基于ARM的家用智能垃圾桶设计
1.5 避障模块
避障电路采用漫反射式光电开关进行避障。光电开关是集发射头和接收头于一体的检测开关,其工作原理是根据发射头发出的光束,被障碍物反射,接收头据此做出判断是否有障碍物。当有光线反射回来时,输出低电平;当没有光线反射回来时,输出高电平。ARM根据接收头电平的高低做出相应控制,避免小车碰到障碍物,由于接收管输出TTL电平,有利于ARM对信号的处理。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ARM控制器进行处理。
1.6 ARM最小系统
智能垃圾桶以三星公司的ARM微处理器S3C6410为核心控制器,其主要作用: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。利用S3C6410丰富的片上外设可以方便地采集和处理各种传感器的信号,实时控制垃圾桶的运动,同时完成与语音芯片UDA1341 TS之间的通信。
2 系统算法设计
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等。
2.1 声源定位算法
针对声源定位,系统采用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。时延估计采用广义互相关法。假设两传声器m1和m2间距为d,在没有混响的情况下,两传声器接受到的信号x1(t)和x2(t)为
x1(t)=α1s(t)+n1(t) (1)
x2(t)=α2s(t-τ)+n2(t) (2)
其中,s(t)为声源信号;α1、α2是声波从声源到传感器的传播衰减系数;τ是声源传播到两个传感器所需延迟时间,即到达时延。n1(t)、n2(t)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
是传声器1、2拾取信号的互相关谱;ψ12:(ω)是权函数;φx1x2(ω)=ψ12(ω)Gx1x2(ω)是广义互相关谱,这样到达时延为
![n.jpg](http://m.amcfsurvey.com/uphotos/fetch/20130729/148203_2_0.jpg)
根据上式选取不同的权函数ψ12(ω)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Rx1x2(τ)有个比较尖锐的峰值,得到最好的估计效果。Rx1x2(τ)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ψ12=1/|Gx1x2(ω)|。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4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。本文引用地址://m.amcfsurvey.com/article/148203.htm
由图4可得
由于AB距离和V声音已知,时延(tA-tB)可由式(1)~式(3)算出,再由式(4)和式(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 特定语音识别算法
针对特定语音的识别,采用动态时间规整(DTW)的算法,是一种把时间规整和距离测度的计算结合起来非线性规整技术,多用于孤立词的语音识别。语音识别过程如图5所示。
首先应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,ARM便识别输入的语音信号并输出结果。
3 系统软件设计
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。系统软件总体流程图如图6所示。
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