[发明专利]一种智能语音导盲机器人控制方法及控制系统

说明书

本发明公开了一种智能语音导盲机器人控制方法及控制系统，采用YOLO神经网络实现了对物体的检测与识别得到障碍物类别信息，对双目摄像机进行双目标定与立体匹配从而实现测距功能，利用espeak语音合成将得到的障碍物类别信息和取障碍物与机器人的距离和方位进行语音播报，从而实现障碍物播报，采用近红外传感器对视野内的障碍物进行检测，通过行走装置进行行走和避障，并通过语音形式与使用者进行信息传递，增加了使用者对周围环境的感知能力，本发明识别准确率高、对复杂环境性能稳健，本发明实现了精准智能的语音播报，以提示盲人前方的物体类别，并提供最近物体的距离，使盲人对环境有精确的了解，提高生活质量，能够满足盲人生活需要。

技术领域

本发明属于导盲机器人，具体涉及一种智能语音导盲机器人控制方法及控制系统。

背景技术

据国家统计部门统计，我国有视力障碍残疾人1731万人，其中，盲人有 500多万人。每年新增的盲人大约有40多万人。在我们的日常生活中，靠视觉获取的信息是占大多数的，然而盲人在生理上的缺陷以及社会复杂环境的影响，给盲人的生活带来了极大的不便。

国家对盲人的扶持力度加大，各类培训盲人按摩的机构增多，盲人有了更多的择业机会，导盲手杖、导盲犬等的出现极大帮助了盲人的出行。而目前没有针对盲人用的导盲机器人，为盲人根据周围物体以及物体距离盲人的角度与距离提供一种智能引导。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能语音导盲机器人控制方法及控制系统，以克服现有技术的不足。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种智能语音导盲机器人控制方法，包括以下步骤：

步骤1)、通过双目摄像机获取机器人前方图像，然后通过对获取的图像采用yolo算法对机器人前方障碍物进行类别识别得到障碍物类别信息；

步骤2)、对双目摄像机进行双目标定，利用标定后的双目摄像机获取障碍物与机器人的距离和方位；

步骤3)、通过espeak语音合成将步骤1)和步骤2)得到的障碍物类别信息和取障碍物与机器人的距离和方位进行语音播报；

步骤4)、利用向红外传感器检测检测障碍物位于车辆的位置，控制车辆向障碍物所在车辆位置的相反方向移动。

进一步的，步骤1)中，基于darknet神经网络结构，采用YOLO算法对获取的图像进行神经网络样本训练和测试。

进一步的，将双目摄像机获取的图像划分为大小为S*S个小格子，每个格子负责检测是否有待检测物体的中心落在了格子内，各网格检测时产生B 个检测边框,每个边框包含5维信息：x,y,w,h,Cobj,x,y,w,h,Cobj分别代表边框中心的横坐标、纵坐标、整幅图像的宽度、整幅图像的高度和包围框的置信度,置信度如公式(1)(2)所示:

式(1)中,Pr(Object)为物体在格子中的概率，存在则为1，反之为0， IOU表示参考的标准框和检测框的交并面积之比；

YOLO算法在卷积层提取特征,目标预测在全连接层进行，当 Pr(Object)＝1时,整幅图片中某类的置信度如公式(3)：

式中Pr(Class|Object)是待检测目标的分类条件概率；Pr(Class_i)是预测了某类别的概率；设置检测边框的阈值，滤掉得分低于阈值的包围边框，对保留的边框进行非极大值抑制处理，即可得到图像中障碍物对应置信度，即障碍物类别信息。