CN109514565A - 一种用于监护陪伴的人工智能服务装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于监护陪伴的人工智能服务装置及方法，所述人工智能服务装置包括移动装置、第一支撑台、第二支撑台和控制主体，所述第二支撑台安装在第一支撑台上，所述第二支撑台安装在移动装置上，所述第二支撑台上还设置有旋转台，所述控制主体安装在旋转台上，所述智能服务装置还包括感应装置和语音采集器，所述语音采集器分别安装在旋转台上，所述控制主体内设置有处理器。本发明结构简单，设计合理，通过语音识别需要和模糊识别***对用户的指令进行识别，并通过移动装置、伸缩臂等组件进行配合，实现了指令的智能识别和物品的自动化抓取，给用户的生活带来极大的便捷，具有较高的实用性。

Description

一种用于监护陪伴的人工智能服务装置及方法

技术领域

本发明涉及人工智能领域，具体是一种用于监护陪伴的人工智能服务装置及方法。

背景技术

老人、儿童作为社会中的弱势群体，一向是我们关注的焦点，尤其是老人，随着年龄的增长，身体状态和应变能力相对较差，行动时多有不便，容易发生意外事故。

随着社会人口老龄化的加快，人们对老人的监护显得尤为重要，也是我们需要解决的一个极为重要的问题。

而随着科技的进步和发展，近三十年来，人工智能获得了迅速的发展，在很多学科领域都获得了广泛应用，并取得了***的实验成果，也逐渐成为我们关注的焦点，人工智能已经广泛应用于我们的生活之中，大大地改变了我们的生活，为我们带来便利。

针对以上情况，我们通过设计一种用于监护陪伴的人工智能服务装置及方法，通过对人工智能的应用，给更多行动不便的老人的生活带来便利，这是我们亟待解决的一个问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于监护陪伴的人工智能服务装置及方法，以解决现有技术中的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种用于监护陪伴的人工智能服务装置，所述人工智能服务装置包括移动装置、第一支撑台、第二支撑台和控制主体，所述第二支撑台安装在第一支撑台上，所述第二支撑台安装在移动装置上，所述第二支撑台上还设置有旋转台，所述控制主体安装在旋转台上，所述智能服务装置还包括感应装置和语音采集器，所述语音采集器分别安装在旋转台上，所述控制主体内设置有处理器，所述感应装置、语音采集装置分别与处理器电连接。

本发明设计了一种智能服务装置，服务对象一般为行动不便的孤寡老人，本发明可以通过控制主体来进行语音识别、情绪识别，并根据识别内容来帮组使用者来抓取所需要的物品，给使用者的生活带来便利，同时本发明可以对使用者进行远程实时监控；本发明装置中可以通过移动装置进行移动，语音收集装置可用于收集使用者的语音指令，感应装置可通过一系列的传感器来加强本装置的实际操作中的感知，提高本发明的准确性，用于解决老人由于行动不便带来的困扰。

较优化地，所述第一支撑台和第二支撑台之间还设置有第一连接件和第二连接件，所述第一连接件一端与第二支撑台底端固定，另一端与第一支撑台固定；所述第二连接件分别与第二支撑台底端固定；所述控制主体包括头部、支撑体和伸缩臂，所述支撑体安装在旋转台上，所述头部安装在支撑体上，所述伸缩臂包括第一伸缩臂和第二伸缩臂，所述第一伸缩臂、第二伸缩臂分别安装在支撑体两侧；所述移动装置包括若干移动轮和第一电机，所述第一电机分别安装在第一连接件两侧，所述第一电机分别与第二连接件固定，所述移动轮分别安装在第一支撑台两侧；所述第一电机分别与处理器电连接，所述第一电机分别与对应的移动轮传动连接。

本发明的主要形态为一个可移动的机器人结构，其中通过移动轮进行移动，第一电机为移动轮的运动提供动力源，同时发明中还设计了旋转台，旋转台可以使控制主体进行360度的旋转，不仅给实际应用带来了便捷，同时也提高了移动过程中装置整体的安全性和稳定性，避免本发明出现因转向不及时造成的移动不便的现象，有效实用。

本发明中设计了第一伸缩臂和第二伸缩臂，可通过感知装置进行感知，同时语音采集装置进行语音指令的采集，并通过控制第一伸缩臂、第二伸缩臂的配合来进行物件的夹取，伸缩臂的设计使得夹取物体的过程不被距离限制，不仅提高了实际应用时的便捷性，同时节省了人力，实现了自动化、智能化操作。

