一种基于语音信号的巡逻救援无人机及其工作方法与流程

本发明属于无人机安防技术领域，具体涉及一种基于语音信号的巡逻救援无人机、语音定位方法及工作方法。

背景技术：

我国许多景区由于占地面积大、地形复杂，工作人员无法将巡逻及救助工作做到全面巡检，遇到一些紧急事件无法及时实施救援。目前景区的安防措施大多是靠工作人员步行进行巡逻，工作效率低，发生紧急事件时，工作人员无法迅速了解情况并及时采取救援措施；且雇佣巡逻工作人员的费用也比较高。因此，由于无人机小型化、快速起降和无机载人员等特点，在野外搜索领域中得到了快速的发展和广泛的应用。现有的无人机搜索系统，多以机载高清摄像头航拍、红外成像、图像识别等设备作为搜索方式，其搜索效果受四周环境、仪器精度、公式的影响较大，但是无人机采用航拍或红外成像在巡逻搜救中存在视觉死角，搜救效率低。

为了解决上述的技术问题，经检索，如中国专利申请号为201710001046.9，申请公布日为2017年3月29日的专利申请文件公开了一种救援系统，该救援系统包括：能够通过用户身体佩戴的佩戴装置，该佩戴装置具有体征探测单元和/或环境探测单元，体征探测单元用以获取用户生命体征信息，环境探测单元用以获取环境信息；设置在佩戴装置中或者与佩戴装置关联的服务器中的救援判定单元，用以根据体征探测单元和/或环境探测单元获取的信息，判定佩戴用户是否需要救援，并在判定需要的情况下发出救援信号；无人机救援装置，响应于前述救援信号，飞向佩戴用户进行救援。该救援系统需要配合佩戴装置才能达到救援功能，很多时候，事故发生是意外事件，无法预料，且在野外容易丢失，使用受到限制。

再如中国专利申请号为201610047601.7，申请公布日为2016年6月29日的专利申请文件公开了一种无人机救援系统及其救援方法，系统包括无人机、用于采集现场视频的环境信息采集模块、救援执行模块、控制处理模块和救援方案存储模块；控制处理模块包括用于从采集的现场视频中通过二次级联模型进行图像场景识别以搜索伤员的场景识别单元、从救援方案存储模块中寻找与场景判断结果匹配的救援方案的匹配单元以及控制救援执行模块对伤员进行救助的控制单元。该无人机救援系统还是配合有图像识别技术来实现现场救援，一方面无法摆脱巡逻搜救中存在视觉死角，搜救效率低；另一方面这种救援是基于模块化的处理，无法达到人们救援想要的结果。

技术实现要素：

1.要解决的问题

针对现有无人机巡逻中存在视觉死角，无法进行快速救援，以及待救援人员无法随身携带救援附属设备的问题，本发明提供了一种结合语音信号，可定位求救者位置、可在视觉环境恶劣情况下巡逻、搭建交流平台的基于语音信号的巡逻救援无人机及其工作方法，。

2.技术方案

为了解决上述问题，本发明所采用的技术方案如下：

本发明的基于语音信号的巡逻救援无人机包括处理器、无线数据传输模块和求助声信号识别模块，所述无线数据传输模块、求助声信号识别模块与处理器电连接，求助声信号识别模块通过拾取求救声，并反馈给处理器，处理器通过无线数据传输模块与安全控制中心的pc端数据通信。

于本发明一种可能的实施方式中，所述求助声信号识别模块包括微弱声信号接收器、语音定位模块、人声识别模块及语义识别模块，这些模块集成一个整体，其中微弱声信号接收器接收无人机下方的微弱声信号，微弱声信号传输至人声识别模块，通过放大、过滤进行初步识别微弱声信号中的求救声，本发明可以采用现有的声音识别技术，求救声由语义识别模块识别确认后，语音定位模块通过实时语音定位，将确定的求救声方位传输至处理器。

于本发明一种可能的实施方式中，该无人机还包括无人机壳体、减噪罩、实时定位模块和飞行动力模块；所述减噪罩安装在无人机壳体下方，无线数据传输模块、实时定位模块、飞行动力模块置于无人机壳体内部，求助声信号识别模块安装在减噪罩上，实时定位模块、飞行动力模块分别与处理器电连接，实时定位模块用于确定无人机实时位置并将无人机的相对位置进行定位并传输至处理器。

