机器人及其声源定位方法、装置、存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种机器人及其声源定位方法、装置、存储介质，本申请当接收到语音指令后，基于麦克风阵列通过声源定位方法计算用户声源处于每个方向的第一概率；计算机器人在当前地图的实时位姿，并得到机器人周围每个方向上的障碍物信息；基于机器人的实时位姿及周围每个方向上的障碍物信息，确定用户声源处于每个方向的第二概率；基于第一概率和第二概率，确定用户声源处于每个方向的综合概率，并按照综合概率确定用户声源所在的目标方向。本申请额外考虑了障碍物信息的影响来确定用户声源处于每个方向上的第二概率，结合第一、第二概率得到的综合概率更加准确，最终根据综合概率来确定用户声源所在的目标方向，提升用户声源定位的准确性。定位的准确性。定位的准确性。

【技术实现步骤摘要】
机器人及其声源定位方法、装置、存储介质


[0001]本申请涉及声源定位
，更具体的说，是涉及一种机器人及其声源定位方法、装置、存储介质。

技术介绍

[0002]随着社会经济和科学技术的发展，人们对高水平物质生活的追求日益增长。在这样的背景下，智能机器人越来越多地出现在了公众的视野中。通过智能语音、机器视觉等人机交互形式，人们可以比过往更加容易地操控机器，生活、工作的便捷度和舒适度显著提高。以家庭服务机器人为例，其作为智能家居成员中的重要角色，近些年也越来越受到消费者们的青睐。
[0003]现有的机器人上一般搭载有麦克风阵列和图像传感器，能够识别用户下达的语音指令，通过声源定位估计出用户位置后转向用户位置，并通过图像识别出用户动作，进而控制机器人执行特定任务。
[0004]现有的声源定位方法一般是基于声音到达麦克风阵列中不同麦克风的时间差来估计用户位置。当机器人的工作环境比较复杂时，其工作区域内可能摆放有各种障碍物，机器人本身在移动过程中可能会靠近障碍物(包括墙体等)，此时声音信号会被障碍物表面进行反射，导致现有声源定位方法错误定位用户位置。现有机器人当出现声源定位方法失误时，可能出现错误的转向非用户所在方向，导致无法识别到目标用户，进而导致用户交互失败。

