基于Gene8310的嵌入式家庭服务机器人系统设计和实现

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基于Gene8310的嵌入式家庭服务机器人
系统设计和实现

鲁振王志良

北京科技大学

摘要：为了实现智能家庭服务机器人的人脸跟踪、语音识别、自主移动、动作响应、远程遥控等功能，采用了基于Gene8310的嵌入式设备系统，对家庭服务机器人进行整体设计，在硬件上外扩相应的通讯、传感、驱动等系统，在软件上引入人脸跟踪，语音识别技术，实现了机器人与人的和谐交互。实践证明该系统具有较好的实时性和鲁棒性。
关键词：Gene8310 家庭服务机器人 嵌入式系统

Design and Realization of Embedded System Based on Gene8310 for a Home Serve Robot

Lu Zhen Wang Zhiliang

Abstract: The home serve robot has many functions, such as: face track, voice recognition, autonomous move, action performance, and remote control. This design use Gene8310 SubCompact Boards as embedded system. Besides this, communication, sensor, motor driver have expand in this system. Face tracking, voice recognition have also import in this system. Tests have shown that the designed system is automatically and robustly in real-time.
Keywords: Gene8310 home serve robot embedded system




1 引言
家庭服务机器人是机器人的发展方向，是我国进一步加强机器人技术研究的突破口。家庭服务机器人旨在将家庭成员从家居的繁琐家务中解放出来，给家庭成员提供帮助、娱乐等。
本文介绍的家庭服务机器人如图1所示。机器人身高140cm，行走驱动方式采取轮式差动驱动。胳膊是模拟肩关节、肘关节的三自由度结构，采用伺服电机作为关节执行机构。机器人上面安装了摄像头、麦克风接口、触摸液晶屏、超声波

图1 家庭服务机器人实物图

传感器。可以与家庭成员完成人机交互，回答家庭成员的提问问题。
本文设计的家庭服务机器人是基于Gene8310的嵌入式设备，在此基础上实现了自主移动、动作表演、人脸跟踪、语音交互、远程遥控等功能，测试表明，本系统具有良好的稳定性、使用性和可操作性，可以实现家庭服务机器人的各项工作要求。
Gene8310是Intel推出的一款嵌入式设备，具有体积小巧，工作稳定，可扩展性强等特性，支持单5V供电工作。
Gene8310嵌入式主板尺寸长146mm宽101.6mm，内置Intel Celeron处理器主频600MHz，最大可支持1GB的SODIMM内存插槽，配有CF卡插槽，硬盘接口，PS2接口、4个USB2.0接口，2个RS232接口，音频输入输出接口，可接CRT/LCD显示器。
2 系统设计

2.1 整体系统设计

本文系统设计如图2所示。

图2 机器人控制系统设计框图

针对家庭服务机器人的任务要求，将机器人控制系统分成以下模块：嵌入式系统、摄像头、扬声器、麦克风、人脸跟踪系统、语音识别系统、无线通讯系统等。嵌入式系统采用Gene8310微型主板作为硬件平台，运行Windows操作系统；人脸跟踪系统、语音识别系统是运行在Windows操作系统下面的基于VC的程序；无线通讯系统是基于Q2501B的GPRS通讯模块；动作控制是基于PIC16F877A的7自由度伺服电机的控制；行走控制是双行走轮差动控制的驱动方式。
2.2 动作控制系统设计

家庭服务机器人的动作主要是让机器人模拟人的手臂关节，以便机器人实现人的一些动作，本论文设计的机器人手臂有三个自由度，分别模拟人体的肩关节、肘关节，可以实现抬臂、弯臂、摆臂等动作，一个手臂三个自由度的组合，可以实现握手、挥手、招手等动作，两个手臂的组合又可以实现鼓掌、拥抱等人的基本动作。
2.3 行走控制系统设计

家庭服务机器人行走控制系统采用的是双行走轮差动控制的驱动方式，机器人的模型如图3所示。这里我们假定机器人和地面之间是纯滚动的，行走轮只旋转不打滑，得到运动学模型公式：
式中： (x, y)为机器人中心O点的参考坐标；θ为机器人中心O点的运动方向角；ν为机器人中心O点的速度；ω为机器人差动转向的角速度。
根据上述数学模型，结合机器人的结构特点，把机器人的运动简化为与地面接触的两点运动，两点的位置决定了机器人的位置，两点的运动状态决定了机器人的运动状态。图3中XOY为全局坐标系，xoy为机器人坐标系，O为速度瞬心。

图3 家庭服务机器人行走控制

在此，把前进的方向作为正方向，把后退的方向作为负方向，统一起来分析，设在某一时刻，左、右行走轮的速度为vL 、vR ，左、右行走轮角速度为ωL、ωR ，在很短的时间间隔Δt 内，机器人的方向和线速度可以近似认为不改变。两行走轮与地面接触点之间的距离（即机器人两行走轮的跨距）为l。
在行走过程中，主控制系统把规划好的路径转变成随时间变化的两个独立驱动轮的角速度的控制，通过驱动器和电动机，分别去驱动两个驱动轮，两个驱动轮的角速度都要根据规划路径的变化而变化。当家庭成员发出指令让机器人去指定地点的时候，机器人根据事先规划好的路径自主到达指定的目的地。
3 无线通讯