较优化地，所述移动轮包括第一轮体、第二轮体、第一连接轴和第二连接轴，所述第一连接轴两端分别与第一轮体、第二轮体固定；所述第二连接轴一端与第一连接轴中部固定，另一端与第一电机的输出轴固定。

较优化地，所述旋转台包括第三支撑台、齿轮、若干个第三连接轴和第四连接轴，所述第三支撑台安装在第二支撑台上，所述第三连接轴一端固定安装在第三支撑台底端，所述第四连接轴一端固定在第二支撑台上；所述齿轮包括第一齿轮和若干个第二齿轮，所述第一齿轮固定套在第三连接轴上，所述第二齿轮固定套在第四连接轴上，所述第二齿轮分别与第一齿轮啮合；所述第二支撑台内设置有空腔，所述空腔内分别设置有若干第二电机，所述第二电机的输出轴分别与第四连接轴传动连接，所述第二电机与处理器电连接。

本发明中设计了一种旋转台，其中第二电机可为旋转台的旋转提供动力源，通过处理器的控制和指令的发送，第二电机可以带动第四连接轴进行旋转，同时带动第二齿轮进行旋转，第二齿轮和第一齿轮啮合，以此来带动第一齿轮的运动，同时第三连接轴随着第一齿轮的运动进行转动，这样设计为控制主体的运动提供了便捷，使得控制主体的运动范围更加广，第一伸缩臂和第二伸缩臂的工作范围更广。

较优化地，所述感应装置包括红外传感器、位移传感器和温度传感器，所述红外传感器分别安装在头部外表面，所述温度传感器分别安装在支撑体外表面，所述位移传感器分别安装在第一支撑台、第二支撑台和第三支撑台外表面，所述红外传感器、位移传感器和温度传感器分别与处理器电连接；所述感应装置还包括图像采集器，所述图像采集器包括第一图像采集器和第二图像采集器，所述第一图像采集器和第二图像采集器分别安装在头部表面，所述第一图像采集器和第二图像采集器分别与处理器电连接。

本发明中设计了红外传感器，可有效对装置所处的环境进行检测，同时当用户出现在探测范围中时，红外检测器可以对控制主体发出提醒；本发明中设计了位移传感器和温度传感器，温度传感器可采集环境温度，并将采集到的信息传输至控制主体，当温度高于或者低于控制主体的预设阀值时，控制主体会对用户发出语音提醒，提醒用户注意温度变化；本发明中位移传感器可有效采集装置整体的位移变化，并将位移信息传输至控制主体，控制主体可根据位移信息进行分析并生成位移图线，我们可以通过查看位移图像来查询整个装置的移动轨迹，便于我们根据轨迹进行装置的整体分析和后期进行查询检修。

较优化地，所述处理器包括分析模块、语音识别***和模糊抓取***，所述语音识别***、分析模块和模糊抓取***依次电连接，所述语音采集器分别与语音识别***电连接，所述第一图像采集器和第二图像采集器分别与分析模块电连接，所述红外传感器、位移传感器和温度传感器分别与分析模块电连接，所述第一电机、第二电机、第一伸缩臂和第二伸缩臂分别与分析模块电连接；所述处理器还包括警报模块，所述警报模块与分析模块电连接。

本发明中设计了语音识别***，其中语音识别***可以接收语音采集器采集到的语音指令，并对语音指令进行分析处理，得出用户所述表达的命令信息，并将命令信息传输至分析模块，由分析模块进行装置的总体监控，模糊抓取***可以根据分析模块分析到的数据信息进行所需物体的识别和抓取，这样设计提高了抓取时装置识别的精准性，提高了抓取效率。