于本发明一种可能的实施方式中，所述处理器采用artik5，支持wi-fi、低功耗蓝牙，支持802.11b/g/n无线协议。

于本发明一种可能的实施方式中，所述无线数据传输模块采用ieee802.11b，使用2.4ghz的ism频段，采用直接序列扩展dsss技术进行调制解调；所述实时定位模块，采用北斗卫星导航系统，并与该系统建立通信关系。

于本发明一种可能的实施方式中，所述语音定位模块采用msp近场移动声源地位系统，包括两片msp430f149处理芯片，构建语音电路和检测电路，语音电路采用两片ne555芯片自激振荡驱动蜂鸣器发射声音信号，检测电路由至少三个麦克风拾音器组成阵列接收和处理声音信号，电路间通过cc1101无线方式通信。该语音定位模块中用于接收和处理声音信号的麦克风拾音器阵列采用一种基于语音信号的时延估计思想的一个三阶段语音定位公式，即首先通过一个滤波器去除语音信号中的潜在噪音，得到尽可能纯净的语音；然后通过一个gcc-phat公式来做时延估计；最后再构建几何关系估算语音的空间位置。

于本发明一种可能的实施方式中，所述人声识别模块是一种模式识别系统，包括特征提取、模式匹配、参考模式库三个基本单元。

于本发明一种可能的实施方式中，所述飞行动力模块包括4108外转子无刷动力电机(kv480)、聚合物锂电池(15c20000mah14.8v)和无刷电调无刷电调安装在聚合物锂电池、4108外转子无刷动力电机之间，无刷电调控制4108外转子无刷动力电机的工作，聚合物锂电池为4108外转子无刷动力电机提供电源。

于本发明一种可能的实施方式中，还包括用于实时图像采集的摄影模块，摄影模块与处理器电连接。

于本发明一种可能的实施方式中，还包括由扬声器和麦克风组成的通信模块，通信模块与处理器电连接。

于本发明一种可能的实施方式中，还包括高亮灯源，高亮灯源与处理器电连接。

在上述巡逻救援无人机的技术方案的基础上，一种基于语音信号的巡逻救援无人机的语音定位方法，包括具体步骤：首先通过一个处理器的滤波器去除语音信号中的潜在噪音，得到尽可能纯净的语音；然后通过一个gcc-phat公式来做时延估计；最后再构建几何关系估算语音的空间位置；具体的gcc-phat公式为：：语音到达麦克风拾音器i和麦克风拾音器j的距离差＝语音到达麦克风拾音器i的距离-语音到达麦克风拾音器j的距离，即：

定义语音到达麦克风拾音器i与到达麦克风拾音器j的距离差为：

di,j＝di-dj＝c@tij(1)

其中ti，j表示语音信号到达麦克风拾音器i与麦克风拾音器j的时间差，c为声速；

令0号麦克风拾音器为阵列的中心，则公式选取它作为参照，于是可将式(1)扩展为：

将n-1个等式归并成矩阵形式：

在上述巡逻救援无人机的技术方案的基础上，一种基于语音信号的巡逻救援无人机的工作方法，包括以下具体步骤：

步骤s101：巡逻救援无人机的微弱声信号接收器接收微弱声信号；

步骤s102：人声识别模块判断接收的信号是否为人声；

步骤s103：若人声识别模块判断信号为人声，则语义识别模块开始工作，判断信号是否为求救信号；

步骤s104：若信号为求救信号，则语音定位模块对信号与无人机的相对位置进行定位并此传输至处理器；

步骤s105：定位模块定位无人机的实时位置，将无人机的实时位置传输至处理器；

步骤s106：处理器将信号与无人机的相对位置及无人机的实时位置运用上述语音定位方法进行综合分析，并将分析出的信号的坐标发送至安全控制中心，并对安全控制中心的pc端提醒；

