CN108962242A - 一种工业搬运机器人语义识别方法 - Google Patents

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刘玮
厉冯鹏
陈勇
郭俊
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Yancheng Institute of Technology
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Abstract

本发明公开了一种工业搬运机器人语义识别方法，包括以下步骤：步骤S1，将所有指令构建成本体模型，本体模型包括类、对象和实例；步骤S2，当操作人员发出语音指令时，机器人采集此语音信号；步骤S3，对语音信号进行识别以获得整个语句；步骤S4，基于本体模型对语句进行语义推理，识别出语句对应的指令；步骤S5，机器人根据此语音指令进行相应的操作。本发明通过构建本体模型并且利用本体推理机来进行语义解析，提升语义识别效果。

Description

一种工业搬运机器人语义识别方法
技术领域
本发明涉及工业智能机器人技术领域，具体涉及一种工业搬运机器人语义识别方法。
背景技术
搬运机器人作为最早应用于生产的两种工业机器人之一，在工业生产自动化中，一直扮演着非常重要角色。并且在现有的工业机器人已装机总数中，搬运机器人也占着较大的比例。伴随着工业机器人应用范围的不断扩展，搬运机器人呈现向食品饮料、家用电器、半导体晶圆、液晶面板等多元行业发展的趋势，成为工业机器人领域发展的一个新增长点。
在现代自动化生产的过程中，工业搬运机器人应用的引导控制系统原理主要有语义识别，就是让工业搬运机器人有听觉功能，能理解操作员发出的语音指令，并迅速做出反应，从而实现人机交互。随着现有技术中语义识别技术的发展，通过语音指令来控制机器人进行相应的操作已经取得实质性的突破。但是用于工业搬运的机器人，其能够识别的语音指令都是事先设定好的，操作人员在进行操作之前，都会进行培训，使用已经编程好的语音指令去操作机器人。对于未设定的语音指令，机器人识别率很低。
综上所述，如何提高用于工业搬运机器人的语义识别效果，成为亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提出一种工业搬运机器人语义识别方法，解决现有技术中机器人语义识别效果差的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明提供了一种工业搬运机器人语义识别方法，其特征是，包括以下步骤：
步骤S1，将所有指令构建成本体模型，本体模型包括类、对象和实例；
步骤S2，当操作人员发出语音指令时，机器人采集此语音信号；
步骤S3，对语音信号进行识别以获得整个语句；
步骤S4，基于本体模型对语句进行语义推理，识别出语句对应的指令；
步骤S5，机器人根据此语音指令进行相应的操作。
优选的，对操作人员发出的语音信号进行采样的采样率为8KHz或16KHz。
优选的，对操作人员的语音信号进行去噪处理。
优选的，去噪处理时采用小波去噪方法。
优选的，语音识别采用模版匹配法。
优选的，语义推理时采用pellet推理机进行推理。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明采用小波去噪的方法来去除语音信号中大部分噪声，大大提高对操作人员语音指令的识别率，通过对指令构建本体模型并且利用本体推理机来进行语义解析，提升语义识别效果。
附图说明
图1为本发明方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
本发明的一种工业搬运机器人语义识别方法，如图1所示，包括以下步骤：
步骤S1，将所有指令构建成本体模型，本体模型包括类、对象和实例。
本体（Ontology）是对某领域内客观存在的概念、概念的属性及其相互之间的关系的显示说明或表示。将机器人的所有指令构建成本体模型，并且包括指令的同义词、近义词等都囊括在本体模型中，以便在构建好的本体基础上进行语义推理。本体模型构建方法可以现有现有技术中较成熟的七步法或Methontology方法。
步骤S2，当操作人员发出语音指令时，机器人采集此语音信号。
对操作人员发出的语音信号进行采样的采样率可以为8KHz或16KHz，本实施例中采样频率为8KHz。由于机器人的工作环境嘈杂，存在环境噪声，为了更好的提高语义识别效果，需要对操作人员的语音信号进行去噪处理，以提高语义识别的效率。本实施例中采用小波去噪的方法来去除语音信号中大部分噪声，大大提高对操作人员语音指令的识别率。
采用小波去噪方法进行去噪的原理是，对带噪的语音信号进行小波变换，得到各个不同频带的子波信号通过频率的高低，可以将语音信号和白噪声粗略地分开，用小波变换就可以去除高频部分的噪声。其实质上就是减少噪声产生的小波系统，保留真实信号的系数。
步骤S3，对语音信号进行识别以获得整个语句；
语音识别可以采用现有技术中的模版匹配法、随机模型法或概率语法分析法。本发明中采用模版匹配法。采用模版匹配法时，在训练阶段，操作人员将所有指令中的每一个指令词依次说一遍，并且将其特征向量作为模板存入模板 库。在识别阶段，将输入语音的特征向量序列，依次与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高者作为识别结果输出。
步骤S4，基于本体模型对语句进行语义推理，识别出语句对应的指令。
语义推理时采用pellet推理机进行推理，得出操作人员发出语句中对应的指令。
步骤S5，机器人根据此语音指令进行相应的操作。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种工业搬运机器人语义识别方法，其特征是，包括以下步骤：
步骤S1，将所有指令构建成本体模型，本体模型包括类、对象和实例；
步骤S2，当操作人员发出语音指令时，机器人采集此语音信号；
步骤S3，对语音信号进行识别以获得整个语句；
步骤S4，基于本体模型对语句进行语义推理，识别出语句对应的指令；
步骤S5，机器人根据此语音指令进行相应的操作。
2.根据权利要求1所述的一种工业搬运机器人语义识别方法，其特征是，对操作人员发出的语音信号进行采样的采样率为8KHz或16KHz。
3.根据权利要求1所述的一种工业搬运机器人语义识别方法，其特征是，对操作人员的语音信号进行去噪处理。
4.根据权利要求3所述的一种工业搬运机器人语义识别方法，其特征是，去噪处理时采用小波去噪方法。
5.根据权利要求1所述的一种工业搬运机器人语义识别方法，其特征是，语音识别采用模版匹配法。
6.根据权利要求1所述的一种工业搬运机器人语义识别方法，其特征是，语义推理时采用pellet推理机进行推理。
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