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项目信息
项目名称:[机器人应用专题]基于Zynq的个人智能机器人助理  
项目信息:
应用领域:工业控制、科研、医疗
设计摘要:
项目背景
随着科技的发展,机器人的应用领域越发广泛,功能也越来越强大。同时,机器人的设计理念也发生着变化。如今,机器人不再是只在展厅供人“欣赏”的冷冰冰的高科技产品,它们越来越贴近人们的生活,可以预见,机器人将成为人们生活中的好帮手。

项目目标
本项目要达到的目标为个人智能机器人助理,如识别对象身份、与该对象进行语音交互并根据该对象的命令完成相应动作,如送咖啡(在行进过程中自动躲避障碍物)、分发信件。
系统原理和技术特点:

系统分为:图像识别模块(人脸识别模块、信封识别模块)、语音识别模块、行进避障模块、电机控制模块。

人脸识别模块:
        获得用户头像后首先根据图像质量,进行去噪、锐化、二值化等操作获得一幅黑白图,以此为基础进行图像归一化并进行人脸检测;其次提取该图的特征信息,即获得该图像的唯一标识,与特征库内的特征信息比对,根据匹配的相似度进行判定:若匹配度大于阀值T,则认为该用户身份对应着特征库内相似度最大的身份;若匹配度小于阀值T,则判定该用户不在库中,视为陌生人。

信封识别模块:
        和人脸识别原理类似,信封的收信人识别原理也是首先获得信封的图像,根据图像质量进行图像处理并归一化;然后根据版面的特征,定位收信人位置,提取收信人处部分图像,其次进行基于y向垂直积分的方法字符分割,得到每个字符的图片,紧接着提取该图的特征信息,即获得该图像的唯一标识,然后与特征库内的特征信息比对,根据匹配的相似度进行判定,认为与其相似度最大的特征信息对应的字母即为该图片所代表的字母。然后分析每个字母图片得到的字符串中便包含了收信人的信息,并以此为依据,为后续的送信工作提供数据。

语音识别模块:
        首先对语音信号进行采集和量化,得到PCM码。之后对其进行预处理、端点检测、特征提取,得到特征向量。之后用此特征向量可以进行训练或者识别,如果是进行识别则要进行模板匹配以得到识别结果。

行进避障模块:
        机器人通过摄频技术,采集地上预先布置的行进路线,判断行进线路。并且通过每个岔路口的路径标识符(类似路由器的功能)来判断方向。

电机控制模块:
        通过控制电机的转速达到对小车车轮速度的控制以及方向的改变。通过超声波定位技术和图像识别技术来判断目标的方位,从而使得机器认定位目标,抓取目标。

系统框图.jpg
系统框图:系统框图.jpg
软件流程介绍: 软件流程图.pdf [40.5 KB]
计划书:[机器人应用专题]基于Zynq的个人智能机器人助理计划书.doc [790.5 KB]
当前项目状态:
参赛信息:
指导老师姓名: 严海蓉,李永
指导老师职称: 副教授
学校: 北京工业大学
研究方向: 无线传感器网络技术及应用、网络通信技术
嵌入式、通讯
参赛情况: OpenHW12开源硬件与嵌入式计算大赛
需求信息:
拟采用的平台:ZED板
是否需要设计扩展板?
需要的基本功能:
最新版本:
暂无发布的版本信息   了解目前项目的开发进度
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