一种基于声学感知处理的集群机器人系统及方法

技术领域

本发明属于机器人领域，尤其涉及基于声学感知处理的集群机器人系统及方法。具体涉及一种集群机器人的声学感知处理系统的邻居识别定向定位方法及系统。

背景技术

集群机器人，将多个简单机器人组合，它们通过获取周围的信息，相互协调并协同解决问题或者执行任务。集群机器人的灵感来源于自然自组织系统，例如社交昆虫，鱼类或鸟群，它们都是基于简单本地交互规则的涌现性群体行为。通常而言，集群机器人从这些自然系统的研究中提取工程原理，从而构建具有可比能力的多机器人系统。通过这种方式，集群机器人旨在构建比单个机器人更加鲁棒、更强容错和更高灵活的系统，并且能够更好地调整自身行为来适应环境变化对于复杂应用场景。

如何通过局部、简单的相互作用，使包含大量简单机器人的系统涌现出复杂、宏观的集群行为，是学者关注的重点，目前国际上经典的集群算法框架有Vicsek、Couzin以及社会力模型等。这些集群模型框架都要求个体具备全局感知的能力，综合周围邻居个体的运动状态信息完成自身的运动决策。随着对群体机器人自组织运动控制算法研究的深入，采用集群机器人验证集群算法称为工程化应用前必不可少的一部分，为完成集群算法验证实验，必须使机器人具备全向感知的能力。

集群机器人系统要求每一个机器人系统简单、成本低，因此集群机器人无法安装GPS这样高成本、大功率的定位设备，许多机器人系统采用伪分布式的全局感知，先获取全局信息，再将全局信息按需处理为算法所需的局部信息。因此，为了更贴近算法需求实际，需要简单低成本的方式完成分布式的集群机器人系统。

发明内容

要解决的技术问题

为了避免现有技术的不足之处，本发明提出一种集群机器人的声学感知处理系统的邻居识别定向定位方法及系统。

技术方案

一种集群机器人的声学感知处理系统的邻居识别定向定位方法，其特征在于每个机器人上设有四个语音接收器，且以正方形方式布局在机器人上；定向定位步骤如下：

步骤1：集群机器人中所有机器人轮流发出自身特定的语音信号，且信号响度所有机器人一致；所述轮流发出是除发声机器人外的其它机器人均为接收声学信息；

步骤2：接收声学信息的机器人对接收声学信息进行语音识别，得到发出声学信息机器人特定的语音信号；

从四个麦克风语音信号中各截取长度为0.2s的语音数据；

步骤3：以正方形语音接收器阵列顺序编号为1、2、3和4，然后对角分为三组：第1号与第3号、第1号与第2号和第1号与第4号；

利用三组声学信息采用GCC-PHAT算法，计算第2号语音接收器接收到的声学信号相对于第1号语音接收器接收到的声学信号的时间延迟τ

当第1号先于第2号语音接收器接收到声学信号则τ

当第1号先于第3号语音接收器接收到声学信号则τ

当第1号先于第4号语音接收器接收到声学信号则τ

步骤4：以步骤3得到的一一两组语音接收器信号的延迟，通过各个语音接收器相对位置计算声源方向和距离即发声机器人的方向和距离；

发声机器人的方向：

发声机器人的距离：

所述步骤2的语音识别采用PyAudio库和Snowboy，KITT.AI开发的人工智能软件工具包。

所述声源方向和距离的计算为：设声速为c，麦克风对角间距为L，得声源距离语音接收器的距离差d

设声源的位置为(x,y)，以语音接收器阵列中心，建立平面直角坐标系，第一语音接收器1、第二语音接收器1、第三语音接收器3、第四语音接收器4的位置分别为

在极坐标系下声源位置表示为：

考虑声音远场条件下r＞＞d

得

一种实现所述集群机器人的声学感知处理系统的邻居识别定向定位方法的系统，其特征在于包括主控板、语音接收器模块、语音发生器、Wi-Fi模块和驱动模块以及电源模块；语音接收器模块包括四个语音接收器，以正方形分布设于机器人上端的平面上，接收来自其它个体发出的声学信息；正方形中心设有语音发生器，用于播放用于识别定位的特定的声学语音信息；主控板与语音接收器模块、语音发生器、Wi-Fi模块和驱动模块以及电源模块信号连接，接收语音接收器模块的声信号，计算得到发生机器人的信息；Wi-Fi模块与上位机双向通信，将微型处理单元计算出的周围邻居机器人的状态信息发送给桌面集群机器人系统的其他终端；驱动模块位于机器人驱动电机部位，接收主控板的控制信号，控制驱动电机；电源模块用于监护锂电池同时给主控板供电。