本发明中第一图像采集器用于采集装置所处的环境信息，第二图像采集器可进行实时摄像，记录装置的运动和操作情况，便于用户进行远程监控，有效实用。

较优化地，一种用于监护陪伴的人工智能服务方法，包括以下步骤：

1)红外传感器检测到用户信息时，处理器发送指令给语音采集器；

2)语音采集器接收到命令后，对用户的指令进行语音采集，并将采集后的数据传输至处理器；

3)处理器中的语音识别***对步骤2)采集到的数据进行识别；

4)当步骤3)识别的数据识别正确时，直接到步骤7)；当步骤3)识别的数据识别错误时，直接到步骤5)；

5)处理器发送命令给第一图像采集器，第一图像采集器接收到命令后，对周围的环境进行图像采集，并将采集后的数据传输至处理器；

6)处理器中的模糊抓取***对步骤5)采集到的数据进行识别，并与步骤3)采集到的数据进行匹配；

7)处理器根据步骤3)正确的识别数据或者步骤6)匹配后的数据结果，发送命令至移动装置和伸缩臂，移动装置移动至目标位置，并通过伸缩臂的配合进行目标物的抓取；

8)第二图像采集器实时进行图像采集，并将采集数据存储至处理器，操作结束。

较优化地，所述语音识别***的算法包括以下步骤：

1)对语音信号进行滤波，采样并进行量化；

2)预加重：对量化后的语音信号进行预加重处理，预加重处理时的Z传递函数为H(z)＝1-az^-1，其中a＝0.98，实现预加重；若t时刻采集到的语音值为X(t),经过预加重处理后的值为 Y(t)，则Y(t)＝X(t)-a*X(t-1)；

3)分帧：设置语音帧的帧长为c、帧移为d，语音采样频率为 F_s，帧长对应的采样点个数为M，帧移对应的采样点个数为N，则：M＝c*F_S；N＝d*F_s；实现分帧，分帧处理之后的一帧语音记为T(n)，且每个语音帧包含M个采样点；

4)加窗：使用汉明窗函数W(n)，则U为窗长，U＝256；对每一帧语音T(n)进行加窗处理，得到G(n)，则G(n)＝W(n)*T(n)；

5)进行端点检测：假设G(n)的短时能量为E_k，E_k的低门限阈值为A₁、E_k的高门限阈值为E₂、过零率门限阈值为D，则： D＝min(25*B+2C)； 其中B为开始10帧信号的E_k的平均值，C为开始10帧信号的E_k的标准差；E_min、E_max分别为开始10帧信号的E_k中的最小值和最大值；

若V1为语音信号的起点，从10帧后，用A₁与每一帧的E_k进行比较，并找到E_k＞A₁的帧；若连续几帧的E_k在没有超越A₂的情况写又下降到A₁下，那么V1并不是语音信号的起点，记下一个E_k超越A₂的帧号为V2，依次对比，直到找到首个E_k超越A₂的帧为起点V；确定起点V后，从V-(V+25)帧开始，依次比较每帧的过零率Z_k与过零率门限阈值D的大小，确定语音信号的终止点；

6)提取处理好的语音信号的语音特征并进行分析，其中语音特征包括语音速度、基音周期和基音频率，识别用户的情绪和指令内容；

7)语音识别结束。

本发明中对采集到的语音信息进行预加重、加窗、分帧等处理，目的是为了对语音信息进行预处理，其中预加重时对高频部分进行加重，去除***辐射的影响，增加语音的高频分辨率，加窗、端点检测等操作均是为了提高语音识别的准确性，保证语音特征的提取，使得整个语音识别过程能够有效进行；同时语音识别***还可以识别用户的情绪特征，提高装置的感知能力，确保装置可以按照用户需求进行工作。

较优化地，所述模糊抓取***的算法包括以下步骤：

1)对第一图像采集器采集到的图像进行预处理，采用 Radon变换，对第一图像采集器采集到的目标ISAR图像提取Centreline，并提取上层结构曲线；

2)利用均值梯度法对上层结构曲线进行分段，并计算分段后的分段相对均值特征；

3)对识别目标与和处理器中的指令目标模板进行匹配，计算并识别目标和指令目标模板的模糊集合形式；

4)识别结束。

本发明中采用的第一电机、第二电机均为三相异步电动机，均为市面上常见电机型号，不为本发明设计创新点。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明使用时，首先通过红外传感器、位移传感器和温度传感器来进行信息的采集，当红外传感器检测到用户信息时，语音采集器会采集用户发出的指令信息，并将指令信息传输至语音识别***，由语音识别***进行指令处理和分析，并将得到的所需抓取的物体指令与***中预存的指令模板相比较，若比较一致则识别正确，分析模块可直接发送指令至第一电机和伸缩臂，第一电机带动移动轮移动至目的地，通过第一伸缩臂和第二伸缩臂的配合进行物体的抓取。

若比较结果不一致则识别错误，语音识别***中并没有存储对应的指令信息，分析模块会发送指令至第一图像采集器，通过第一图像采集器进行图像采集，并将采集到的信息通过模糊抓取***进行识别，若采集到的图像与模糊抓取***中的预存对比模板一致时，移动装置和伸缩臂会受到命令开始运动；若不一致，警报模块发出警报。

