[发明专利]一种基于神经网络的导盲机器人

权利要求书

1.一种基于神经网络的导盲机器人，其特征在于，包括机器人本体（1），

所述机器人本体（1）的底部安装有底座（2），所述底座（2）的四个拐角处均安装有转向制动箱（13），所述转向制动箱（13）的底部连接有连接轴（19），所述连接轴（19）的底部安装有车轮固定架（14），所述车轮固定架（14）的中部安装有车轮（15），所述车轮固定架（14）的一侧安装有轴承（18），所述车轮固定架（14）的另一侧安装有齿轮箱（16），所述齿轮箱（16）上安装有电机（17），所述底座（2）的一侧安装有护板（20），所述底座（2）的另一侧安装有背板（4），所述背板（4）和护板（20）的三个侧面均安装有红外线传感器（5），所述底座（2）的顶部上还安装有液压升降杆（12），所述液压升降杆（12）的顶部安装有座椅（11），所述液压升降杆（12）的一侧安装有电池箱（3），所述护板（20）的顶部安装有把手（9），所述把手（9）的一侧安装有控制箱（10），所述把手（9）的两侧均安装有支撑杆（6），所述支撑杆（6）的顶部安装有遮阳板（7），所述遮阳板（7）的顶部安装有光伏板（8）。

2.一种基于神经网络的导盲机器人的方法，其特征在于，包括：

人机交互方式；

视觉识别方法；

经BP算法优化后的PID控制方法；

改进卷积神经网络算法的语音识别方法。

3.根据权利要求2所述的基于神经网络的导盲机器人的方法，其特征在于，所述人机交互方式包括：

盲人通过转动手腕、手指、头部、躯干等来改变与之固定的传感器扫

描方向，再利用Kinect并基于骨骼特征，使用隐马尔可夫模型训练进行测试向牵引杆施压以触发相连的压力传感器来判断盲人与设备的相对速度，以及通过手势向机器人表述目的地等行为对导盲系统的输入命令；

在进行数据融合前，为确保设备系统位移参数的精确度，采用滑动平均值滤波对输出的数据进行矫正；

滑动平均值滤波具体为:在对体感设备数字信号进行采集过程中，首先找寻一个 X 值使 X 与每个采样值 X( k) ( K = 1×N) 间的平方和最小，具体计算公式为:

E = min (1)

对上式求极限，则得到:

X = (2)

对体感设备得到的信息来讲,包含有效信息Si和噪声成分Ci；其中,有效信息之和为:

(3)

噪声成分Ci为:

(4)

对公式(3)和公式(4)进行算数平均，那么可以得到算数平均后的信噪

比:

(5)。

4.根据权利要求2所述的基于神经网络的导盲机器人的方法，其特征在于，所述视觉识别方法包括：

视觉目标的颜色特征和几何特征是识别的两道标志，对于颜色特征主要运用对其色彩空间的分割然后通过设定阈值对其进行筛选滤波来获取交通灯灯；对于几何特征看其形状识别其处理包含四大步骤，即对图像的预处理，分割，检测，决策处理。