基于神经网络的机器人运行自动化控制方法研究

摘要

为提高智能语音机器人的语音识别精度、优化自动化控制效果、合理选择运行路径,提出基于神经网络的机器人运行自动化控制方法研究。分析当运行轨迹不同时智能语音机器人左、右轮速的函数关系,保证运行过程中效率最大化;凭借短时能量、短时平均过零率将语音命令从背景中分离,明确命令帧长度,通过不断修改BP神经网络算法的阈值和权值,尽可能地缩减控制误差,提高网络模型的收敛速度;机器人在接收到语音指令后,及时调整左、右轮速,自主化完成作业任务。将所提方法与其他方法展开对比实验测试,结果表明,所提方法可有效规避障碍物,并且在起始点与目标点之间选择一条最短路径,同时保证控制时间和控制误差为最低。