本发明设计了一种用于监护陪伴的人工智能服务装置及方法，本发明结构简单，设计合理，通过语音识别需要和模糊识别***对用户的指令进行识别，并通过移动装置、伸缩臂等组件进行配合，实现了指令的智能识别和物品的自动化抓取，给用户的生活带来极大的便捷，具有较高的实用性。

附图说明

为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明。

图1为本发明一种用于监护陪伴的人工智能服务装置的整体结构示意图一；

图2为本发明一种用于监护陪伴的人工智能服务装置的整体结构示意图二；

图3为本发明一种用于监护陪伴的人工智能服务装置的移动装置结构示意图；

图4为本发明一种用于监护陪伴的人工智能服务装置的旋转台剖面图；

图5为本发明一种用于监护陪伴的人工智能服务装置的旋转台俯视图；

图6为本发明一种用于监护陪伴的人工智能服务装置的整体模块示意图；

图7为本发明一种用于监护陪伴的人工智能服务装置的语音识别***的工作模块图。

图中：1-控制主体、11-头部、12-支撑体、13-第一伸缩臂、 14-第二伸缩臂、15-红外传感器、16-温度传感器、17-第一图像采集器、18-第二图像采集器、2-旋转台、21-第三支撑台、 22-第四连接轴、23-第二齿轮、24-第一齿轮、25-第三连接轴、 3-第二支撑台、31-空腔、32-第二电机、4-移动装置、41-第一电机、42-移动轮、421-第一轮体、422-第二轮体、423-第二连接轴、424-第一连接轴、5-第一支撑台、6-语音采集器、7-第一连接件、8-第二连接件、9-位移传感器。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1、图2所示，一种用于监护陪伴的人工智能服务装置，所述人工智能服务装置包括移动装置4、第一支撑台5、第二支撑台3和控制主体1，所述第二支撑台3安装在第一支撑台5 上，所述第二支撑台3安装在移动装置4上，所述第二支撑台3 上还设置有旋转台2，所述控制主体1安装在旋转台2上，所述智能服务装置还包括感应装置和语音采集器6，所述语音采集器 6分别安装在旋转台2上，所述控制主体1内设置有处理器，所述感应装置、语音采集装置分别与处理器电连接。

本发明设计了一种智能服务装置，服务对象一般为行动不便的孤寡老人，本发明可以通过控制主体1来进行语音识别、情绪识别，并根据识别内容来帮组使用者来抓取所需要的物品，给使用者的生活带来便利，同时本发明可以对使用者进行远程实时监控；本发明装置中可以通过移动装置4进行移动，语音收集装置可用于收集使用者的语音指令，感应装置可通过一系列的传感器来加强本装置的实际操作中的感知，提高本发明的准确性，用于解决老人由于行动不便带来的困扰。

如图3、图2所示，所述第一支撑台5和第二支撑台3之间还设置有第一连接件7和第二连接件8，所述第一连接件7一端与第二支撑台3底端固定，另一端与第一支撑台5固定；所述第二连接件8分别与第二支撑台3底端固定；所述控制主体1 包括头部11、支撑体12和伸缩臂，所述支撑体12安装在旋转台2上，所述头部11安装在支撑体12上，所述伸缩臂包括第一伸缩臂13和第二伸缩臂14，所述第一伸缩臂13、第二伸缩臂14分别安装在支撑体12两侧；所述移动装置4包括若干移动轮42和第一电机41，所述第一电机41分别安装在第一连接件7两侧，所述第一电机41分别与第二连接件8固定，所述移动轮42分别安装在第一支撑台5两侧；所述第一电机41分别与处理器电连接，所述第一电机41分别与对应的移动轮42传动连接。

本发明的主要形态为一个可移动的机器人结构，其中通过移动轮42进行移动，第一电机41为移动轮42的运动提供动力源，同时发明中还设计了旋转台2，旋转台2可以使控制主体1 进行360度的旋转，不仅给实际应用带来了便捷，同时也提高了移动过程中装置整体的安全性和稳定性，避免本发明出现因转向不及时造成的移动不便的现象，有效实用。

本发明中设计了第一伸缩臂13和第二伸缩臂14，可通过感知装置进行感知，同时语音采集装置进行语音指令的采集，并通过控制第一伸缩臂13、第二伸缩臂14的配合来进行物件的夹取，伸缩臂的设计使得夹取物体的过程不受距离限制，不仅提高了实际应用时的便捷性，同时节省了人力，实现了自动化、智能化操作。