所述语音接收器采用MEMS数字麦克风和与其连接的AC108处理芯片。

所述主控板为Raspberry Pi zeros 2w。

所述Wi-Fi模块采用板子自带的Wi-Fi模块，达到2.4GHz IEEE 802.11b/g/n标准。

所述语音发生器使用SOAC-ML40A08050IMF-4.8-R全向高清音质扬声器。

有益效果

本发明提出的一种集群机器人的声学感知处理系统的邻居识别定向定位方法及系统，包括扬声器模块、麦克风模块、主控板、电源模块、执行机构。该系统基于声学感知定位技术，机器人个体使用扬声器依次发出有区分度的声学语音信息，利用安装在顶部的四个麦克风模块组成正方形麦克风阵列，并利用麦克风阵列接收声学信息，识别出不同发声个体，计算出邻居相对与自身的相对位置，然后完成集群自组织运动。本发明仅需要机器人搭载麦克风模块和扬声器模块，便可主动共享自身的状态信息以及获取周围邻居的运动状态信息，有助于提高集群算法向机器集群的可迁移性。

附图说明

图1：系统结构图

图2：机器人声学信息传播示意图

图3：机器人麦克风编号示意图

图4：机器人使用坐标系示意图

图5：机器人结构示意图

图5是在先前“一种面向集群的微型桌面机器人”专利基础上的改进。

1-机器人装配图；2-连接板；3-电源模块；4-主控板；5-连接排插；6-声学感知板；7-全向扬声器；8-麦克风；9-执行驱动板；10-万向轮；11-60mm固定铜柱；12-22mm固定铜柱；13-10mm固定铜柱；14-步进电机；15-电机固定安装螺孔；16-电机固定板；17-轮子；18-电机固定板预留安装槽；19-铜柱安装螺孔；20-连接板预留安装槽；21-执行驱动层板预留安装接口。

具体实施方式

现结合实施例、附图对本发明作进一步描述：

本发明采用的技术方案为：

一种基于声学感知处理的集群机器人系统，包括扬声器模块、麦克风模块、主控板、电源模块、执行机构。

所述麦克风模块由四个安装在机器人顶部四角的MEMS数字麦克风和一块AC108处理芯片组成，用于接收来自其它个体发出的声学信息。

所述扬声器模块安装在机器人顶部正中央，用于播放用于识别定位的特定的声学语音信息。

所述主控板为Raspberry Pi zeros 2w，它的输入为四通道麦克风阵列采集到的声学数据，根据声学信息计算出与周围邻居机器人的相对距离和角度；主控板利用自身所带的Wi-Fi模块与上位机双向通信，将微型处理单元计算出的周围邻居机器人的状态信息发送给桌面集群机器人系统的其他终端；通过通信串口与下部执行机构连接，发送控制指令对机器人进行运动控制。

所述电源模块用于监护锂电池同时给主控板供电，也具有锂电池充电保护的作用。

所述执行机构为“一种面向集群的微型桌面机器人”所述的机器人运动结构，通过通信串口与核心控制板连接，接收控制信号执行运动。

一种应用于集群机器人的声学感知处理系统的邻居识别定向定位方法，包括如下步骤：

步骤1：机器人轮流发出自身特定的语音信号，信号响度所有机器人一致

步骤2：除发声机器人外的其它机器人接收到声学信息，读取随机一个麦克风数据，使用PyAudio库和Snowboy，KITT.AI开发的人工智能软件工具包开始语音识别，在识别到设定的语音信号后，从四个麦克风语音信号中截取长度为0.2s的语音数据。

步骤3：四个麦克风采集到的步骤2中的数据，按正方形麦克风阵列对角分为三组1，3、1，2和1，4，利用三组声学信息采用GCC-PHAT算法，计算2号麦克风接收到的声学信号相对于1号麦克风接收到的声学信号的时间延迟τ

步骤4：步骤2得到的三组麦克风信号的延迟，通过麦克风相对位置计算声源方向和距离。

具体实施例中：

针对桌面集群机器人无法搭载高功率、高成本定位传感器、不易获取全局感知信息的瓶颈问题，本发明设计了一种基于声学感知处理的集群机器人系统及方法。依靠声学传感器和扬声器，机器人轮流发出语音信号，利用语音检测判别其它个体，识别出其它个体后，采用声源定位的方式计算出其它个体的位置信息用于集群算法使用。

