基于等边三角形麦克风列阵的平面声源定位建模与仿真毕业设计说明书论文.docx
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基于等边三角形麦克风列阵的平面声源定位建模与仿真毕业设计说明书论文
毕业设计说明书(论文)
题目:
基于等边三角形麦克风列阵的
平面声源定位建模与仿真
毕业设计(论文)原创性声明和使用授权说明
原创性声明
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所呈交的毕业设计(论文),是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知,除文中特别加以标注和致谢的地方外,不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果,也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体,均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
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学位论文原创性声明
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所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
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对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。
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日期:
年月日
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涉密论文按学校规定处理。
作者签名:
日期:
年月日
导师签名:
日期:
年月日
指导教师评阅书
指导教师评价:
一、撰写(设计)过程
1、学生在论文(设计)过程中的治学态度、工作精神
□优□良□中□及格□不及格
2、学生掌握专业知识、技能的扎实程度
□优□良□中□及格□不及格
3、学生综合运用所学知识和专业技能分析和解决问题的能力
□优□良□中□及格□不及格
4、研究方法的科学性;技术线路的可行性;设计方案的合理性
□优□良□中□及格□不及格
5、完成毕业论文(设计)期间的出勤情况
□优□良□中□及格□不及格
二、论文(设计)质量
1、论文(设计)的整体结构是否符合撰写规范?
□优□良□中□及格□不及格
2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)?
□优□良□中□及格□不及格
三、论文(设计)水平
1、论文(设计)的理论意义或对解决实际问题的指导意义
□优□良□中□及格□不及格
2、论文的观念是否有新意?
设计是否有创意?
□优□良□中□及格□不及格
3、论文(设计说明书)所体现的整体水平
□优□良□中□及格□不及格
建议成绩:
□优□良□中□及格□不及格
(在所选等级前的□内画“√”)
指导教师:
(签名)单位:
(盖章)
年月日
评阅教师评阅书
评阅教师评价:
一、论文(设计)质量
1、论文(设计)的整体结构是否符合撰写规范?
□优□良□中□及格□不及格
2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)?
□优□良□中□及格□不及格
二、论文(设计)水平
1、论文(设计)的理论意义或对解决实际问题的指导意义
□优□良□中□及格□不及格
2、论文的观念是否有新意?
设计是否有创意?
□优□良□中□及格□不及格
3、论文(设计说明书)所体现的整体水平
□优□良□中□及格□不及格
建议成绩:
□优□良□中□及格□不及格
(在所选等级前的□内画“√”)
评阅教师:
(签名)单位:
(盖章)
年月日
教研室(或答辩小组)及教学系意见
教研室(或答辩小组)评价:
一、答辩过程
1、毕业论文(设计)的基本要点和见解的叙述情况
□优□良□中□及格□不及格
2、对答辩问题的反应、理解、表达情况
□优□良□中□及格□不及格
3、学生答辩过程中的精神状态
□优□良□中□及格□不及格
二、论文(设计)质量
1、论文(设计)的整体结构是否符合撰写规范?
□优□良□中□及格□不及格
2、是否完成指定的论文(设计)任务(包括装订及附件)?
□优□良□中□及格□不及格
三、论文(设计)水平
1、论文(设计)的理论意义或对解决实际问题的指导意义
□优□良□中□及格□不及格
2、论文的观念是否有新意?
设计是否有创意?