步骤s107：处理器控制飞行动力模块，无人机飞向声源地；

步骤s108：飞至声源地时，再次执行步骤s101至步骤s103，若确认为求救信号则向安全控制中心的pc端发出警报；

步骤s109：打开图像采集模块并将现场图像实时传输至安全控制中心的pc端。

于本发明一种可能的实施方式中，一种基于语音信号的巡逻救援无人机的工作方法，还包括以下步骤：

步骤s110：安全控制中心的pc端通过查看无人机发送的现场实时图像对现场情况进行判断并采取相应的救援措施；

步骤s111：若现场有树木等物体遮挡，看不清地面情况，则无人机悬停、安全控制中心的pc端通过通信模块与求救者建立临时通话机制；

步骤s112：若求救者为动物所伤，安全控制中心的pc端通过通信模块中的扬声器播放驱散动物的音频，对动物进行驱散；

步骤s113：若在夜间进行救援，使用高亮灯源为救援人员指示求救者具体位置。

3.有益效果

相比于现有技术，本发明的有益效果为：

(1)本发明的基于语音信号的巡逻救援无人机，在无人机壳体下方设置减噪罩，减噪罩有效减弱上方无人机发出的噪声以及风声对声信号采集的影响，通过求助声信号识别模块，可以在山地、林地等地形复杂区域及夜晚、雾霾、阴天等视觉有障碍的环境下进行工作，及时发现求救者位置，及时通知安全控制中心工作人员救援，尤其是对于景区地形复杂及一些隐蔽区域，可以通过准确、及时的侦测，加强景区管理部门的旅游意外事件救援的能力，确保人们生命财产安全；

(2)本发明的基于语音信号的巡逻救援无人机，通过增设用于实时图像采集的摄影模块，将等待救援人的情况图片及时传送给安全控制中心的pc端，便于及时作出施救措施；

(3)本发明的基于语音信号的巡逻救援无人机，其采用的实时定位模块，采用optitrack实现画面捕捉和精确定位，帧速率：100hz，以每秒数百帧的拍摄速率捕捉无人机上固定的特制的标记点，能够实时精确地构建出标记点三维空间位置信息，实现无人机的位置和姿态信息的捕捉；

(4)本发明的基于语音信号的巡逻救援无人机，通过增设通信模块，若声源地有障碍物遮挡，阻碍无人机侦查地面情况，pc端的工作人员通过无人机通信模块与求救者建立临时通话机制，了解求救者情况，传达有效救援信息；

(5)本发明的基于语音信号的巡逻救援无人机，通过增设通信模块，若求救者为动物所伤，pc可通过通信模块中的扬声器播放驱散动物的音频，对动物进行驱散；

(6)本发明的基于语音信号的巡逻救援无人机，通过增设高亮灯源，若在夜间进行救援，本巡逻救援无人机可使用高亮灯源为救援人员指示求救者具体位置；

(7)本发明的基于语音信号的巡逻救援无人机的语音定位方法，采用至少八个麦克风，通过引进更多的麦克风可以引进更多的参数，从而可以降低估计误差，提高定位的精度；

(8)本发明的基于语音信号的巡逻救援无人机结构简单，设计合理，易于制造。

附图说明

以下将结合附图和实施例来对本发明的技术方案作进一步的详细描述，但是应当知道，这些附图仅是为解释目的而设计的，因此不作为本发明范围的限定。此外，除非特别指出，这些附图仅意在概念性地说明此处描述的结构构造，而不必要依比例进行绘制。

图1为本发明实施例基于语音定位的巡逻救援无人机的结构示意图；

图2为本发明实施例的求助声信号识别模块示意图；

图3为本发明实施例的减噪罩的结构示意图。

图中标记说明：

1、实时定位模块；2、飞行动力模块；3、处理器；4、摄影模块；5、无线数据传输模块；6、高亮灯源；7、通信模块；8、求助声信号识别模块；9、微弱声信号接收器；10、人声识别模块；11、语义识别模块；12、语音定位模块；13、减噪罩。

具体实施方式

下文对本发明的示例性实施例的详细描述参考了附图，该附图形成描述的一部分，在该附图中作为示例示出了本发明可实施的示例性实施例。尽管这些示例性实施例被充分详细地描述以使得本领域技术人员能够实施本发明，但应当理解可实现其他实施例且可在不脱离本发明的精神和范围的情况下对本发明作各种改变。下文对本发明的实施例的更详细的描述并不用于限制所要求的本发明的范围，而仅仅为了进行举例说明且不限制对本发明的特点和特征的描述，以提出执行本发明的最佳方式，并足以使得本领域技术人员能够实施本发明。因此，本发明的范围仅由所附权利要求来限定。

