基于语音识别的轮椅机器人无线监控系统设计与关键技术

本文档深入探讨了一种基于语音识别的轮椅机器人无线监控系统的研究。该系统将语音识别技术、图像识别技术以及短距离控制巧妙地融合在一起，旨在提升人机交互的便捷性和实用性。研究的核心内容分为三个部分： 首先，构建了一个硬件平台，采用上位机和下位机的设计构建无线语音识别监控系统。这个系统允许通过视频实时传输监控轮椅的运动状态和病人的状况，并且操作人员能够通过语音命令直接控制轮椅机器人执行预设任务，极大地提高了轮椅服务的自主性和远程操作能力。 第二部分，详细研究了语音识别的基本原理，特别是隐马尔可夫模型的语音识别算法。在平台上实现了一个基于隐马尔可夫模型的孤立词语音识别系统，涵盖了预处理、端点检测、特征参数提取和模式匹配等步骤。具体应用到汉语语音“到”的识别，实验结果显示，系统具有较高的识别率，约为%左右，这表明了其在实际应用中的有效性。 接着，文章介绍了基于图像的物体识别过程，包括图像预处理、分割、边缘提取以及通过坐标计算确定机器人位置，结合路径规划，使得机器人能够准确地沿着预设路线移动，实现基于标识物的导航功能。 最后，作者成功在平台和单片机系统上实现了轮椅机器人的无线语音识别监控系统，并编写了相关的软件程序。实验结果验证了该系统的识别性能和监控功能达到了预期标准，满足了实际应用的需求。 整个研究不仅具有理论研究价值，还具有明显的实践意义，为残疾人辅助设备的发展提供了新的思路和技术支持。关键词包括轮椅机器人、语音识别、隐马尔可夫模型和图像识别，这些技术的集成展示了未来智能健康监护设备的潜力。 在整个研究过程中，作者严格遵守学术诚信，确保论文的原创性和公正性，声明论文是个人在导师指导下独立完成的，没有抄袭他人成果，对于合作研究也给予了充分的引用和致谢。这篇学位论文体现了作者在语音识别和机器人技术领域的扎实研究和创新贡献。