家庭服务机器人的无线通讯指的是人与机器人的远程通讯，最好利用现有的家庭成员的物件稍加改进皆可以实现对服务机器人的操作。本设计基于当前比较普及的手机短信来实现对机器人的远程通讯，在机器人控制系统上加一个手机模块，然后通过家庭成员的手机发短信来控制机器人。
本设计采用的GPRS模块为wavecom公司的Q2501B，可以快速、安全、可靠的实现数据通信、语音传输、短消息服务，拥有Open AT指令接口，支持文本和PDU模式的短消息，可以方便的通过串口发送AT指令来操作，值得一提的是，Q2501B模块内部还集成了一个GPS模块，定位精度3m。可以方便的将机器人的位置信息通过短消息传送给终端。
机器人的远程遥控主要是通过手机短信的方式实现的，在外的家庭成员通过自己的手机给智能家庭服务机器人发送控制指令，机器人收到控制指令执行相应的动作，如图4所示。

图4 无线通讯模块系统框图

4 人机交互
家庭服务机器人的人机交互包括家庭成员对机器人的命令以及机器人对家庭成员的反馈。本设计中的是实现人与机器人的语音交互。
本设计中家庭服务机器人可以完成人脸的识别，跟踪，将人脸用红色矩形框标示出来。如图5所示。

图5 人机交互窗口

4.1 人脸检测

本设计采用人脸肤色模型结合相似度以及人脸轮廓来检测和定位人脸。在YCbCr 色彩空间（其中Y 表示亮度, Cb 表示饱和度，Cr 表示色调）中Y 值不同的地方，CbCr 子平面中肤色聚类区域是不同的，肤色聚类区域随Y 变化而呈现出非线性变化。考虑Y 值的影响，对YCbCr 色彩格式进行非线性分段色彩变换，再将变换后的图形投影到Cb-Cr二维子空间就可以得到实用的人脸肤色聚类模型。根据该模型，可采用基于相似度的方法来检测人脸。为了消除亮度对人脸肤色的影响，定义r=R/(R+G+B)，b=B/(R+G+B)，把三维基色空间降解成二维的半基色空间，然后用基于频域的同态滤波法对图像进行光照补偿处理。这样就能大大地提高人脸检测的准确率。
4.2 语音识别

本设计采用的语音识别引擎是基于汉语语义识别的语音识别系统，其对于汉字的识别有2000个汉字，可以满足家居生活对话的基本需求，当前机器人与人的对话可以实现生活常识、旅游常识、脑筋急转弯、背诗、聊天等功能，给家庭成员提供娱乐、教育、帮助等功能。
4.3 运动响应

机器人对人的运动响应主要指得是机器人对人发出的运动指令的相应，在本设计当中，机器人可以相应的运动指令有：前进、后退、左传、右转、摇头、请、招手、摆手、摆臂、挥手、鼓掌、握手、拥抱、再见等。机器人动作相应的过程如下图所示。

图6 服务机器人运动响应

家庭成员通过麦克风向服务机器人发运动要求，语音识别引擎启动，将识别出来的语义与数据库匹配，取得动作指令码，然后将动作指令码通过串口发送到控制模块，机器人执行机构执行相应的动作。
5 结束语
本文设计了基于Gene8310微型主板的智能家庭服务机器人系统，本智能家庭服务机器人实现了人脸跟踪、语音识别、自主移动、动作响应、远程遥控等功能。其中自主移动采用的是双行走轮差动控制的驱动方式，很好的满足了室内全方位移动的特性；远程遥控采用的是基于Q2501B的GPRS网络，成本低，无距离限制，受环境影响较小，可以充分利用无线共网的其他优点，由于受到现有无线通信公网带宽的限制，其视频传输的特点较弱，随着3G技术的发展，高带宽将丰富机器人远程遥控的多媒体交互信息，家庭成员可以远程视频家居内部的情况；人脸跟踪是基于肤色模型和人脸轮廓理论实现人脸识别跟踪，模型有较好的实时性和鲁棒性；语音识别采用的是基于模式识别的语音识别引擎，在特定数据库里面可以达到很好的识别效果，下一步研究将机器学习技术加进来，可以让机器人在特定家居环境下完成技能学习。经测试，机器人可以完成预定家庭服务机器人的各项基本功能。
参考文献
1 金欣. 基于无线通信公网的移动机器人远程监控系统[J]. 制造业自动化, 2006(8):53-58

2 陈凯枫. 家庭服务机器人的人脸检测、跟踪与识别研究[J]. 微计算机信息,2006,5-2 : 228-230