CN109605363A - 机器人语音操控系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种机器人语音操控系统及方法，由手持装置的语音输入接口输入语音命令，经由语音识别程序转换成语音操控指令。利用环境传感器侦测机器人本体周围的环境信息，经由自动闪避程序转换成自动闪避指令。语音操控指令及环境信息传送至处理器，利用贝叶斯回归算法计算自由空间概率，取得语音命令权重及闪避命令权重，整合语音操控指令与语音命令权重及自动闪避指令与闪避命令权重，取得移动控制指令。控制器接收移动控制指令以驱动移动装置。

Description

机器人语音操控系统及方法
技术领域
本发明涉及一种机器人语音操控系统及方法，特别涉及一种利用操作者语音命令控制，整合机器人自动闪避功能，使机器人在复杂环境中判断最佳执行指令的操控系统及方法。
背景技术
机器人的操控方式，除了原先预设的动作外，最常见的就是通过程序下达各种控制指令，使得机器人接收后能执行指令来驱动机器人移动或进行对应的动作。例如各种家用的家事机器人、看护机器人等，若要将机器人移动到特定位置，操作者必须通过遥控装置的操作接口下达移动指令，或者利用机器人的按钮或按键来使机器人执行特定的动作。无论何种操作方式，操作者都需要耗费时间来学习或训练各自的操控方式，复杂的操作流程往往造成使用上的不便，进而降低使用的意愿。
为解决上述问题，利用语音命令来操控机器人，就成为操控方法当中重要的一种方式，语音命令是操作者与机器人之间最为自然的沟通方式，直接由语音命令下达操作指令，无论是专业人员还是一般民众，都是最直接的操控方式。然而，以语音方式进行操控时，会产生语音识别和信息传输时的时间延迟，使得机器人在反应的实时性上有所缺陷。此外，若在复杂的环境中操控机器人，周围障碍物的影响，也容易造成原本语音命令的意图无法有效达成。
综观前所述，现有的机器人语音操控方式仍然具有相当大的缺陷，因此，本发明通过设计一种机器人语音操控系统及方法，针对现有技术的缺失加以改善，使机器人能安全的执行下达命令，让操控上更为便利及人性化，进而增进产业上的实施利用。
发明内容
有鉴于上述现有技术的问题，本发明的目的就是在提供一种机器人语音操控系统及方法，使机器人能判断语音命令及自主控制命令的最佳组合，使其在移动时能兼顾环境信息以及语音命令，以解决语音延迟及环境安全性等问题。
根据本发明的一目的，提出一种机器人语音操控系统，其包括机器人本体、手持装置、指令接收器、环境传感器、处理器以及控制器。其中，机器人本体包括移动装置，移动装置包括多个转向轮，用于控制机器人本体的转向或移动。手持装置包括显示接口及语音输入接口，由语音输入接口输入语音命令，经由语音识别程序转换成语音操控指令。指令接收器设置于机器人本体内，通过无线传输方式连接手持装置以接收语音操控指令。环境传感器设置于机器人本体上，用于侦测机器人本体周围的环境信息，经由自动闪避程序转换成自动闪避指令。处理器连接于指令接收器及环境传感器，用于接收语音操控指令及环境信息，利用贝叶斯回归算法计算自由空间概率，进而取得语音命令权重及闪避命令权重，处理器整合语音操控指令与语音命令权重及自动闪避指令与闪避命令权重，取得移动控制指令。控制器连接于处理器及移动装置，用于接收移动控制指令以驱动移动装置。
优选地，手持装置可包括智能型手机、平板计算机或笔记本电脑，无线传输方式可包括Wi-Fi或无线通信网络。
优选地，环境传感器可包括激光扫描仪，用于测量机器人本体与障碍物的相隔距离。
优选地，环境传感器将环境信息分为多个移动空间，分别作为贝叶斯回归算法的事前概率，并输出多个移动空间各自的事后概率，由当中的最大值作为自由空间概率。
优选地，多个移动空间可包括向左空间、向前空间及向右空间，向左空间为机器人本体左侧水平线至夹角75度的空间，向前空间为机器人本体朝前方左右夹角15度的空间，向右空间为机器人本体右侧水平线至夹角75度的空间。