□优□良□中□及格□不及格
3、论文(设计说明书)所体现的整体水平
□优□良□中□及格□不及格
评定成绩:
□优□良□中□及格□不及格
(在所选等级前的□内画“√”)
教研室主任(或答辩小组组长):
(签名)
年月日
教学系意见:
系主任:
(签名)
年月日
基于等边三角形麦克风列阵的平面声源定位建模与仿真
摘要
随着科学技术的不断发展,以及相关学科的相互渗透,机器人系统正在向着智能化的方向不断发展。
机器人听觉系统同视觉系统一起都是智能机器人的重要标志,通过听觉系统可以实现人机交互、机器人与环境交互。
在实际环境下,声音具有可以绕过障碍物的性质,因此可以使听觉与机器人视觉、嗅觉等感官相配合,弥补其它传感器视场有限且不能穿过非透光障碍物的局限。
因此,利用声信号处理机制对声源定位技术进行基础性研究,并将其应用于机器人声源目标定位中,是目前智能机器人应用的现实需求,并且声源定位技术在服务机器人领域必然具有广阔的应用前景。
本课题通过对麦克风阵列的设计,建立了一种基于仿生学方法的移动机器人听觉系统模型;然后采用基于声音到达时间差的方法实现对特定声源方向的测定。
主要内容包括以下几个部分:
1.平面声源定位的基本原理
2.MATLAB软件介绍及神经网络NNET的应用
3.仿真实验及结果分析
关键词:
机器人听觉,声源定位,声达时间差
MODELINGANDSIMULATIONODBEAMFORMERBASEDONTHEPLANEEQUILATERALTRIANGLEMICROPHONEARRAY
ABSTRACT
Withthedevelopmentofscienceandtechnologyandmutualinfiltrationofrelateddisciplines,robotsystemismovingtowardstothedirectionofdevelopmentandIntelligence.Robotvisionsystemtogetherwithauditorysystemisanimportantsymbolofintelligentrobot,sorobotcanrealizehuman-machineinteractionsandrobot-environmentinteractionsthroughtheauditorysystem.Intheactualcircumstances,asthesoundcanbypasstheobstruction,hearingcanbemadewiththerobotvision,senseofsmellandsoontomakeupforthelimitedfieldofviewandthelimitationcannotpassthroughthebarrierofnon-transparencyforothersensors.Therefore,throughthebasicresearchofbeamformertechnologybyusingtheacousticsignalprocessingmechanism,wecanapplyittotherobotgoalorientation,becauseitistherealisticdemandofcurrentlyintelligentrobotapplications,atthesametime,beamformertechnologyinservicerobotfieldmusthavebroadapplicationprospects.
Thistextcontainsthesubjectsasfollowing:
1.Thebasicprincipleofplanarbeamformer
2.TheintroductionofMATLABsoftwareandtheapplicationofneuralnetwork
3.Simulationandanalysisoftheresults
Keywords:
robotaudition,soundlocation,TDOA
目次
1绪论
1.1研究背景及意义
随着科学技术的不断发展,以及相关学科的相互渗透,机器人系统正在向着智能化的方向不断发展。
我们要求新的智能机器人初步具备环境适应能力、判断能力和运动能力等,从目前的发展来看,研究仍是主要放在机器人的声音识别上,机器人在声源定位方面只是在远场的定位上有初步的进展,精确度不是很高,不是很适合在实际的应用。