下文对本发明的详细描述和示例实施例可结合附图来更好地理解，其中本发明的元件和特征由附图标记标识。

实施例1

如图1至图3所示，在这个实施例中，基于语音信号的巡逻救援无人机包括无人机壳体、减噪罩13、处理器3、无线数据传输模块5、实时定位模块1、求助声信号识别模块8和飞行动力模块2，无线数据传输模块5、实时定位模块1、求助声信号识别模块8、飞行动力模块2分别与处理器3电连接；减噪罩13安装在无人机壳体下方，无线数据传输模块5、实时定位模块1、飞行动力模块2置于无人机壳体内部，求助声信号识别模块8安装在减噪罩13上。

本实施例的处理器3采用artik5，支持wi-fi、低功耗蓝牙，支持802.11b/g/n无线协议。无线数据传输模块5采用ieee802.11b，使用2.4ghz的ism频段，采用直接序列扩展dsss技术进行调制解调，用于与无人机和安全控制中心数据通信；实时定位模块1，采用北斗卫星导航系统，并与该系统建立通信关系，用于确定无人机实时位置。

本实施例的求助声信号识别模块8包括微弱声信号接收器9、语音定位模块12、人声识别模块10及语义识别模块11，语音定位模块12使用基于麦克风阵列的实时语音定位，微弱声信号接收器9接收微弱声信号，其中微弱声信号接收器接收无人机下方的微弱声信号，微弱声信号传输至人声识别模块，通过放大、过滤进行初步识别微弱声信号中的求救声，本实施例可以采用现有的声音识别技术，例如专利cn201510977077.9公开的方法，求救声由语义识别模块11识别确认，语义识别模块11识确认求救信号，通过传感器发送至语音定位模块12对语音信号与无人机的相对位置进行定位并传输到处理器3；

本实施例的处理器一方面用于控制无人机各个装置；另一方面对求助声信号坐标进行计算，最终确定救助者的具体位置，便于救援的展开；飞行动力模块2包括4108外转子无刷动力电机(kv480)、聚合物锂电池(15c20000mah14.8v)和无刷电调，无刷电调安装在聚合物锂电池、4108外转子无刷动力电机之间，无刷电调控制4108外转子无刷动力电机的工作，聚合物锂电池为4108外转子无刷动力电机提供电源。

本实施例的语音定位模块12采用msp近场移动声源地位系统，包括两片msp430f149处理芯片，构建语音电路和检测电路，语音电路采用两片ne555芯片自激振荡驱动蜂鸣器发射声音信号，检测电路由八个麦克风拾音器组成阵列接收和处理声音信号，电路间通过cc1101无线方式通信。该语音定位模块12中用于接收和处理声音信号的麦克风阵列采用一种基于语音信号的时延估计思想的一个三阶段语音定位公式，即首先通过一个滤波器去除语音信号中的潜在噪音，得到尽可能纯净的语音；然后通过一个gcc-phat公式来做时延估计；最后再构建几何关系估算语音的空间位置。

本实施例的人声识别模块10是一种模式识别系统，人声识别模块10的结构可以采用目前公开的技术方案，在中国专利cn201310429920.0中有公开，例如包括特征提取、模式匹配、参考模式库等三个基本单元，可以很好地实现人声的识别。

针对目前景区地形复杂，对于一些隐蔽区域传统的无人机无法采集到准确和清晰的图像，且传统无人机通过航拍的方式难以在巡逻时进行有效的工作。本实施例基于语音信号的巡逻无人机可以在山地、林地等地形复杂区域及夜晚、雾霾、阴天等视觉有障碍的环境下进行工作，微弱信号的频率为20hz～1500hz，将无人机巡逻技术运用在旅游景点，可以通过准确、及时的侦测，加强景区管理部门的旅游意外事件救援的能力，确保人们生命财产安全。

实施例2

本实施例的基本内容同实施例1，不同之处在于：还包括用于实时图像采集的摄影模块4、由扬声器和麦克风组成的通信模块7和高亮灯源6，摄影模块4、通信模块7和高亮灯源6分别与处理器3电连接。