优选地，机器人语音操控系统可还包括比较器，连接于处理器，用于比较语音操控指令是否与对应于自由空间概率的自由空间指令相等，若相等，则以语音操控指令为输出指令，若不相等，则以自由空间指令为输出指令。
优选地，机器人语音操控系统可还包括摄影机，设置于机器人本体以拍摄视觉图像，并通过建立环境地图显示机器人本体的自我定位标示，并通过无线传输方式传送至手持装置，通过显示接口呈现。
根据本发明的另一目的，提出一种机器人语音操控方法，适用于控制机器人本体的转向及移动，机器人本体包括指令接收器、环境传感器、处理器、控制器及移动装置。机器人语音操控方法包括以下步骤：由手持装置的语音输入接口输入语音命令，经由语音识别程序转换成语音操控指令；通过无线传输方式将语音操控指令传送至指令接收器；通过环境传感器侦测机器人本体周围的环境信息，经由自动闪避程序转换成自动闪避指令；由处理器接收语音操控指令及环境信息，利用贝叶斯回归算法计算自由空间概率，进而取得语音命令权重及闪避命令权重；由处理器整合语音操控指令与语音命令权重及自动闪避指令与闪避命令权重，取得移动控制指令；以及将移动控制指令传送至控制器，由控制器驱动移动装置使机器人本体转向或移动。
优选地，手持装置可包括智能型手机、平板计算机或笔记本电脑，无线传输方式可包括Wi-Fi或无线通信网络。
优选地，环境传感器可通过激光扫描仪测量机器人本体与障碍物的相隔距离。
优选地，环境传感器可将环境信息分为多个移动空间，分别作为贝叶斯回归算法的事前概率，并输出多个移动空间各自的事后概率，由当中的最大值作为自由空间概率。
优选地，多个移动空间可包括向左空间、向前空间及向右空间，向左空间为机器人本体左侧水平线至夹角75度的空间，向前空间为机器人本体朝前方左右夹角15度的空间，向右空间为机器人本体右侧水平线至夹角75度的空间。
优选地，机器人语音操控方法可还通过比较器比较语音操控指令是否与对应于自由空间概率的自由空间指令相等，若相等，则以语音操控指令为输出指令，若不相等，则以自由空间指令为输出指令。
优选地，机器人语音操控方法可还通过摄影机拍摄视觉图像，并通过建立环境地图显示机器人本体的自我定位标示，并通过无线传输方式传送至手持装置，通过显示接口呈现。
承上所述，根据本发明的机器人语音操控系统及方法，其可具有一或多个下述优点：
(1)此机器人语音操控系统及方法可利用自然且直接的语音命令来操控机器人，无须通过事前的操作训练即可进行机器人的操控，简化复杂的操控程序。
(2)此机器人语音操控系统及方法可通过判断使用者意图与机器人自动闪避意图的权重，取得最佳的操控命令，无须持续下达过多的语音指令即可达成用户意图，提升操控效率及安全性。
(3)此机器人语音操控系统及方法，可通过无线网络传送语音信号，并可通过摄影机回传实时图像，及机器人建立的环境地图与自我定位标示，让使用者能进行远程实时操控，增加机器人操控的便利性。
附图说明
图1为本发明实施例的机器人语音操控系统的方块图。
图2为本发明实施例的机器人本体及手持装置的示意图。
图3为本发明实施例的机器人语音操控方法的流程图。
图4为本发明实施例的贝叶斯回归算法的流程图。
图5为本发明实施例的移动空间的示意图。
图6为本发明实施例的机器人操控环境与轨迹的示意图。
图7为本发明实施例的权重控制与自由空间概率的示意图。
附图标记说明
10、11、12：机器人本体
20、21：手持装置
50：语音命令
60：环境信息
101：指令接收器
102：环境传感器
103：处理器
104：控制器
105：移动装置
106：自动闪避程序
107、116：摄影机
111：移动平台
112：转向轮
113：触控屏幕
114：激光扫描仪
115：机器手臂
201：语音输入接口
202：显示接口
203：语音识别程序
211：显示屏幕
212：环境信息窗口