可以说利用声信号处理机制对声源定位技术进行基础性研究,并将其应用于机器人声源目标定位中,是目前智能机器人应用的现实需求。
通过对生物社会行为的人工模拟,使机器人产生适应性强、鲁棒性高的智能行为。
这些智能特性使得机器人系统在航空航天、地质探测、医疗服务、交通管理、工农业生产、科学考察以及军事和民用等领域显示出广阔的前景,极大地提高了工农业和国防的现代化程度。
数字信号处理技术和声电技术的不断完善和成熟为机器人听觉系统的发展做了良好的铺垫,现在听觉系统的研究已经成为机器人研究领域的重要研究对象,并且为机器人感知技术的研究提供了新的思路。
实际上,声源定位技术通过模拟人耳听觉机制,利用声学传感装置接收声波,再利用电子装置将声信号进行转化处理,以此实现对声源位置进行探测、识别并对目标进行定位及跟踪。
声源定位技术的优点有隐蔽性强、不易受干扰、低成本、不易被发现等,因此逐渐受到各国的重视,尤其是在军事和民用上有很广阔的前景。
比如,潜水艇的声纳对运动声源的定位跟踪就是由声探测系统完成的;地震救灾任务中,使用的声波振动生命探测仪就是利用被困者发出的声音来判断其具体位置的。
在声源定位系统中,有效地提高定位精度是科研人员要解决的问题,也是当前研究的热点。
要提高精度,就要排除环境中其他噪声的影响,这包括背景噪声、声源回声以及机器人自身电机发出的声音等等,因为这些因素会干扰听觉系统对目标声源信息的有效检测,比如,当噪声与目标声源的性质相近时,定位的精度会大大降低,更甚至会导致定位结果是错误的。
另外,我们也要注意软件和硬件的实际问题,要根据现场的情况,设计定位方法简单,计算量小的程序,从而提高效率。
因此,如何提高声源定位的精度还有效率问题是必须要解决的关键问题。
机器人听觉系统同视觉系统一起都是智能机器人的重要标志,通过听觉系统可以实现人机交互、机器人与环境交互。
在实际环境下,声音具有可以绕过障碍物的性质,因此可以使听觉与机器人视觉、嗅觉等感官相配合,弥补其它传感器视场有限且不能穿过非透光障碍物的局限。
因此,建立移动机器人听觉系统模型,并对其关键技术进行研究,同时将其应用于复杂环境中执行危险作业任务具有重要的理论意义和应用价值,作为智能机器人听觉感知的关键技术之一,声源定位技术在服务机器人领域必然具有广阔的应用前景。
1.2研究现状
1.2.1国外发展现状
随着科学技术的不断发展,机器人技术备受科研人员的关注。
目前机器人的视觉系统有较高水平,技术较成熟,而听觉系统尚处于发展阶段,仍有一大段路去走。
1995年,麻省理工学院的Irie等人在机器人Cog和Kismet上安装了简易的听觉系统[3],这是关于移动机器人声源定位的最早的研究为今后机器人人工听觉的研究指明了方向,开辟了一个新的领域。
1999年,日本会津大学的JieHuang等人研发出一种装载有实时声源定位系统的移动机器人,该机器人能够在存在混乱的环境中绕过障碍对发声源进行准确定位。
2000年以来,日本京都大学研发的SIG系列机器人采用了双耳听觉系统。
2004年,IEEE/RSJ关于智能机器人系统的国际会议首次将机器人听觉作为一个研究主题,大大促进了听觉机器人的发展和实际中的应用。
最近几年,在机器人听觉方面开始采用了多个麦克风,实现更高效的定位。
日本索尼公司研制的QRIOSDR-4X
型号的机器人安装了由7个麦克风构成的听觉系统,澳大利亚CSIROICT信息通讯与技术中心的Jean-MarcValin等人在机器人Pioneer2上安装了由八只麦克风构成的听觉系统进行了声源定位,这使得机器人具有较好的鲁棒性。
综上所述,科研人员在机器人听觉系统上不断摸索前进,使听觉机器人不断成熟,并且各研究机构成功开发的实际产品以及大量丰富的机器人听觉控制技术和方法,对本课题的基于听觉的移动机器人目标定位方法的研究都具有重要的借鉴和参考价值。
1.2.2国内发展现状
相较于国外对声源定位技术的研究,国内则起步较晚,从事这一领域研究的大学和研究机构相对较少,尤其是应用实际方面,但是随着需求的增加,对基于声达时间差的声源定位技术的研究越来越深入。
开展这方面研究工作的单位主要是一些大学和研究所,如中国科学院、南京理工大学、北京理工大学等。