技术实现思路

[0005]鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种机器人及其声源定位方法、装置、存储介质，以提升用户声源定位的成功率。具体方案如下：
[0006]第一方面，提供了一种机器人声源定位方法，所述机器人上设置有麦克风阵列，方法包括：
[0007]当接收到语音指令后，基于所述麦克风阵列通过声源定位方法计算用户声源处于每个方向的第一概率；
[0008]计算机器人在当前地图的实时位姿，并得到机器人周围每个方向上的障碍物信息；
[0009]基于所述机器人的实时位姿及周围每个方向上的障碍物信息，确定所述用户声源处于每个方向的第二概率；
[0010]基于所述第一概率和所述第二概率，确定所述用户声源处于每个方向的综合概率，并按照所述综合概率确定所述用户声源所在的目标方向。
[0011]优选地，所述当接收到语音指令后，基于所述麦克风阵列通过声源定位方法计算用户声源处于每个方向的第一概率，包括：
[0012]确定所述语音指令对应的用户意图；
[0013]在所述用户意图属于设定指令意图时，基于所述麦克风阵列通过声源定位方法计算用户声源处于每个方向的第一概率。
[0014]优选地，所述机器人上还设置有雷达传感器，则计算机器人在当前地图的实时位姿，并得到机器人周围每个方向上的障碍物信息的过程，包括：
[0015]基于所述雷达传感器的检测信号，计算机器人在当前地图的实时位姿，并得到相对机器人坐标系的周围各个方向的障碍物信息，所述障碍物信息包括在雷达传感器的探测距离内是否感知到障碍物，以及障碍物的距离。
[0016]优选地，基于所述机器人的实时位姿及周围每个方向上的障碍物信息，确定所述用户声源处于每个方向的第二概率的过程，包括：
[0017]将所述雷达传感器所感知到的障碍物均判定为墙体，并基于所述机器人的实时位姿及周围每个方向上所探测到的墙体与机器人间的距离，确定所述用户声源处于每个方向的第二概率，其中，所述第二概率与所述距离成正相关关系。
[0018]优选地，计算机器人在当前地图的实时位姿，并得到机器人周围每个方向上的障碍物信息的过程，还包括：
[0019]基于当前地图的地图特征，对所述雷达传感器所感知到的障碍物进行分类，分类类别包括：墙体、靠近墙体的障碍物、远离墙体的内部障碍物；
[0020]所述障碍物信息还包括障碍物的类别。
[0021]优选地，基于所述机器人的实时位姿及周围每个方向上的障碍物信息，确定所述用户声源处于每个方向的第二概率的过程，包括：
[0022]基于所述机器人的实时位姿按照周围每个方向上的障碍物类别不同，分别采取如下处理方式：
[0023]对于属于墙体以及靠近墙体的障碍物所在的方向，基于所述障碍物与所述机器人间的距离，确定所述用户声源处于该方向的第二概率，其中，所述第二概率与所述距离成正相关关系；
[0024]对于属于远离墙体的内部障碍物所在的方向，确定所述用户声源处于该方向的第二概率的取值为1或趋近于1的设定数值。
[0025]优选地，所述雷达传感器为三维感知类型的雷达传感器，则所述障碍物信息还包括障碍物的高度；
[0026]基于所述机器人的实时位姿及周围每个方向上的障碍物信息，确定所述用户声源处于每个方向的第二概率的过程，包括：
[0027]基于所述机器人的实时位姿按照周围每个方向上的障碍物类别不同，分别采取如下处理方式：
[0028]对于属于墙体障碍物所在的方向，基于所述墙体与所述机器人间的距离，确定所述用户声源处于该方向的第二概率，其中，所述第二概率与所述距离成正相关关系；
[0029]对于属于靠近墙体的障碍物所在的方向，判断所述靠近墙体的障碍物的高度是否低于第一设定高度阈值，若是，忽略所述靠近墙体的障碍物；
[0030]对于属于远离墙体的内部障碍物所在的方向，判断所述内部障碍物的高度是否高于第二设定高度阈值，若是，确定所述用户声源处于该方向的第二概率的取值为1或趋近于1的设定数值，若否，将所述内部障碍物认定为墙体，并按照墙体类别障碍物的处理方式确
定所述用户声源处于该方向的第二概率。
[0031]优选地，所述机器人上还设置有图像传感器，则计算机器人在当前地图的实时位姿，并得到机器人周围每个方向上的障碍物信息的过程，还包括：
[0032]基于所述图像传感器所采集的图像信息，根据图像识别算法识别每一个障碍物的类型，所述类型包括墙体以及其余各物品的类型；
[0033]所述障碍物信息还包括障碍物的类型。
[0034]优选地，基于所述机器人的实时位姿及周围每个方向上的障碍物信息，确定所述用户声源处于每个方向的第二概率的过程，包括：
[0035]基于所述机器人的实时位姿按照周围每个方向上的障碍物类型不同，分别采取如下处理方式：
[0036]对于属于墙体类型的障碍物所在的方向，基于所述墙体与所述机器人间的距离，确定所述用户声源处于该方向的第二概率，其中，所述第二概率与所述距离成正相关关系；
[0037]对于非墙体类型的障碍物所在的方向，获取预设的与所述障碍物的类型对应的第二概率计算规则，参考所述第二概率计算规则，计算所述用户声源处于该方向的第二概率。
[0038]优选地，基于当前地图的地图特征，对所述雷达传感器所感知到的障碍物进行分类的过程，包括：