213：实时图像窗口
214：命令窗口
S1-S6、S41-S46：步骤
F：向前空间
L：向左空间
R：向右空间
具体实施方式
为便于了解本发明的技术特征、内容与优点及其所能达成的功效，将本发明配合附图，并以实施例的表达形式详细说明如下，需要说明的是，其中所使用的附图，其主旨仅为示意及辅助说明书的作用，未必为本发明实施后的真实比例与精准配置，故不应就所附的附图的比例与配置关系解读、局限本发明于实际实施上的权利范围。
请参阅图1，图1为本发明实施例的机器人语音操控系统的方块图。如图所示，机器人语音操控系统包括机器人本体10及手持装置20，其中，机器人本体10安装有指令接收器101、环境传感器102、处理器103、控制器104及移动装置105，手持装置20则包括语音输入接口201及显示接口202。在此系统当中，机器人本体10可为各种家用机器人或医疗照护装置，例如扫地机器人、看护机器人或是电动轮椅等。主要的特性在于机器人本体10具有移动装置105，可以经由使用者操控而移动到特定位置。移动装置105包括乘载机器人架构的底盘或平台、驱动马达及由马达驱动的转向轮，转向轮的数量可根据机器人大小、重量或是转动范围来决定。
现有的机器人在开启后仅能执行设定好的动作，或者是通过遥控装置开启机器人以执行下达指令，若要操控机器人，例如要将其移动到特定位置，大多仅能通过手动方式或默认程序来达成。然而，在本实施例当中，用户可以通过手持装置20来下达操控指令，并且是利用直接的说话方式下达语音命令50，来实时操控机器人本体10的移动或动作。其中，手持装置20可为智能型手机、平板计算机或笔记本电脑，这些手持装置20具备接收及辨识语音命令50的语音输入接口201，例如麦克风，用户口中说出的语音命令50，通过麦克风等收音装置接收后，由手持装置20当中安装的语音识别程序203进行辨识，例如利用CMU Sphinx语音识别系统进行辨识，将其转换成为语音操控指令。这些语音操控指令可通过Wi-Fi、蓝牙或无线通信网络等方式传送至机器人本体10的指令接收器101。
除此之外，机器人可具备各种自主动作的功能，例如自动闪避障碍物的功能。机器人本体10上可设置环境传感器102，在移动过程中，若侦测到环境周遭有障碍物，内部的闪避机制会将侦测到的环境信息60，通过自动闪避程序106转换成自动闪避指令。自动闪避的目的在于避免机器人本体10在移动过程中有倾倒、翻覆或是碰撞而造成损害的可能。上述指令接收器101及环境传感器102各自连接于处理器103，将语音操控指令及自动闪避指令传送到处理器103进行运算。在本实施例当中，处理器103包括中央处理器、微处理器等硬件设备，由其执行包含贝叶斯回归算法等运算程序，计算機器人本体10的自由空间概率，进而取得语音命令权重及闪避命令权重，并且在同时考虑语音操控指令与语音命令权重，以及自动闪避指令与闪避命令权重后，取得实际操控的移动控制指令。自由空间概率及权重值计算方式，将于后续实施例中详细描述。在决定移动控制指令后，处理器103即将指令传送到控制器104，控制器104可为整合于集成电路的控制芯片，接收处理器103的控制信号，进而操控移动装置105的马达及转向轮，带动机器人本体10移动至下达指令所对应的位置。
另外，机器人本体10还可进一步包括摄影机107，安装于机器人本体10上，拍摄移动时实际的视觉图像或画面，这些视觉图像或画面可以通过Wi-Fi或无线通信网络等无线传输的方式实时回传至手持装置20，由显示接口202提供用户实时图像信息。摄影机107的设置让使用者可根据智能型手机屏幕显示的画面，实时下达各种移动指令，有助于用户确认相对位置或是于远程进行监控。