中科院声学研究所主要研究声矢量传感器的分布式定位系统在水下宽带声源定位中的应用;南京理工大学主要研究空间目标声定位方法以及风对被动声定位的影响;北京理工大学利用被动声传感器阵列对直升机目标进行定位的实现方法。
可以说我们面对的事一个全新的领域,不但要注重理论上的基础研究和创新,更要把成熟的技术应用于工业生产和社会生活中去,方便人们的生活,更好的为人们服务,这也是科研人员不断努力研究的方向。
1.3本课题研究的内容
本课题针对等边三角型麦克风阵列这一特定结构,根据几何关系,建立平面声源定位解析模型,并通过仿真实验分析其性能,进而利用BP神经网络方法对平面定位计算模型进行拟合以改善系统性能。
本研究的主要内容有:
1.我们要通过机器人仿生学方法模拟人类听觉系统,建立听觉系统模型,其包括三个单元:
传声器单元、预处理单元和定位单元。
2.对软件部分进行相应的介绍,并分析结果。
本文研究的重点是机器人听觉模型的构建和实现。
1.4本课题的主要工作过程
1.对本课题进行初步了解,对传感器进行了解,建立本课题实施的初步理论方法,查阅相关文献,完成前期报告。
2.构建机器人听觉系统模型,给机器人安装麦克风阵列作为其接受声音的装置,通过设计适用于机器人目标定位的传声器阵列的拓扑结构,并对声音信号进行预处理,然后利用各阵元信息的相对关系进行定位计算,从而实现声音信息的完整获取和全向定位。
3.对建立的实验系统进行调试,以达到预期效果。
4.完成论文初稿;完善最终成果的表达,完成论文定稿。
2平面声源定位的基本原理
我们给机器人安装声音接收装置可以使机器人具有识别声音和识别声源方向的功能,可以通过模拟人耳的听觉系统建立声源定位模型:
听觉系统根据声音到达两耳的时间差,判断出声源的方向和位置。
因此,机器人的听觉系统要具有传声器单元来接收声音信号,并且还需要声音分析单元。
综上所述,本课题拟采用麦克风作为阵元构成传声器阵列,用于接收声音,通过设计适用于机器人目标定位的传声器阵列的拓扑结构,并对声音信号进行预处理,然后利用各阵元信息的相对关系进行定位计算,从而实现声音信息的完整获取和全向定位。
本章研究了人耳的听觉系统,建立了机器人听觉系统模型。
2.1人耳声源定位的基本原理
2.1.1声音的物理性质
声音是通过一定介质中传播的,属于机械运动,在陆地上,声音的传播介质是空气。
在声音传播的过程中,空气分子在声音的传播方向上来回振动,造成空气交替地被压缩和稀疏,形成所谓的密波和疏波。
我们视理想状态下的声音波形为正弦,可表达为:
但在现实中声音并不是简单的正弦而是一个复杂的波形,我们分析时会用到频率、相位、幅度等物理量。
音调的高低由声音的频率高低决定,频率越高,音调越高,二者不是简单的线性关系;响度的高低主要由声音幅度大小决定,幅度越大,响度越高,二者不是简单的线性关系;音色与声音的频谱特性有关,对音乐而言,音色主要由某一基频音的谐波决定。
2.1.2双耳效应
当声源偏向左耳或右耳,即偏离两耳正前方的中轴线时,声源到达左、右耳的距离存在差异,这将导致到达两耳的声音在声级、时间、相位上存在着差异,这种微小差异被人耳的听觉所感知,传导给大脑并与存贮在大脑里已有的听觉经验进行比较、分析,得出声音方位的判别,这就是双耳效应。
双耳时间差和双耳声级差的形成如图1所示。
图1双耳时间差和双耳声级差的形成
双耳时间差:
双耳时间差是指声音信号分别传至两只耳朵时所形成的时间差。
由于左右两耳之间有一定的距离,因此,除了来自前方和正后方的声音之外,由其他方向传来的声音到达两耳的时间就有先后,从而造成时间差。
如果声源偏右,则声音必先到右耳后到达左耳。
声源越是偏向一侧,则时间差也越大。
总之,人类对声源的定位机理是通过声音发散到达双耳的时间差和声级差(它们都是声源的方位和声波频率f的函数),将这些差异与以往的经验比较,从而决定声源的方向,是个逆推过程。
设计的平面麦克风仿生定位原理与双耳效应相同。
2.1.3平面麦克风仿生定位原理
根据人听觉系统的双耳效应,我们应计算出声音到麦克风列阵的时间差,然后通过逆向推导,计算出声源的坐标,得出声源的方向。
2.2麦克风阵列平面声源定位模型的建立
我们给机器人安装声音接收装置可以使机器人具有识别声音和识别声源方向的功能,可以通过模拟人耳的听觉系统建立声源定位模型:
听觉系统根据声音到达两耳的时间差,判断出声源的方向和位置。
因此,机器人的听觉系统要具有传声器单元来接收声音信号,并且还需要声音分析单元。