[0039]对于所述雷达传感器所感知到的障碍物，若所述障碍物满足如下两个条件中的任意一个，则将所述障碍物的类别确定为墙体，否则确定所述障碍物的类别不是墙体：
[0040]所述障碍物为当前地图的外部边界、所述障碍物通过当前地图中的门组本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人声源定位方法，其特征在于，所述机器人上设置有麦克风阵列，方法包括：当接收到语音指令后，基于所述麦克风阵列通过声源定位方法计算用户声源处于每个方向的第一概率；计算机器人在当前地图的实时位姿，并得到机器人周围每个方向上的障碍物信息；基于所述机器人的实时位姿及周围每个方向上的障碍物信息，确定所述用户声源处于每个方向的第二概率；基于所述第一概率和所述第二概率，确定所述用户声源处于每个方向的综合概率，并按照所述综合概率确定所述用户声源所在的目标方向。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述当接收到语音指令后，基于所述麦克风阵列通过声源定位方法计算用户声源处于每个方向的第一概率，包括：确定所述语音指令对应的用户意图；在所述用户意图属于设定指令意图时，基于所述麦克风阵列通过声源定位方法计算用户声源处于每个方向的第一概率。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器人上还设置有雷达传感器，则计算机器人在当前地图的实时位姿，并得到机器人周围每个方向上的障碍物信息的过程，包括：基于所述雷达传感器的检测信号，计算机器人在当前地图的实时位姿，并得到相对机器人坐标系的周围各个方向的障碍物信息，所述障碍物信息包括在雷达传感器的探测距离内是否感知到障碍物，以及障碍物的距离。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述机器人的实时位姿及周围每个方向上的障碍物信息，确定所述用户声源处于每个方向的第二概率的过程，包括：将所述雷达传感器所感知到的障碍物均判定为墙体，并基于所述机器人的实时位姿及周围每个方向上所探测到的墙体与机器人间的距离，确定所述用户声源处于每个方向的第二概率，其中，所述第二概率与所述距离成正相关关系。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，计算机器人在当前地图的实时位姿，并得到机器人周围每个方向上的障碍物信息的过程，还包括：基于当前地图的地图特征，对所述雷达传感器所感知到的障碍物进行分类，分类类别包括：墙体、靠近墙体的障碍物、远离墙体的内部障碍物；所述障碍物信息还包括障碍物的类别。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于所述机器人的实时位姿及周围每个方向上的障碍物信息，确定所述用户声源处于每个方向的第二概率的过程，包括：基于所述机器人的实时位姿按照周围每个方向上的障碍物类别不同，分别采取如下处理方式：对于属于墙体以及靠近墙体的障碍物所在的方向，基于所述障碍物与所述机器人间的距离，确定所述用户声源处于该方向的第二概率，其中，所述第二概率与所述距离成正相关关系；对于属于远离墙体的内部障碍物所在的方向，确定所述用户声源处于该方向的第二概率的取值为1或趋近于1的设定数值。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述雷达传感器为三维感知类型的雷达传感器，则所述障碍物信息还包括障碍物的高度；基于所述机器人的实时位姿及周围每个方向上的障碍物信息，确定所述用户声源处于每个方向的第二概率的过程，包括：基于所述机器人的实时位姿按照周围每个方向上的障碍物类别不同，分别采取如下处理方式：对于属于墙体障碍物所在的方向，基于所述墙体与所述机器人间的距离，确定所述用户声源处于该方向的第二概率，其中，所述第二概率与所述距离成正相关关系；对于属于靠近墙体的障碍物所在的方向，判断所述靠近墙体的障碍物的高度是否低于第一设定高度阈值，若是，忽略所述靠近墙体的障碍物；对于属于远离墙体的内部障碍物所在的方向，判断所述内部障碍物的高度是否高于第二设定高度阈值，若是，确定所述用户声源处于该方向的第二概率的取值为1或趋近于1的设定数值，若否，将所述内部障碍物认定为墙体，并按照墙体类别障碍物的处理方式确定所述用户声源处于该方向的第二概率。8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述机器人上还设置有图像传感器，则计算机器人在当前地图的实时位姿，并得到机器人周围每个方向上的障碍物信息的过程，还包括：基于所述图像传感器所采集的图像信息，根据图像识别算法识别每一个障碍物的类型，所述类型包括墙体以及其余各物品的类型；所述障碍物信息还包括障碍物的类型。9.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙境廷，钟锟，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：