请参阅图2，图2为本发明实施例的机器人本体及手持装置的示意图。如图所示，机器人语音操控系统可包括机器人本体11及手持装置21。本实施例当中，机器人本体11包括移动平台111及转向轮112，对应于图1的移动装置105。机身则包括触控屏幕113以及激光扫描仪114，触控屏幕113可为机器人本体11的操作接口，也可做为显示机器人本体11操作状态的显示画面。激光扫描仪114则对应于图1的环境传感器102，可实时测量机器人本体11周围的环境以及与障碍物之间的相隔距离，但本发明不以此为限，激光扫描仪114也可以超音波扫描仪或红外线扫描仪来取代。同时，机身安装两机器手臂115，机器手臂115可根据所需功能有所不同，例如可安装六自由度(6-DOF)的机器手臂，由控制器控制手臂115进行多轴转动的动作。机器人头部前端可安装摄影机116，拍摄机器人前端的实时图像。
本实施例的手持装置21可为平板计算机，其显示屏幕211可包括多个窗口，由激光扫描仪114所侦测的环境信息以及摄影机116拍摄的实时图像，都可通过无线网络传送至手持装置21，分别呈现于环境信息窗口212及实时图像窗口213，通过摄影机116拍摄的实时图像可以实际看到机器人本体11前方的图像，而环境信息则可利用建立的环境地图加上机器人本体11所在位置，显示其自我定位的标示，协助判断周围环境状态。当手持装置21的麦克风接收到语音命令时，显示屏幕211上也可于命令窗口214显示语音识别结果，以确认语音命令的辨识是否正确。当辨识无误时，语音命令即可传送至机器人本体11，操控其转向或移动。
请参阅图3，图3为本发明实施例的机器人语音操控方法的流程图。如图所示，其包括以下步骤(S1-S6)：
步骤S1：由手持装置的语音输入接口输入语音命令，经由语音识别程序转换成语音操控指令。本实施例当中，语音命令可分成三类：Go(行走)、Turn(转向)及Move(移动)，其分别控制机器人速度、角度及角速度。通过辨识用户下达的语音命令，使机器人的动作按照这三种分类进行移动。在Go的状态中只有改变机器人线速度，让机器人保持固定角度向前(Go Forward)或向后(Go Backward)行走。Turn的命令中同时改变机器人角度和角速度，机器人会呈现有弧度的转弯角度进行转弯。Move的命令中保持原本的线速度与角速度，只改变机器人的移动角度，机器人朝向角不变，这个命令用来调整机器人位移路径上的误差。
步骤S2：通过无线传输方式将语音操控指令传送至指令接收器。经由辨识产生的语音操控指令，则可通过Wi-Fi、蓝牙或无线通信网络等无线传输方式传送到机器人本体的指令接收器，指令接收器可包括储存装置，例如暂存内存，储存接收但还未执行的语音指令。
步骤S3：通过环境传感器侦测环境信息，经由自动闪避程序转换成自动闪避指令。障碍闪避主要目的是为了闪避环境中未知的障碍物，在本实施例中所使用的闪避障碍方式是根据全向的运动方式所设计。当机器人进行任意方向的移动时，其速度大小与方向可以在空间中表示为一个向量。若机器人移动接近障碍物时，则自动闪避程序会在障碍物的相反方向产生自动闪避指令。此闪避速度向量Uo可表示为：
其中a为常数，xi为第i个障碍物在机器人坐标系中的向量位置，Dmax为机器人闪避障碍物时最大安全距离。可由激光扫描仪对前方180度的空间进行扫描，并取得每范围中的最小障碍物距离计算出位置向量。若机器人周遭出现了多个障碍物，则闪避速度向量Uo将由多个障碍物位置向量计算结果相加而得。当机器人朝向障碍物运动的速度向量为Ur，闪避速度向量为Uo，为了避免机器人碰撞到障碍物，机器人将以两者的速度向量相加的结果来运动，其速度向量总和Uc表示为：
Uc＝Uo+Ur
此闪避速度向量Uo包括机器人在X-Y两个方向的线速度，未包括机器人的角速度。因此，进行闪避过程时能够在不改变机器人朝向的情况下进行。
步骤S4：由处理器接收语音操控指令及环境信息，利用贝叶斯回归算法计算自由空间概率，进而取得语音命令权重及闪避命令权重。贝叶斯方法的优点，在于能将有关环境的特征参数作为事前概率，用适当的数学公式所得到的环境参数，与由试验所获知的情报组合在一起。事前概率可能来自一般理论上的考虑，或来自之前试验的结果。利用事前概率，经过贝叶斯定理的判定后，可得到欲求结果的事后概率密度函数，本实施例即通过事后概率来求得自由空间的概率分布。