本发明提供一种基于声学感知处理的集群机器人系统，该系统设置在机器人顶部，包括扬声器模块、麦克风模块、主控板、电源模块、执行机构。

所述麦克风模块由四个安装在机器人顶部四角的MEMS数字麦克风和一块AC108处理芯片组成，麦克风分列正方形的四角，用于接收来自其它个体发出的声学信息。之后通过40pin排插连接到主控板，将采集到的声学数据传递到主控板处理。

所述扬声器模块安装在机器人顶部正中央，由主控板控制，用于播放用于识别定位的特定的声学语音信息。

所述主控板为Raspberry Pi zeros 2w，它的输入为四通道麦克风阵列采集到的声学数据，根据声学信息计算出与周围邻居机器人的相对距离和角度；主控板利用自身所带的Wi-Fi模块与上位机双向通信，将微型处理单元计算出的周围邻居机器人的状态信息发送给桌面集群机器人系统的其他终端，同时将计算出的自身运动指令通过通信串口传递给下方执行机构。

所述执行机构为“一种面向集群的微型桌面机器人”所述的机器人运动结构。

所述电源模块用于监护锂电池同时给主控板供电，也具有锂电池充电保护的作用。

一种应用于集群机器人的声学感知处理系统的邻居识别定向定位方法，包括如下步骤：

步骤1：机器人轮流发出特定的语音信号，信号响度所有机器人一致

步骤2：除发声机器人外的其它机器人接收到声学信息，读取随机一个麦克风数据，使用PyAudio库和Snowboy，KITT.AI开发的人工智能软件工具包开始语音识别，在识别到设定的语音信号后，从四个麦克风语音信号中截取长度为0.2s的语音数据。

步骤3：四个麦克风采集到的步骤2中的数据，按正方形麦克风阵列对角分为三组1，3、1，2和1，4，利用三组声学信息采用GCC-PHAT算法，计算2号麦克风接收到的声学信号相对于1号麦克风接收到的声学信号的时间延迟τ

步骤4：步骤2得到的三组麦克风信号的延迟，通过麦克风相对位置计算声源方向和距离。

设声速为c，麦克风对角间距为L，忽略扬声器与麦克风之间的高度差，麦克风之间的延迟为τ

设声源的位置为(x,y)，以麦克风阵列中心，建立平面直角坐标系，麦克风1、2、3、4的位置分别为

由此可得：

在极坐标系下声源位置可表示为

考虑声音远场条件下r＞＞d

可得

易得

声源的方向和距离都已求得。

图1为基于声学感知处理的集群机器人系统结构图，系统包括主控板、麦克风模块、扬声器、Wi-Fi模块、执行机构。主控板为Raspberry Pi Zero 2W，在非常小巧的板子上集成了BCM2710A1芯片和512MB的RAM，并巧妙的把所有组件都单面放置，使用厚厚的内部铜层将热量从处理器传导出去，不用担心高性能带来的高温问题。可以稳定执行算法和连接外设。Wi-Fi模块采用板子自带的Wi-Fi模块，可达到2.4GHz IEEE 802.11b/g/n标准，保证与上位机的稳定通信。麦克风模块采用四个MEMS数字麦克风组成正方形阵列，它在不同温度下的性能都十分稳定，其敏感性不会受温度、振动、湿度和时间的影响，通过AC108芯片处理后通过40pin排插连接到主控板，将采集到的声学数据传递到主控板处理。扬声器使用SOAC-ML40A08050IMF-4.8-R全向高清音质扬声器，通过主控板控制音频播放。电源模块为主控板提供5V的稳定电压，同时也管理锂电池的安全。执行机构为“一种面向集群的微型桌面机器人”所述的机器人运动结构，通过通信串口与核心控制板连接。

图2为麦克风编号示意图，表示4个麦克风在集群机器人上所处的位置和编号。

图3为机器人声学信息传播示意图，机器人顶部中心扬声器向四周全向发出声学语音信息。其它机器人通过麦克风阵列接收到声学信息。

图4为以机器人中心为原点，麦克风1到3为x轴正方向，麦克风4到2为y轴正方向，麦克风1、2、3、4的位置分别为(-L/2,0)、(0,L/2)、(L/2,0)、(0,-L/2)。

图5转接板下方仍然使用“一种面向集群的微型桌面机器人”所述的机器人运动结构，利用连接板将基于声学感知处理的集群机器人系统安置到集群机器人底座上。