所述移动轮42包括第一轮体421、第二轮体422、第一连接轴424和第二连接轴423，所述第一连接轴424两端分别与第一轮体421、第二轮体422固定；所述第二连接轴423一端与第一连接轴424中部固定，另一端与第一电机41的输出轴固定。

如图4、图5所示，所述旋转台2包括第三支撑台21、齿轮、若干个第三连接轴25和第四连接轴22，所述第三支撑台 21安装在第二支撑台3上，所述第三连接轴25一端固定安装在第三支撑台21底端，所述第四连接轴22一端固定在第二支撑台3上；所述齿轮包括第一齿轮24和若干个第二齿轮23，所述第一齿轮24固定套在第三连接轴25上，所述第二齿轮23固定套在第四连接轴22上，所述第二齿轮23分别与第一齿轮24啮合；所述第二支撑台3内设置有空腔31，所述空腔31内分别设置有若干第二电机32，所述第二电机32的输出轴分别与第四连接轴22传动连接，所述第二电机32与处理器电连接。

本发明中设计了一种旋转台2，其中第二电机32可为旋转台2的旋转提供动力源，通过处理器的控制和指令的发送，第二电机32可以带动第四连接轴22进行旋转，同时带动第二齿轮23进行旋转，第二齿轮23和第一齿轮24啮合，以此来带动第一齿轮24的运动，同时第三连接轴25随着第一齿轮24的运动进行转动，这样设计为控制主体1的运动提供了便捷，使得控制主体1的运动范围更加广，第一伸缩臂13和第二伸缩臂14 的工作范围更广。

如图6所示，所述感应装置包括红外传感器15、位移传感器9和温度传感器16，所述红外传感器15分别安装在头部11 外表面，所述温度传感器16分别安装在支撑体12外表面，所述位移传感器9分别安装在第一支撑台5、第二支撑台3和第三支撑台21外表面，所述红外传感器15、位移传感器9和温度传感器16分别与处理器电连接；所述感应装置还包括图像采集器，所述图像采集器包括第一图像采集器17和第二图像采集器18，所述第一图像采集器17和第二图像采集器18分别安装在头部11表面，所述第一图像采集器17和第二图像采集器18分别与处理器电连接。

本发明中设计了红外传感器15，可有效对装置所处的环境进行检测，同时当用户出现在探测范围中时，红外检测器可以对控制主体1发出提醒；本发明中设计了位移传感器9和温度传感器16，温度传感器16可采集环境温度，并将采集到的信息传输至控制主体1，当温度高于或者低于控制主体1的预设阀值时，控制主体1会对用户发出语音提醒，提醒用户注意温度变化；本发明中位移传感器9可有效采集装置整体的位移变化，并将位移信息传输至控制主体1，控制主体1可根据位移信息进行分析并生成位移图线，我们可以通过查看位移图像来查询整个装置的移动轨迹，便于我们根据轨迹进行装置的整体分析和后期进行查询检修。

如图6所示，所述处理器包括分析模块、语音识别***和模糊抓取***，所述语音识别***、分析模块和模糊抓取***依次电连接，所述语音采集器6分别与语音识别***电连接，所述第一图像采集器17和第二图像采集器18分别与分析模块电连接，所述红外传感器15、位移传感器9和温度传感器16 分别与分析模块电连接，所述第一电机41、第二电机32、第一伸缩臂13和第二伸缩臂14分别与分析模块电连接；所述处理器还包括警报模块，所述警报模块与分析模块电连接。

本发明中设计了语音识别***，其中语音识别***可以接收语音采集器6采集到的语音指令，并对语音指令进行分析处理，得出用户所述表达的命令信息，并将命令信息传输至分析模块，由分析模块进行装置的总体监控，模糊抓取***可以根据分析模块分析到的数据信息进行所需物体的识别和抓取，这样设计提高了抓取时装置识别的精准性，提高了抓取效率。

本发明中第一图像采集器17用于采集装置所处的环境信息，第二图像采集器18可进行实时摄像，记录装置的运动和操作情况，便于用户进行远程监控，有效实用。

如图7所示，一种用于监护陪伴的人工智能服务方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)红外传感器15检测到用户信息时，处理器发送指令给语音采集器6；