针对利用利用贝叶斯回归算法的详细流程，请进一步参阅图4及图5，图4为本发明实施例的贝叶斯回归算法的流程图，图5为本发明实施例的移动空间的示意图，如图所示，贝叶斯回归算法包括以下步骤(S41-S46)：
步骤S41：输入语音操控命令。由手持装置输入语音命令后，通过语音识别程序转换成语音操控指令，收到语音操控指令后，同时进行步骤S42及步骤S43。
步骤S42：更新环境信息Zt。Zt代表激光扫描仪感测到的环境信息。激光扫描的环境信息分为三个空间，分别为向左空间L、向前空间F及向右空间R，如图5所示，该向左空间L为机器人本体12左侧水平线至夹角75度的空间，向前空间F为机器人本体12朝前方左右夹角15度的空间，向右空间R为机器人本体12右侧水平线至夹角75度的空间。可用三个不同的控制命令(Turn Left、Go Forward、Turn Right)分别代表三个方向的空间。
步骤S43：更新语音操控指令Ut。Ut代表用户下达的语音操控指令。
步骤S44：计算事前概率 代表以Zt和Ut为条件的事前概率。在本实施例中，利用这三个空间当作事前概率的条件，其中事前概率如下式所示：
其中Xt所代表的是三个方向的自由空间，分别是左方、前方及右方，Zt代表是激光扫描的环境信息，Ut代表用户下达的语音操控指令，我们以前一个的环境信息Z1：t-1和上一个自由空间为条件来得到当下最有可能的自由空间Xt
步骤S45：计算事后概率P(Xt)。P(Xt)是自由空间的事后概率，事后概率P(Xt)的推导则是利用从一开始到当下的环境信息和用户命令来获得，如下式所示：
P(Xt)＝P(Xt|Z1：t，U1：t)
其中自由空间事后概率是由事前概率所得到，而事前概率就是三个切割出来的空间，所以输出也就是包括使用者意图的三个自由空间的概率值PF(Xt)，PL(Xt)，PR(Xt)。
步骤S46：取得自由空间概率Pf。自由空间事后概率越大的代表机器人走到那个自由空间意图越大，在最后得到三个概率值带入下式以取得自由空间概率最大者Pf：
Pf＝argmax(PF(Xt)，PL(Xt)，PR(Xt))
由于在贝叶斯回归里面已经有使用者命令的条件概率，也就代表执行的最大自由空间所对应的指令同时也代表有多少权重可以执行使用者命令。因此，由自由空间概率可作为执行用户命令的语音命令权重，在本实施例中，语音命令权重Pf和闪避命令权重Pc所占控制比例以1为总和，因此在取得语音命令权重Pf后，闪避命令权重Pc即为1-Pf。
步骤S5：由处理器整合语音操控指令与语音命令权重及自动闪避指令与闪避命令权重，取得移动控制指令。为了让使用者能随时说出机器人下一步的动作，提前让机器人能自行计算用户语音命令的最佳时机，可通过比较器比较用户的语音操控指令与自由空间概率，通过决策流程让机器人决定当下最适合的命令。比较结果包括两种状态，一是语音操控指令与自由空间概率所对应的指令相等的情况，此时直接以用户的语音操控指令Ut作为使用者意图Uh输出。另一则是有语音操控指令与自由空间概率所对应的指令不相等的情况，在此情况下，由事后概率最高的自由空间指令Uf来作为使用者意图Uh输出。这种递归比对流程所代表的意义就是机器人会持续比对直到最佳的时间点执行用户语音命令。当语音命令是带有角度变化时，机器人也会侦测是否达到，如果没有达到则会持续判断当下最佳指令，直到转到相对应角度，机器人才会清除使用者意图让机器人以自由空间指令Uf当作使用者意图Uh，所以在机器人转向过程中如果遇到障碍物，机器人避开后还是会朝向使用者所指定的方向前进。在得到使用者意图Uh输出后，本实施例中移动控制指令Us通过下式取得：
Us＝Pf×Uh+Pc×Uc