在实际使用过程中，巡逻救援无人机确定求救者的位置后，由摄影模块4为安全控制中心的pc端传输现场画面，然后确定救援方案或措施，但是若现场有树木等物体遮挡，看不清地面情况，则无人机悬停、安全控制中心的pc端通过通信模块7与求救者建立临时通话机制；

此外，若求救者为动物所伤，安全控制中心的pc端通过通信模块7中的扬声器播放驱散动物的音频，对动物进行驱散。

此外，由于救援工作可能实在夜间进行，因此使用高亮灯源6为救援人员指示求救者具体位置。

实施例3

在实施例1基础上，此巡逻救援无人机能够很大程度上及时监测到突发情况，避免人员死亡，及时调节人工张开营救计划，大大提高了景区安全巡逻救援能力。

一种基于语音信号的巡逻救援无人机的工作方法，包括以下具体步骤：

步骤s101：巡逻救援无人机的微弱声信号接收器9接收语音信号；

步骤s102：人声识别模块10判断接收的信号是否为人声；

步骤s103：若人声识别模块10判断语音信号为人声，则语义识别模块11开始工作，判断语音信号是否为求救信号；

步骤s104：若语音信号为求救信号，则语音定位模块12对语音信号与无人机的相对位置进行定位并此传输至处理器3；

步骤s105：定位模块定位无人机的实时位置，将无人机的实时位置传输至处理器3；

步骤s106：处理器3将语音信号与无人机的相对位置及无人机的实时位置运用语音定位方法进行综合分析，并将分析出的语音信号的坐标发送至安全控制中心，并对安全控制中心的pc端提醒；

步骤s107：处理器3控制飞行动力模块2，无人机飞向声源地；

步骤s108：飞至声源地时，再次执行步骤s101至步骤s103，若确认为求救信号则向安全控制中心的pc端发出警报；

步骤s109：打开图像采集模块并将现场图像实时传输至安全控制中心的pc端；

步骤s110：安全控制中心的pc端通过查看无人机发送的现场实时图像对现场情况进行判断并采取相应的救援措施；

步骤s111：若现场有树木等物体遮挡，看不清地面情况，则无人机悬停、安全控制中心的pc端通过通信模块7与求救者建立临时通话机制；

步骤s112：若求救者为动物所伤，安全控制中心的pc端通过通信模块7中的扬声器播放驱散动物的音频，对动物进行驱散；

步骤s113：若在夜间进行救援，使用高亮灯源6为救援人员指示求救者具体位置。

其中，基于语音信号的巡逻救援无人机的语音定位方法，具体来讲，通过对微弱声信号的处理，提高定位的精度。

基于语音信号的巡逻救援无人机的具体结构，可以参阅前述内容，在此不重复描述。该方法包括如下具体步骤：首先通过一个处理器3的滤波器去除语音信号中的潜在噪音，得到尽可能纯净的语音，该滤波器的工作过程为现有的声音滤波器；然后通过一个gcc-phat公式来做时延估计；最后再构建几何关系估算语音的空间位置；具体的gcc-phat公式为：语音到达麦克风拾音器i和麦克风拾音器j的距离差＝语音到达麦克风拾音器i的距离-语音到达麦克风拾音器j的距离，即：

定义语音到达麦克风拾音器i与到达麦克风拾音器j的距离差为：

di,j＝di-dj＝c@tij(1)

其中ti，j表示语音信号到达麦克风拾音器i与麦克风拾音器j的时间差，c为声速。

令0号麦克风拾音器为阵列的中心，则公式选取它作为参照，于是可将式(1)扩展为：

将n-1个等式归并成矩阵形式：

表1符号说明

在式(3)中，自由变量有两个rs和d0，其中d0可由rs和r0来表示，这样需要求解的变量就只有rs一个，因此从式(3)可以得出：如果需要估计语音的二维坐标，那么包括参照麦克风拾音器在内，最少需要三个麦克风拾音器；而如果需要估计的是三维坐标，那么最少需要四个麦克风拾音器，而且这四个麦克风拾音器不能在同一条直线上，通过引进更多的麦克风拾音器可以引进更多的参数，从而可以降低估计误差，提高定位的精度。

以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。