2)语音采集器6接收到命令后，对用户的指令进行语音采集，并将采集后的数据传输至处理器；

3)处理器中的语音识别***对步骤2)采集到的数据进行识别；

4)当步骤3)识别的数据识别正确时，直接到步骤7)；当步骤 3)识别的数据识别错误时，直接到步骤5)；

5)处理器发送命令给第一图像采集器17，第一图像采集器17 接收到命令后，对周围的环境进行图像采集，并将采集后的数据传输至处理器；

6)处理器中的模糊抓取***对步骤5)采集到的数据进行识别，并与步骤3)采集到的数据进行匹配；

7)处理器根据步骤3)正确的识别数据或者步骤6)匹配后的数据结果，发送命令至移动装置4和伸缩臂，移动装置4移动至目标位置，并通过伸缩臂的配合进行目标物的抓取；

8)第二图像采集器18实时进行图像采集，并将采集数据存储至处理器，操作结束。

所述语音识别***的算法包括以下步骤：

1)对语音信号进行滤波，采样并进行量化；

2)预加重：对量化后的语音信号进行预加重处理，预加重处理时的Z传递函数为H(z)＝1-az^-1，其中a＝0.98，实现预加重；若t时刻采集到的语音值为X(t),经过预加重处理后的值为 Y(t)，则Y(t)＝X(t)-a*X(t-1)；

3)分帧：设置语音帧的帧长为c、帧移为d，语音采样频率为 F_s，帧长对应的采样点个数为M，帧移对应的采样点个数为N，则：M＝c*F_S；N＝d*F_s；实现分帧，分帧处理之后的一帧语音记为T(n)，且每个语音帧包含M个采样点；

4)加窗：使用汉明窗函数W(n)，则U为窗长，U＝256；对每一帧语音T(n)进行加窗处理，得到G(n)，则G(n)＝W(n)*T(n)；

5)进行端点检测：假设G(n)的短时能量为E_k，E_k的低门限阈值为A₁、E_k的高门限阈值为E₂、过零率门限阈值为D，则： D＝min(25*B+2C)； 其中B为开始10帧信号的E_k的平均值，C为开始10帧信号的E_k的标准差；E_min、E_max分别为开始10帧信号的E_k中的最小值和最大值；

若V1为语音信号的起点，从10帧后，用A₁与每一帧的E_k进行比较，并找到E_k＞A₁的帧；若连续几帧的E_k在没有超越A₂的情况写又下降到A₁下，那么V1并不是语音信号的起点，记下一个E_k超越A₂的帧号为V2，依次对比，直到找到首个E_k超越A₂的帧为起点V；确定起点V后，从V-(V+25)帧开始，依次比较每帧的过零率Z_k与过零率门限阈值D的大小，确定语音信号的终止点；

6)提取处理好的语音信号的语音特征并进行分析，其中语音特征包括语音速度、基音周期和基音频率，识别用户的情绪和指令内容；

7)语音识别结束。

本发明中对采集到的语音信息进行预加重、加窗、分帧等处理，目的是为了对语音信息进行预处理，其中预加重时对高频部分进行加重，去除***辐射的影响，增加语音的高频分辨率，加窗、端点检测等操作均是为了提高语音识别的准确性，保证语音特征的提取，使得整个语音识别过程能够有效进行；同时语音识别***还可以识别用户的情绪特征，提高装置的感知能力，确保装置可以按照用户需求进行工作。

所述模糊抓取***的算法包括以下步骤：

1)对第一图像采集器17采集到的图像进行预处理，采用 Radon变换，对第一图像采集器17采集到的目标ISAR 图像提取Centreline，并提取上层结构曲线；

2)利用均值梯度法对上层结构曲线进行分段，并计算分段后的分段相对均值特征；

3)对识别目标与和处理器中的指令目标模板进行匹配，计算并识别目标和指令目标模板的模糊集合形式；

4)识别结束。

本发明使用时，首先通过红外传感器15、位移传感器9和温度传感器16来进行信息的采集，当红外传感器15检测到用户信息时，语音采集器6会采集用户发出的指令信息，并将指令信息传输至语音识别***，由语音识别***进行指令处理和分析，并将得到的所需抓取的物体指令与***中预存的指令模板相比较，若比较一致则识别正确，分析模块可直接发送指令至第一电机41和伸缩臂，第一电机41带动移动轮42移动至目的地，通过第一伸缩臂13和第二伸缩臂14的配合进行物体的抓取。

若比较结果不一致则识别错误，语音识别***中并没有存储对应的指令信息，分析模块会发送指令至第一图像采集器17，通过第一图像采集器17进行图像采集，并将采集到的信息通过模糊抓取***进行识别，若采集到的图像与模糊抓取***中的预存对比模板一致时，移动装置4和伸缩臂会受到命令开始运动；若不一致，警报模块发出警报。