其中，移动控制指令Us是将用户语音操控指令的用户意图Uh乘以Pf再加上机器人自动闪避指令Uc乘以Pc，其中Pf代表最大的自由空间的概率，Pf和Pc所占控制比例以1为总和，Pf越低代表机器人的权重越高，也就是机器人自动闪避的意志介入越多。
步骤S6：将移动控制指令传送至控制器，由控制器驱动移动装置使机器人本体转向或移动。当取得移动控制指令后，处理器可将控制指令转为控制信号传送到控制芯片，由控制芯片传送马达驱动信号、转向信号等至移动装置以操控机器人本体转向或移动。
上述选择贝叶斯回归算法是因为考虑机器人在复杂环境中，移动的空间可能较为窄小，就算语音命令结合处理器的运算，使用者还是必须在正确的时机说出语音命令，所以这种方式下，通过让机器人自行判断命令的使用时机，并将这种条件概率依据作为用户语音命令与机器人自动闪避权重的分布，不仅能降低使用者负担，对于未受训练的操控者来说是更直接且自然的语音操控方式。
请同时参阅图6及图7，图6为本发明实施例的机器人操控环境与轨迹的示意图，图7为本发明实施例的权重控制与自由空间概率的示意图。如图所示，本实施例说明机器人由右侧房间(a)点位置启动，经由走廊移动到左侧房间的(j)点位置停止的实际移动轨迹，图7中(a)点至(j)点分别对应于图6中(a)点位置至(j)点位置。图中记录在三个方向上的事后概率值来说明自由空间概率的变化，并且取当中的最大值作为语音命令权重，权重值变化则是呈现语音命令权重与机器人的闪避命令权重的变化关系。机器人当中的处理器根据上述权重值，计算移动控制指令，传送到控制器后驱动移动装置来使机器人移动或转向。
详细说明各点的状态，在(a)点启动机器人时因为尚未收到用户语音命令，三个自由空间概率值只反映当下环境中左方有障碍物的情况，因而左方的自由空间概率最低，当使用者在(a)点说出前进(Go Forward)的语音命令，在图7的(a)点可以看到因为前进的语音命令使系统将用户意图加入前方概率计算中，造成向前事后概率上升至0.75，前方空间因此具有最大的自由空间概率值，同时，由于使用者命令符合相对应的最大自由空间概率，因此机器人会执行前进语音命令。
当机器人移动到(b)点附近，使用者说出左转(Turn Left)的语音命令，由于左方有障碍物，所以左方自由空间概率值虽加入使用者意图上升到0.20，但并未到达当下最大自由空间，所以机器人并未执行左转命令。当下拥有最高概率值仍为前方自由空间概率的0.59，因此机器人判断当下的环境不是最佳的运行时间，还是执行当下概率值最高的前方自由空间所对应到的前进语音命令使机器人继续往前直走。一直到(c)点位置，左方开始出现可行走空间，使得左方自由空间概率值到上升至0.76，为当下最大自由空间，因此机器人判断此时为最佳执行左转语音命令的时机，机器人开始执行左转语音命令。
当机器人于(c)点左转时，与左侧障碍物距离会逐渐缩短，因此左方自由空间概率值再度下降到0.06，当下最高自由空间概率为前方的0.48，机器人会自动根据当下最高概率的自由空间所对应的指令去切换用户语音操控指令，执行前进语音指令，并以前方自由空间概率作为语音命令权重。由于语音命令权重为0.48，机器人的闪避命令权重为0.52，因此，机器人会以较大的权重执行障碍物闪避。
当机器人移动至(d)点时，使用者可通过摄影机拍摄的实时图像发现来到门口，因此使用者下达左转(Turn Left)的语音命令，与(b)点位置类似，左方自由空间的概率值虽上升至0.17，但并不是当下最大的自由空间概率，机器人反而是执行概率值最高的右方自由空间所对应的右转命令来调整机器人的朝向角度，等到机器人在(e)点位置，左方出现自由空间概率值到达0.75并且成为最大值，机器人才会执行用户下达的左转语音命令，即判断(e)点为左转的最佳时机。
