46、新型六足滑雪机器人的设计与控制

新型六足滑雪机器人的设计与控制

1. 引言

近年来,越来越多的足式机器人进入了公众生活,它们能完成诸如导盲、安全检查、家庭陪伴等各种任务。在滑雪领域,研究人员通过模仿人类滑雪行为设计了滑雪机器人。不过,目前滑雪机器人的研究仍处于起步阶段,且主要集中在仿人机器人上。

之前已经有不少相关研究成果,比如Yoneyama等人开发了配备两个滑雪板且每条腿有六个自由度的双足机器人,主要研究关节运动对滑雪转弯的影响;Iverach - brereton等人使用类人机器人Jennifer设计滑雪机器人,通过PID控制器调整身体姿势以实现高山滑雪的简单转弯和制动动作;在平昌2018年冬奥会的滑雪机器人比赛中,一些类人滑雪机器人能完成自主滑行并避开旗帜;2020年北京滑雪机器人挑战赛中开发的双足高山滑雪机器人,运用DDPG强化学习方法建立机器人倾斜角度、滑板切割角度和转弯半径之间的关系;2022年北京冬奥会亮相的首个六足滑雪机器人,能在雪坡上高速滑行并避开障碍物和人群。

在将涵道风扇应用于机器人方面,Huang等人开发了滑动步态和基于序列二次规划的姿态优化方法,并应用于脚部带有涵道风扇的双足机器人Jet - HR1,该机器人能跨越宽度达腿部长度97%的沟渠;Li等人设计了名为Jet - HR2的飞行双足机器人,有四个涵道风扇推进系统,基于推力矢量控制方法实现了成功起飞并在低推重比条件下保持稳定,起飞高度超过1000mm。

然而,当前的滑雪机器人与人类滑雪仍存在一定差距,大多数滑雪机器人只能在雪坡上向下滑行。本文旨在开发机器人在平坦地面和上坡滑雪的能力,这对于滑雪机器人在各种地形中高效执行任务具有重要意义。为降低控制难度,引入了涵道风扇推进系统(DFPS)为六足滑雪机器人(SLSR

本文旨在系统阐述利用MATLAB平台执行多模态语音分离任务的方法,重点围绕LRS3数据集的数据生成流程展开。LRS3(长时RGB+音频语音数据集)作为一个规模庞大的视频音频集合,整合了丰富的视觉听觉信息,适用于语音识别、语音分离及情感分析等多种研究场景。MATLAB凭借其高效的数值计算能力完备的编程环境,成为处理此类多模态任务的适宜工具。 多模态语音分离的核心在于综合利用视觉听觉等多种输入信息来解析语音信号。具体而言,该任务的目标是从混合音频中分离出不同说话人的声音,并借助视频中的唇部运动信息作为辅助线索。LRS3数据集包含大量同步的视频音频片段,提供RGB视频、单声音频及对应的文本转录,为多模态语音处理算法的开发评估提供了重要平台。其高质量大容量使其成为该领域的关键资源。 在相关资源包中,主要包含以下两部分内容: 1. 说明文档:该文件详细阐述了项目的整体结构、代码运行方式、预期结果以及可能遇到的问题解决方案。在进行数据处理或模型训练前,仔细阅读此文档对正确理解操作代码至关重要。 2. 专用于语音分离任务的LRS3数据集版本:解压后可获得原始的视频、音频及转录文件,这些数据将由MATLAB脚本读取并用于生成后续训练测试所需的数据。 基于MATLAB的多模态语音分离通常遵循以下步骤: 1. 数据预处理:从LRS3数据集中提取每段视频的音频特征视觉特征。音频特征可包括梅尔频率倒谱系数、感知线性预测系数等;视觉特征则涉及唇部运动的检测关键点定位。 2. 特征融合:将提取的音频特征视觉特征相结合,构建多模态表示。融合方式可采用简单拼接、加权融合或基于深度学习模型的复杂方法。 3. 模型构建:设计并实现用于语音分离的模型。传统方法可采用自适应滤波器或矩阵分解,而深度学习方法如U-Net、Transformer等在多模态学习中表现优异。 4. 训练优化:使用预处理后的数据对模型进行训练,并通过交叉验证超参数调整来优化模型性能。 5. 评估应用:采用信号失真比、信号干扰比及信号伪影比等标准指标评估模型性能。若结果满要求,该模型可进一步应用于实际语音分离任务。 借助MATLAB强大的矩阵运算功能信号处理工具箱,上述步骤得以有效实施。需注意的是,多模态任务常需大量计算资源,处理大规模数据集时可能需要对代码进行优化或借助GPU加速。所提供的MATLAB脚本为多模态语音分离研究奠定了基础,通过深入理解运用这些脚本,研究者可更扎实地掌握语音分离的原理,从而提升其在实用场景中的性能表现。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值