本发明设计了一种用于监护陪伴的人工智能服务装置及方法，本发明结构简单，设计合理，通过语音识别需要和模糊识别***对用户的指令进行识别，并通过移动装置、伸缩臂等组件进行配合，实现了指令的智能识别和物品的自动化抓取，给用户的生活带来极大的便捷，具有较高的实用性。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (9)

1.一种用于监护陪伴的人工智能服务装置，其特征在于：所述人工智能服务装置包括移动装置(4)、第一支撑台(5)(5)、第二支撑台(3)和控制主体(1)，所述第二支撑台(3)安装在第一支撑台(5)上，所述第二支撑台(3)安装在移动装置(4)上，所述第二支撑台(3)上还设置有旋转台(2)，所述控制主体(1)安装在旋转台(2)上，所述智能服务装置还包括感应装置和语音采集器(6)，所述语音采集器(6)分别安装在旋转台(2)上，所述控制主体(1)内设置有处理器，所述感应装置、语音采集装置分别与处理器电连接。

2.根据权利要求1所述的一种用于监护陪伴的人工智能服务装置，其特征在于：所述第一支撑台(5)和第二支撑台(3)之间还设置有第一连接件(7)和第二连接件(8)，所述第一连接件(7)一端与第二支撑台(3)底端固定，另一端与第一支撑台(5)固定；所述第二连接件(8)分别与第二支撑台(3)底端固定；所述控制主体(1)包括头部(11)、支撑体(12)和伸缩臂，所述支撑体(12)安装在旋转台(2)上，所述头部(11)安装在支撑体(12)上，所述伸缩臂包括第一伸缩臂(13)和第二伸缩臂(14)，所述第一伸缩臂(13)、第二伸缩臂(14)分别安装在支撑体(12)两侧；所述移动装置(4)包括若干移动轮(42)和第一电机(41)，所述第一电机(41)分别安装在第一连接件(7)两侧，所述第一电机(41)分别与第二连接件(8)固定，所述移动轮(42)分别安装在第一支撑台(5) 两侧；所述第一电机(41)分别与处理器电连接，所述第一电机(41)分别与对应的移动轮(42)传动连接。

3.根据权利要求2所述的一种用于监护陪伴的人工智能服务装置，其特征在于：所述移动轮(42)包括第一轮体(421)、第二轮体(422)、第一连接轴(424)和第二连接轴(423)，所述第一连接轴(424)两端分别与第一轮体(421)、第二轮体(422)固定；所述第二连接轴(423)一端与第一连接轴(424)中部固定，另一端与第一电机(41)的输出轴固定。

4.根据权利要求3所述的一种用于监护陪伴的人工智能服务装置，其特征在于：所述旋转台(2)包括第三支撑台(21)、齿轮、若干个第三连接轴(25)和第四连接轴(22)，所述第三支撑台(21)安装在第二支撑台(3)上，所述第三连接轴(25)一端固定安装在第三支撑台(21)底端，所述第四连接轴(22)一端固定在第二支撑台(3)上；所述齿轮包括第一齿轮(24)和若干个第二齿轮(23)，所述第一齿轮(24)固定套在第三连接轴(25)上，所述第二齿轮(23)固定套在第四连接轴(22)上，所述第二齿轮(23)分别与第一齿轮(24)啮合；所述第二支撑台(3)内设置有空腔(31)，所述空腔(31)内分别设置有若干第二电机(32)，所述第二电机(32)的输出轴分别与第四连接轴(22)传动连接，所述第二电机(32)与处理器电连接。

5.根据权利要求4所述的一种用于监护陪伴的人工智能服务装置，其特征在于：所述感应装置包括红外传感器(15)、位移传感器(9)和温度传感器(16)，所述红外传感器(15)分别安装在头部(11)外表面，所述温度传感器(16)分别安装在支撑体(12)外表面，所述位移传感器(9)分别安装在第一支撑台(5)、第二支撑台(3)和第三支撑台(21)外表面，所述红外传感器(15)、位移传感器(9)和温度传感器(16)分别与处理器电连接；所述感应装置还包括图像采集器，所述图像采集器包括第一图像采集器(17)和第二图像采集器(18)，所述第一图像采集器(17)和第二图像采集器(18)分别安装在头部(11)表面，所述第一图像采集器(17)和第二图像采集器(18)分别与处理器电连接。