在走廊中，由于左侧墙面使得左方自由空间概率值较低，机器人在完成左转语音命令后，即转动至预定朝向角度后，即继续执行前进命令。图中显示在走廊中设置两障碍物，可为可动的椅子或固定的花盆，为避免机器人在行经走廊与其碰撞，机器人的自动闪避机制会修正轨迹，闪避遇到的障碍物。例如在(f)点位置，前方障碍物造成前方自由空间概率持续下降，低于右方自由空间概率值0.42，因此，机器人执行右方空间所对应的右转命令，并依照机器人自动闪避功能的权重分布进行障碍物闪避。此处机器人自动闪避的权重相较于语音命令权重值0.42应为0.58，因此机器人会以58％的权重来执行自动闪避指令，避免机器人在右转过程中撞到障碍物。
当机器人绕过第一个障碍物时，由于执行右转所造成机器人朝向角的变化必须补偿回来，所以在(g)点位置时，机器人在左方出现较大自由空间，通过贝式回归算法提升左方自由空间概率值为0.72，成为当下最大自由空间概率值，执行相对应的左转命令，使机器人朝向角补偿至使用者在(d)点所下达的左转语音命令的角度，才会清除左转命令的意图，使自由空间概率恢复至纯粹根据环境判断最佳指令的情况。完成朝向角补偿后，机器人以环境中的障碍物判断最大自由空间为前方自由空间概率值0.66，并以最大自由空间所对应到的前进语音命令控制机器人，在此同时，机器人自动闪避的权重值0.34改变机器人自动闪避行为让机器人在执行同一指令时也能以34％的闪避功能避开当下最佳指令可能会撞到的障碍物，例如改变角度以安全避开走廊中的第二个障碍物。
当机器人行进至(h)位置时，用户由实时图像画面看到走廊中的门牌或标示，例如墙上的海报，理解机器人已经接近左侧房间的门，因此下达左转(Turn Left)的语音命令。如图所示，(h)点的左方自由空间的概率值上升至0.25，将前方自由空间的概率值拉低至0.27，反而右方自由空间概率值0.48成为最大的自由空间概率值，机器人执行右方自由空间所对应的右转指令，使机器人开始向右调整朝向角，直到前方自由空间概率增大后，才开始执行前进的指令。当来到(i)点位置时，机器人左方出现最大自由空间概率0.57，机器人开始执行用户所下的左转语音命令。最后在机器人进入左侧房间内后到达(j)点位置时，由用户说出停止(stop)的语音命令使机器人停止，三个方向的自由空间概率值回到没有使用者意图介入的状态。
由上述的机器人语音操控方式可以发现，使用者在启动机器人后，仅需要下达三个转向指令，即可操控机器人移动到目标位置。相较于现有单纯语音控制的机器人，必须下达多达14个语音指令才能使机器人移动至相同目标位置，过多的指令造成用户操作上的负担及复杂度。此外，辨识语音及传送指令的延迟时间可能接近1秒，在这延迟时间内机器人仍持续执行前一指令，这在障碍物的环境当中就可能无法及时修正动作路径而发生碰撞，造成机器人的损坏。
以上所述仅为举例性，而非为限制性者。任何未脱离本发明的精神与范畴，而对其进行的等效修改或变更，均应包含于所附的权利要求书中。

Claims (14)

1.一种机器人语音操控系统，其特征在于，包括：
一机器人本体，包括一移动装置，所述移动装置包括多个转向轮，用于控制所述机器人本体的转向或移动；
一手持装置，包括一显示接口及一语音输入接口，由所述语音输入接口输入一语音命令，经由一语音识别程序转换成一语音操控指令；
一指令接收器，设置于所述机器人本体内，通过无线传输方式连接所述手持装置以接收所述语音操控指令；
一环境传感器，设置于所述机器人本体上，用于侦测所述机器人本体周围的一环境信息，经由一自动闪避程序转换成一自动闪避指令；
一处理器，连接于所述指令接收器及所述环境传感器，用于接收所述语音操控指令及所述环境信息，利用贝叶斯回归算法计算一自由空间概率，进而取得一语音命令权重及一闪避命令权重，所述处理器整合所述语音操控指令与所述语音命令权重及所述自动闪避指令与所述闪避命令权重，取得一移动控制指令；以及
一控制器，连接于所述处理器及所述移动装置，用于接收所述移动控制指令以驱动所述移动装置。
2.如权利要求1所述的机器人语音操控系统，其特征在于，所述手持装置包括智能型手机、平板计算机或笔记本电脑，所述无线传输方式包括Wi-Fi或无线通信网络。
