基于仿人机器人听觉系统的声源定位研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 本论文研究的背景意义 | 第11页 |
| 1.2 仿人机器人听觉系统的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国内外机器人听觉系统研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 声源定位的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 仿人机器人NAO简介 | 第14-16页 |
| 1.3.1 机器人NAO的系统结构 | 第14-16页 |
| 1.3.2 机器人的听觉系统 | 第16页 |
| 1.4 本文主要研究的内容 | 第16-19页 |
| 第2章 声音定位的方法 | 第19-31页 |
| 2.1 基于人耳结构的听觉模型 | 第19-23页 |
| 2.1.1 人耳的物理模型 | 第19-21页 |
| 2.1.2 声音传播的物理模型 | 第21-23页 |
| 2.2 声源定位策略 | 第23-26页 |
| 2.2.1 几种声源定位策略 | 第23-24页 |
| 2.2.2 定位策略比较 | 第24-26页 |
| 2.3 时延估计 | 第26-27页 |
| 2.3.1 时延技术的基本概念 | 第26-27页 |
| 2.3.2 达到时间差的定位方法 | 第27页 |
| 2.4 可控波束形成技术定位算法 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于TDOA的声源定位 | 第31-47页 |
| 3.1 信号预处理 | 第31-33页 |
| 3.1.1 信号去噪 | 第31页 |
| 3.1.2 加窗与端点检测 | 第31-33页 |
| 3.2 广义互相关方法求时延估计 | 第33-34页 |
| 3.3 基于四个麦克风的时差定位 | 第34-43页 |
| 3.3.1 时差定位算法基本原理 | 第34-37页 |
| 3.3.2 三维空间中的时差定位 | 第37-40页 |
| 3.3.3 定位精度分析 | 第40-43页 |
| 3.4 改进的到达时间差算法 | 第43-44页 |
| 3.5 算法仿真与实现 | 第44-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于可控波束形成技术的声源定位 | 第47-63页 |
| 4.1 可控波束形成技术简介 | 第47-48页 |
| 4.2 改进的可控波束形成技术定位 | 第48-52页 |
| 4.2.1 频域去噪 | 第48-49页 |
| 4.2.2 混响的去除 | 第49-51页 |
| 4.2.3 汉语音节的加强 | 第51-52页 |
| 4.3 基于卡尔曼滤波的声源定位跟踪算法 | 第52-60页 |
| 4.3.1 卡尔曼滤波基本知识 | 第53-56页 |
| 4.3.2 扩展卡尔曼滤波 | 第56-58页 |
| 4.3.3 声源运动模型的建立 | 第58页 |
| 4.3.4 卡尔曼滤波的跟踪算法 | 第58-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-63页 |
| 第5章 声源定位实验研究 | 第63-73页 |
| 5.1 机器人听觉系统结构 | 第63-65页 |
| 5.1.1 机器人硬件结构 | 第63-64页 |
| 5.1.2 机器人软件平台 | 第64-65页 |
| 5.2 机器人声源定位实验研究 | 第65-71页 |
| 5.2.1 实验步骤及流程 | 第65-66页 |
| 5.2.2 实验结果及分析 | 第66-71页 |
| 5.3 误差分析 | 第71-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 6.1 总结 | 第73页 |
| 6.2 展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