6.根据权利要求5所述的一种用于监护陪伴的人工智能服务装置，其特征在于：所述处理器包括分析模块、语音识别***和模糊抓取***，所述语音识别***、分析模块和模糊抓取***依次电连接，所述语音采集器(6)分别与语音识别***电连接，所述第一图像采集器(17)和第二图像采集器(18)分别与分析模块电连接，所述红外传感器(15)、位移传感器(9)和温度传感器(16)分别与分析模块电连接，所述第一电机(41)、第二电机(32)、第一伸缩臂(13)和第二伸缩臂(14)分别与分析模块电连接；所述处理器还包括警报模块，所述警报模块与分析模块电连接。

7.一种用于监护陪伴的人工智能服务方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)红外传感器(15)检测到用户信息时，处理器发送指令给语音采集器(6)；

2)语音采集器(6)接收到命令后，对用户的指令进行语音采集，并将采集后的数据传输至处理器；

3)处理器中的语音识别***对步骤2)采集到的数据进行识别；

4)当步骤3)识别的数据识别正确时，直接到步骤7)；当步骤3)识别的数据识别错误时，直接到步骤5)；

5)处理器发送命令给第一图像采集器(17)，第一图像采集器(17)接收到命令后，对周围的环境进行图像采集，并将采集后的数据传输至处理器；

6)处理器中的模糊抓取***对步骤5)采集到的数据进行识别，并与步骤3)采集到的数据进行匹配；

7)处理器根据步骤3)正确的识别数据或者步骤6)匹配后的数据结果，发送命令至移动装置(4)和伸缩臂，移动装置(4)移动至目标位置，并通过伸缩臂的配合进行目标物的抓取；

8)第二图像采集器(18)实时进行图像采集，并将采集数据存储至处理器，操作结束。

8.根据权利要求7所述的一种用于监护陪伴的人工智能服务方法，其特征在于：所述语音识别***的算法包括以下步骤：

1)对语音信号进行滤波，采样并进行量化；

2)预加重：对量化后的语音信号进行预加重处理，预加重处理时的Z传递函数为H(z)＝1-az^-1，其中a＝0.98，实现预加重；若t时刻采集到的语音值为X(t),经过预加重处理后的值为Y(t)，则Y(t)＝X(t)-a*X(t-1)；

3)分帧：设置语音帧的帧长为c、帧移为d，语音采样频率为F_s，帧长对应的采样点个数为M，帧移对应的采样点个数为N，则：M＝c*F_S；N＝d*F_s；实现分帧，分帧处理之后的一帧语音记为T(n)，且每个语音帧包含M个采样点；

4)加窗：使用汉明窗函数W(n)，

则U为窗长，U＝256；

对每一帧语音T(n)进行加窗处理，得到G(n)，则G(n)＝W(n)*T(n)；

5)进行端点检测：假设G(n)的短时能量为E_k，E_k的低门限阈值为A₁、E_k的高门限阈值为E₂、过零率门限阈值为D，则：

其中B为开始10帧信号的E_k的平均值，C为开始10帧信号的E_k的标准差；E_min、E_max分别为开始10帧信号的E_k中的最小值和最大值；

若V1为语音信号的起点，从10帧后，用A₁与每一帧的E_k进行比较，并找到E_k＞A₁的帧；若连续几帧的E_k在没有超越A₂的情况写又下降到A₁下，那么V1并不是语音信号的起点，记下一个E_k超越A₂的帧号为V2，依次对比，直到找到首个E_k超越A₂的帧为起点V；确定起点V后，从V-(V+25)帧开始，依次比较每帧的过零率Z_k与过零率门限阈值D的大小，确定语音信号的终止点；

6)提取处理好的语音信号的语音特征并进行分析，其中语音特征包括语音速度、基音周期和基音频率，识别用户的情绪和指令内容；

7)语音识别结束。

9.根据权利要求7所述的一种用于监护陪伴的人工智能服务方法，其特征在于：所述模糊抓取***的算法包括以下步骤：

1)对第一图像采集器(17)采集到的图像进行预处理，采用Radon变换，对第一图像采集器(17)采集到的目标ISAR图像提取Centreline，并提取上层结构曲线；

2)利用均值梯度法对上层结构曲线进行分段，并计算分段后的分段相对均值特征；

3)对识别目标与和处理器中的指令目标模板进行匹配，计算并识别目标和指令目标模板的模糊集合形式；

4)识别结束。