3.如权利要求1所述的机器人语音操控系统，其特征在于，所述环境传感器包括一激光扫描仪，用于测量所述机器人本体与一障碍物的一相隔距离。
4.如权利要求1所述的机器人语音操控系统，其特征在于，所述环境传感器将所述环境信息分为多个移动空间，分别作为所述贝叶斯回归算法的一事前概率，并输出所述多个移动空间各自的一事后概率，由当中的最大值作为所述自由空间概率。
5.如权利要求4所述的机器人语音操控系统，其特征在于，所述多个移动空间包括一向左空间、一向前空间及一向右空间，所述向左空间为所述机器人本体的左侧水平线至夹角75度的空间，所述向前空间为所述机器人本体朝前方左右夹角15度的空间，所述向右空间为所述机器人本体的右侧水平线至夹角75度的空间。
6.如权利要求1所述的机器人语音操控系统，其特征在于，还包括一比较器，所述比较器连接于所述处理器，用于比较所述语音操控指令是否与对应于所述自由空间概率的一自由空间指令相等，若相等，则以所述语音操控指令为输出指令，若不相等，则以所述自由空间指令为输出指令。
7.如权利要求1所述的机器人语音操控系统，其特征在于，还包括一摄影机，所述摄影机设置于所述机器人本体以拍摄一视觉图像，并通过建立一环境地图显示所述机器人本体的一自我定位标示，并通过所述无线传输方式传送至所述手持装置，通过所述显示接口呈现。
8.一种机器人语音操控方法，适用于控制一机器人本体的转向及移动，其特征在于，所述机器人本体包括一指令接收器、一环境传感器、一处理器、一控制器及一移动装置，所述机器人语音操控方法包括以下步骤：
由一手持装置的语音输入接口输入一语音命令，经由一语音识别程序转换成一语音操控指令；
通过无线传输方式将所述语音操控指令传送至所述指令接收器；
通过所述环境传感器侦测所述机器人本体周围的一环境信息，经由一自动闪避程序转换成一自动闪避指令；
由所述处理器接收所述语音操控指令及所述环境信息，利用贝叶斯回归算法计算一自由空间概率，进而取得一语音命令权重及一闪避命令权重；
由所述处理器整合所述语音操控指令与所述语音命令权重及所述自动闪避指令与所述闪避命令权重，取得一移动控制指令；以及
将所述移动控制指令传送至所述控制器，由所述控制器驱动所述移动装置使所述机器人本体转向或移动。
9.如权利要求8所述的机器人语音操控方法，其特征在于，所述手持装置包括智能型手机、平板计算机或笔记本电脑，所述无线传输方式包括Wi-Fi或无线通信网络。
10.如权利要求8所述的机器人语音操控方法，其特征在于，所述环境传感器通过一激光扫描仪测量所述机器人本体与一障碍物的一相隔距离。
11.如权利要求8所述的机器人语音操控方法，其特征在于，所述环境传感器将所述环境信息分为多个移动空间，分别作为所述贝叶斯回归算法的一事前概率，并输出所述多个移动空间各自的一事后概率，由当中的最大值作为所述自由空间概率。
12.如权利要求11所述的机器人语音操控方法，其特征在于，所述多个移动空间包括一向左空间、一向前空间及一向右空间，所述向左空间为所述机器人本体的左侧水平线至夹角75度的空间，所述向前空间为所述机器人本体朝前方左右夹角15度的空间，所述向右空间为所述机器人本体的右侧水平线至夹角75度的空间。
13.如权利要求8所述的机器人语音操控方法，其特征在于，还通过一比较器比较所述语音操控指令是否与对应于所述自由空间概率的一自由空间指令相等，若相等，则以所述语音操控指令为输出指令，若不相等，则以所述自由空间指令为输出指令。
14.如权利要求8所述的机器人语音操控方法，其特征在于，还通过一摄影机拍摄一视觉图像，并通过建立一环境地图显示所述机器人本体的一自我定位标示，并通过所述无线传输方式传送至所述手持装置，通过一显示接口呈现。
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