大器搭建放大与滤波电路，对麦克风阵列输出的模拟信号进行预处理，将输出的模拟信号传入数据采集处理单元进行采样处理，计算声源目标方向。所述声源定向模块的数据采集与信号处理单元采用AD芯片与DSP芯片搭建，其中AD芯片采用最高采样频率大于等于20KHz的多通道同步采集AD芯片。所述声音探测机器人的传感器系统的定位模块可采用GPS定位模块或北斗定位模块或格洛纳斯定位模块，用于对声音探测机器人进行实时的定位和授时。所述机器人传感器系统的无线通信模块可采用多种类型，比如支持4G移动网络、ZigBee或WIFI协议的无线通信模块，用于系统多个机器人的信息交互。所述声音探测机器人的机器人传感器系统的姿态传感器模块可采用不同类型传感器，如本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种分布式声源探测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤；步骤一，系统布局：将M(≥3)个声音探测机器人分散布置于需要监测的区域，监控计算机置于无线通信范围以内；步骤二，角色分配：M(≥3)个声音探测机器人按照角色划分规则划分为1个队长机器人和M‑1个从属机器人，组成机器人编队；其中队长机器人作为编队的通信和数据处理中心，队长机器人通过无线通信与各个从属机器人交互；所述的角色划分规则定义如下：各个机器人在上电之后，进行系统初始化，在系统初始化阶段通过传感器系统感知自身位置，航向信息，采集自身所处区域的环境噪声大小；各个机器人在初始化结束后分别将上述信息上传到监控计算机；监控计算机对各个机器人的环境噪声大小依次排序，指定环境噪声小的机器人为队长机器人，编队序号为1，其余机器人为从属机器人，编队序号依次为2…M；所述的环境噪声测量方法如下：在机器人初始化阶段，所有声音探测机器人采集T秒的环境声音信号，计算上述信号的平均功率，得到当前环境噪声级；步骤三，信息感知与信号检测：所有声音探测机器人实时感知自身姿态信息和位置信息；采集声音信号，将接收到的声音信号的时域短时能量，短时过零率和频域子带能量与初始设定的时域短时能量，短时过零率和频域子带能量门限值进行比较，当均大于等于各自门限值时，即认为检测到有效信号，并得到各自有效信号起始点，则继续执行第四步，否则循环执行第三步；步骤四，声源定向与信息交互：各个声音探测机器人分别从各自检测到的有效声音信号的起始点起，在信号序列中选取相同点数的数据，采用广义互相关时延估计声音定向算法进行计算，得到声源目标相对自身的麦克风阵列的方位角；其中从属机器人将声源探测结果和自身位置信息，姿态信息上传到队长机器人处；步骤五，数据融合实现声源定位：队长机器人在获得来自各个从属机器人的声源探测结果和它们各自的位置信息、航向信息后结合自身探测到的数据，融合系统当前所有机器人的位置信息，航向信息和声源目标定向结果，得到所有机器人相对地面坐标系下的声源定向方位角度，采用分布式声源定位算法得到声源目标方位，同时将目标探测结果上传监控计算机；步骤六，编队协同实现定位优化：针对连续声源目标，队长机器人根据初始探测结果，分析连续声源的位置与当前系统声音探测机器人空间几何连线拓扑结构的相对关系，依次向各个机器人发送包含优化点位置坐标的控制指令，编队中各个从属机器人采用惯性导航算法和PID控制算法自主移动到优化点位置，优化分布式声源探测系统的布局结构，提高系统对声源的定位和轨迹跟踪的精度。...

【技术特征摘要】
1.一种分布式声源探测方法，其特征在于：该方法包括以下步骤；步骤一，系统布局：将M(≥3)个声音探测机器人分散布置于需要监测的区域，监控计算机置于无线通信范围以内；步骤二，角色分配：M(≥3)个声音探测机器人按照角色划分规则划分为1个队长机器人和M-1个从属机器人，组成机器人编队；其中队长机器人作为编队的通信和数据处理中心，队长机器人通过无线通信与各个从属机器人交互；所述的角色划分规则定义如下：各个机器人在上电之后，进行系统初始化，在系统初始化阶段通过传感器系统感知自身位置，航向信息，采集自身所处区域的环境噪声大小；各个机器人在初始化结束后分别将上述信息上传到监控计算机；监控计算机对各个机器人的环境噪声大小依次排序，指定环境噪声小的机器人为队长机器人，编队序号为1，其余机器人为从属机器人，编队序号依次为2…M；所述的环境噪声测量方法如下：在机器人初始化阶段，所有声音探测机器人采集T秒的环境声音信号，计算上述信号的平均功率，得到当前环境噪声级；步骤三，信息感知与信号检测：所有声音探测机器人实时感知自身姿态信息和位置信息；采集声音信号，将接收到的声音信号的时域短时能量，短时过零率和频域子带能量与初始设定的时域短时能量，短时过零率和频域子带能量门限值进行比较，当均大于等于各自门限值时，即认为检测到有效信号，并得到各自有效信号起始点，则继续执行第四步，否则循环执行第三步；步骤四，声源定向与信息交互：各个声音探测机器人分别从各自检测到的有效声音信号的起始点起，在信号序列中选取相同点数的数据，采用广义互相关时延估计声音定向算法进行计算，得到声源目标相对自身的麦克风阵列的方位角；其中从属机器人将声源探测结果和自身位置信息，姿态信息上传到队长机器人处；步骤五，数据融合实现声源定位：队长机器人在获得来自各个从属机器人的声源探测结果和它们各自的位置信息、航向信息后结合自身探测到的数据，融合系统当前所有机器人的位置信息，航向信息和声源目标定向结果，得到所有机器人相对地面坐标系下的声源定向方位角度，采用分布式声源定位算法得到声源目标方位，同时将目标探测结果上传监控计算机；步骤六，编队协同实现定位优化：针对连续声源目标，队长机器人根据初始探测结果，分析连续声源的位置与当前系统声音探测机器人空间几何连线拓扑结构的相对关系，依次向各个机器人发送包含优化点位置坐标的控制指令，编队中各个从属机器人采用惯性导航算法和PID控制算法自主移动到优化点位置，优化分布式声源探测系统的布局结构，提高系统对声源的定位和轨迹跟踪的精度。2.根据权利要求1所述的分布式声源探测方法构建的声音探测机器人，包括机器人平台，机器人控制系统和机器人传感器系统；所述机器人平台包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈建峰，祁文涛，戚茜，李晓强，闫青丽，周荣艳，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61