家庭监护机器人关键技术的研究与实现
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·国内外移动机器人研究历史和现状 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 系统总体设计概述 | 第14-19页 |
| ·系统功能设计 | 第15-17页 |
| ·系统硬件方案 | 第17-19页 |
| 第三章 家庭监护机器人地理位置定位的研究 | 第19-29页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·数学模型 | 第19-22页 |
| ·二维角、时延和极化联合估计方法 | 第22-23页 |
| ·计算机仿真试验及结果 | 第23-26页 |
| ·无线移动机器人的户外定位 | 第26-27页 |
| ·结论 | 第27-29页 |
| 第四章 家庭监护机器人室内定位的研究 | 第29-36页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·数学模型 | 第30-34页 |
| ·无线移动机器人的室内位姿估计 | 第34-35页 |
| ·结论 | 第35-36页 |
| 第五章 家庭监护机器人语音识别系统的设计 | 第36-61页 |
| ·国内外语音识别的历史与现状 | 第36-37页 |
| ·语音识别基础 | 第37-40页 |
| ·语音识别原理 | 第37-38页 |
| ·语音识别的一般方法 | 第38-40页 |
| ·隐马可夫模型原理 | 第40-43页 |
| ·Markov链介绍 | 第40-41页 |
| ·HMM 介绍 | 第41-42页 |
| ·HMMl的定义 | 第42页 |
| ·HMM1的三个基本问题 | 第42-43页 |
| ·隐马可夫模型工具(HTK) | 第43-51页 |
| ·HMM模型的一般原则 | 第43-45页 |
| ·基本识别原理 | 第45-47页 |
| ·HTK软件架构 | 第47-48页 |
| ·HTK 工具包 | 第48-51页 |
| ·嵌入式语音识别硬件平台研究与设计 | 第51-55页 |
| ·语音识别算法处理器研究 | 第51-54页 |
| ·语音编解码芯片研究 | 第54-55页 |
| ·语音识别硬件设计 | 第55页 |
| ·嵌入式语音识别系统研究与设计 | 第55-60页 |
| ·嵌入式Linux系统移植定制研究 | 第55-57页 |
| ·语音识别系统实现 | 第57-59页 |
| ·语音识别系统实验及结果 | 第59-60页 |
| ·结论 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
