一种基于智能机器人头部的控制系统的制作方法

本发明涉及一种头部的控制系统，尤其涉及到一种智能机器人头部的控制系统，主要用于服务、娱乐和人工智能互动领域。

背景技术：

目前，具有各式各样的机器人头部的控制方法，但一般都是具备一些基本和常见的功能，如语音识别，人脸识别和语音播放等基本应用功能。多任务处理方式单一，这样并无法真正地体现人与人工智能的互动，现有的互动大多数也仅是停留在基本动作上，互动方式有所局限。

技术实现要素：

本发明的目的在于解决如何让人与人工智能更好进行互动的问题，让人工智能更贴近我们的生活，提高精神生活的质量，提高控制系统的运行效率。现提供一种基于智能机器人头部的控制方法，解决人与人工智能互动局限和效率的控制方式问题。

本发明的目的通过如下技术方案实现：

一种基于智能机器人头部的控制系统，包括：

控制模块，用于输出控制指令激活与控制智能机器人头部的电机转速和传感器，控制机器人头部运动，实现机器人头部的视觉和语音互动；

视觉处理模块，用于对摄像头采集的视频信息进行人体姿态识别和人脸识别，并向控制模块发送相应识别数据；

语音处理模块，用于对麦克风采集的音频信息进行语音合成与识别和节奏识别，并向控制模块发送相应识别数据；

麦克风控制模块，用于初始化麦克风采集音频信息；

摄像头控制模块，用于初始化摄像头采集视频信息。

进一步地，所述控制模块在激活与控制电机和传感器时，首先对睡眠的电机和传感器进行激活唤醒，初始化电机的配置和开启各项传感器，然后结合传感器解算得到的数据，最终换算成PWM输入量对电机进行控制，再结合PID控制算法进行控制优化。

进一步地，所述的传感器包含陀螺仪、加速度计、压力传感器和温度传感器，其中，所述陀螺仪和加速度计用于结合计算出头部运转的角度和速度，同时通过压力传感器和温度传感器，实现触摸传感，使动作达到与人的仿真效果。

进一步地，所述的视觉处理模块采用Kinect深度图像采集和Opencv帧差法相结合的方式，提高人体姿态和人脸识别率、识别范围，实现姿态模仿、识别跟踪和表情识别的效果。

进一步地，所述的语音处理模块采用多麦克风阵列，结合语音合成与识别技术，实现全方位语音信号采集，并能通过声源定位来确定声源的方向。

进一步地，所述的语音处理模块通过音乐能力波形转换为电信号输出进行节奏识别，实现电机PWM输入量随音乐节奏而变化。

进一步地，所述麦克风模块还用于检测麦克风设备的健康状态；

进一步地，所述摄像头模块还用于检测摄像头设备的健康状态。

相对于现有技术，本发明具有如下优点和技术效果：

1）本发明结合人工智能识别技术和控制算法，实现姿态模仿、识别跟踪和表情识别互动效果。

2）本发明结合麦克风阵列语音识别技术和声源定位技术，实现语音互动效果。

3）本发明创新地运用节奏识别技术，实现电机的转动速度随音乐节奏的快慢进行变化。

4）本发明的各模块可灵活地利用多线程的方式进行处理，可实现在单个程序中同时运行多个线程完成不同的工作。

附图说明

图1为本发明实施例控制流程图。

图2为本发明实施例的系统原理示意图。

具体实施方式

为更好地理解本发明，下面结合附图对本发明的具体实施作进一步说明。

如图2所示，一种基于智能机器人头部的控制系统，包括：

控制模块，用于输出控制指令激活与控制智能机器人头部的电机转速和传感器，控制机器人头部运动，实现机器人头部的视觉和语音互动；

视觉处理模块，用于对摄像头采集的视频信息进行人体姿态识别和人脸识别，并向控制模块发送相应识别数据；

语音处理模块，用于对麦克风采集的音频信息进行语音合成与识别和节奏识别，并向控制模块发送相应识别数据；

麦克风控制模块，用于初始化麦克风采集音频信息；

摄像头控制模块，用于初始化摄像头采集视频信息。

具体而言，本实施例的所述控制模块在激活与控制电机转速和传感器时，首先对睡眠的电机和传感器进行激活唤醒，初始化电机的配置和开启各项传感器，然后结合传感器解算得到的数据，最终换算成PWM输入量对电机进行控制，再结合PID控制算法进行控制优化。换言之，电机和传感器等设备先经过初始化配置后等待控制命令，接收到控制命令，执行相应的动作，若没有接到控制命令，继续处于睡眠状态(见图1)。

具体而言，本实施例的所述传感器包含陀螺仪、加速度计、压力传感器和温度传感器，其中，所述陀螺仪和加速度计用于结合计算出头部运转的角度和速度，同时通过压力传感器和温度传感器，实现触摸传感，使动作达到与人的仿真效果。

具体而言，本实施例的所述视觉处理模块采用Kinect深度图像采集和Opencv帧差法相结合的方式，提高人体姿态和人脸识别率、识别范围，实现姿态模仿、识别跟踪和表情识别的效果。所述视觉处理模块结合人工智能识别技术和控制算法，以人脸识别技术为主，实现摄像头跟随识别对象进行运动的效果。

具体而言，本实施例的所述的语音处理模块采用多麦克风阵列，结合语音合成与识别技术，实现全方位语音信号采集，并能通过声源定位来确定声源的方向。

具体而言，本实施例的所述的语音处理模块通过音乐能力波形转换为电信号输出进行节奏识别，实现电机PWM输入量随音乐节奏而变化。

具体而言，本实施例的所述麦克风模块还用于检测麦克风设备的健康状态，实现对麦克风健康状态的及时监控，保证智能机器人头部对音频信息的正常采集。

具体而言，本实施例的所述摄像头模块还用于检测摄像头设备的健康状态，实现对摄像头健康状态的及时监控，保证智能机器人头部对视频信息的正常采集。

如图2所示，以上功能的实现，基于电机、各种传感器和各种算法的结合实现与人的仿真效果。其中，利用陀螺仪、加速度计、压力传感器和温度传感器等，通过数据的解算，实现动作仿真与人的动作一样的效果。视频和音频算法包括PID控制算法、Kinect深度图像采集算法、Opencv帧差算法、节奏识别算法等，同时结合傅里叶变换和AR模型等进行解算。各模块的运行各线程同时运行并完成不同的任务，相互之间容错进行采用多线程的方式，相互之间容错进行。

本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所做的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。