采用麦克风作为阵元构成传声器阵列,用于接收声音,通过设计适用于机器人目标定位的传声器阵列的拓扑结构,并对声音信号进行预处理,然后利用各阵元信息的相对关系进行定位计算,从而实现声音信息的完整获取和全向定位。
声源定位系统结构图如图2。
图2声源定位系统结构图
麦克风列阵为等边三角形,我们在三个顶点安装三个麦克风接收声音,如图3所示。
图3麦克风阵列和声源的几何关系
我们设定等边三角形的边长为1,并且坐标轴原点为三角形的集合重心,可以得出三个顶点的坐标分别为A(0,
)、B(
,
)、C(
,
),我们假设平面内任
意一点的坐标为P(x,y),PA的距离为r1,PB的距离为r2,PC的距离为r3,则:
其中(x,y)是随机位置,推出声源到各点的距离,声速是c=340,再根据距离差公式算出时间差:
d13=r1-r3;
t13=d13./c
d23=r2-r3;
t23=d23./c
由于位置是随机的,所以需要大量的数据来模拟,运算量是比较大的,并且是非线性的问题,怎样快速处理然后得出仿真结果是关键,运用MATLAB软件中的NeuralNetworkToolbox(神经网络工具箱)可以实现这一目标。
2.3小结
本章通过对人耳听觉系统的研究,采用声达时间差原理,建立了基于麦克风阵列的机器人听觉定位模型,为实现声源的平面定位打下了理论基础。
3MATLAB软件介绍及神经网络NNET的应用
计算机仿真是应用电子计算机对系统的结构、功能和行为以及参与系统控制的人的思维过程和行为进行动态性比较逼真的模仿。
人们利用这样的模型进行试验,从中得到所需的信息,然后帮助人们对现实世界的某一层次的问题做出决策。
仿真是一个相对概念,任何逼真的仿真都只能是对真实系统某些属性的逼近。
仿真是有层次的,既要针对所欲处理的客观系统的问题,又要针对提出处理者的需求层次,否则很难评价一个仿真系统的优劣。
3.1MATLAB软件的介绍
MATLAB是矩阵实验室(MatrixLaboratory)的简称,它的基本数据单位是矩阵,用MATLAB解算问题要比用其他语言完成相同的事情简捷得多,MATLAB的应用范围非常广,包括信号和图像处理、通讯、控制系统设计、测试和测量、财务建模和分析以及计算生物学等众多应用领域。
附加的工具箱(单独提供的专用MATLAB函数集)扩展了MATLAB环境,以解决这些应用领域内特定类型的问题。
本设计是关于平面声源定位的方针与建模,根据实验要求,我们使用了MATLAB软件,在这次设计中我们通过NeuralNetworkToolbox(神经网络工具箱)来解决声源定位建模与仿真的实验,计算声源的距离和角度。
3.2NNET工具箱的原理介绍及应用
3.2.1原理介绍
神经元介绍
在学习过程中,首先研究了单个神经元的模型图(如图4所示),是一个多输入单输出的非线性原件。
我们可以看到输入的部分有P个输入,然后与对应的权重Wi相乘,用
表示,再与偏置b相加,得n=
,再通过函数f得到输出a。
由此得a=f(wp+b)。
图4神经元模型
在设计多神经元和由多神经元组成的多层神经网络时,我们往往使用图5的表示方式,可以运用矩阵的思想,简化计算的形式。
下面对图5进行说明。
图5神经元另一种表达方式
左侧的黑色长方形是Rx1的矩阵,表示的是左侧有R个输入,权重W是1xR的矩阵,W矩阵与P矩阵相称,形成1x1的矩阵再与偏置b相加得:
n=WP+b,然后a=f(WP+b)。
3.2.2神经网络介绍
我们说的神经网络,是从现实中生物学神经系统得到启发,是在人类对其大脑神经网络认识理解的基础上,通过计算机模拟,而形成的复杂系统。
一般的神经系统是可以调节的,我们通过改变连接点的权重,使一定范围的输入达到特定的输出,最后使输出和目标匹配,以达到调节的作用(如图6所示)。
目前,神经网络已经在各个行业广泛应用,因为可以解决目前计算机和人难以解决的问题,广泛的应用前景不可小视。
图6神经网络控制系统
单层神经元网络
有R输入元素和S个神经元组成的单层网络如图7所示。
图7单层神经元网络
图中P为输入向量的元素个数,S为层中神经元的个数。
在一个单层网络中,输入向量p的每一个元素都通过权重矩阵W和每一个神经元连接起来。
第I个神经元通过把所有加权的输入和偏置加起来得到它
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