智能机器人设计中的控制板和传感器融合技术探讨
摘要
关键词
智能机器人；控制板；传感器融合技术
正文
Discussion on control board and sensor fusion technology in intelligent robot design
Abstract:In order to improve the interaction ability of intelligent robots, the STM32 series microcontroller is used as the core of the control board, and a power management system including step-down circuit and voltage regulator circuit is designed. The software design is based on the idea of object-oriented programming to realize the control and management of hardware functions. The results show that the speech recognition module of the intelligent robot "PengPeng II" has a recognition rate of 95.75% under the test condition of a single sensor. After multi-sensor fusion, the recognition rate is increased to 98.00%, which proves the effectiveness of multi-sensor fusion technology in improving the performance of the robot. In the future, intelligent robots will have a higher level of information fusion and intelligent decision-making capabilities, providing users with more intelligent and convenient services.
Keywords: intelligent robots; control board; Sensor fusion technology
引言：现阶段，智能机器人在各个领域获得了广泛应用，这些机器人具有高度的自主感知及执行能力，能够适应各种复杂的环境，而控制板和传感器融合技术作为智能机器人设计的关键基数，能够提高机器人本身的感知精度，让智能化水平负责处理各种传感器数据并发出控制指令，借此来提高机器人的数据处理能力与指令执行效率，研究多方传感器数据的融合方法，提高机器人对环境的感知，期望能够为智能机器人技术的创新发展提供新的思路。
1 智能机器人的基本构成
1.1机器人的硬件组成
机器人的硬件组成包括执行器、电源管理系统以及机械结构，执行器负责根据控制指令驱动机器人的运动，电源管理系统则确保机器人能够持续稳定地工作，而机械结构则是整个机器人硬件的支撑框架，以承受机器人在运动过程中产生的各种力及振动。
1.2机器人的软件系统简介
智能机器人的软件系统是其智能化和自主化的关键所在，操作系统提供各种服务，并支持多任务处理[1]。对于智能机器人来说，提供各种服务，并支持多任务处理。在较高的抽象层次上融合数据，如将多个传感器对障碍物的检测结果进行综合，以确定是否存在障碍物。智能机器人将各种算法实现到软件中，完成导航避障及识别任务。
2 智能机器人控制板的设计与实现
2.1智能机器人控制板的功能需求分析
机器人控制板能接收上位机指令，通过驱动器控制执行机构，并允许用户设定任务。为满足远程控制，控制板支持手机或电脑远程监控，实时反馈机器人状态和任务进度，有助于用户了解机器人性能和工作状况[2]。以STM32为例，其工作电压在2.0～3.6V之间，驱动器转换电信号为物理动作，控制板还内置任务管理，支持Wi-Fi或蓝牙远程连接。
2.2控制板的硬件设计
硬件设计选用STM32微控制器，包含电源、复位、时钟电路及功能模块。电源电路含降压管理，可适应不同电压输入，确保稳定供电。设计过压、过流保护，采用上电和手动复位，结合内外时钟信号产生精准时间。布局策略优化走线，分离高频、电源及地线，提升数据传输精度。
2.3控制板的软件设计
软件设计涵盖微控制器固件编写与调试，负责硬件控制管理。软件需初始化硬件、执行控制算法，并与上位机通信，确保高效稳定运行，能应对异常情况。采用面向对象编程，保障实时性，通过优化算法、减少延迟等方式提升响应速度，满足智能机器人对实时性的需求。
3 智能机器人传感器融合技术
3.1智能机器人传感器特性
智能机器人传感器实时性强，如霍尔电流传感器，响应快速，以微秒或毫秒计。它通过电阻采样电机电流，经降压后用单片机ADC读取，实现CAN通信和4-20ma信号处理[3]。
3.2传感器数据的预处理技术
传感器采集的数据往往具有冗余性，直接传输和存储会消耗大量的资源和带宽。数据压缩技术能够有效减少数据的冗余性，降低传输和存储的开销。采用基于变换的压缩方法，减少数据的相关性，进而达到压缩的目的。
3.3多传感器融合算法
假设有n个传感器，每个传感器提供一个测量值
，并且每个传感器有一个相应的权重，那么融合后的值可以通过以下公式计算：
（1）
以智能机器人上的两种传感器为例，假设有一个霍尔电流传感器（测量电流）和一个温度传感器（测量温度）。这两个传感器的测量值可能都对机器人的运行状态有重要影响。即可使用公式将这两个传感器的数据进行融合。
（2）
融合值作为一个更全面的指标，用于反映机器人的整体运行状态。
4 智能机器人控制板与传感器的集成
4.1硬件集成策略
智能机器人以STM32为核心控制板。电源管理系统包含高效降压与稳压电路，确保稳定供电[4]。ROS操作系统负责外部传感器数据收集与SLAM路径规划，而底层运动控制层处理内部传感器信号，并部署运动控制算法。这种结构使机器人能在各种环境下稳定运行。
智能机器人控制见图1。
图1 智能机器人控制
ROS框架实现主控板与控制系统数据交互，主控板通过串口转换控制系统指令为电信号，指挥执行机构。系统集成测试确保各组件协同工作。同时，智能电源管理算法根据机器人状态和功耗需求动态调电源输出，低功耗时降电压频率减能耗，高功耗时提高输出保性能，实现能源高效利用。
4.2软件集成与数据处理
软件系统含举手检测、视觉定位、语音识别、运动控制等模块，通过协同工作实现机器人精准感知、理解用户意图并响应。视觉定位识别并定位人体，语音识别用HMM将语音转为指令。指令匹配后，机器人执行动作并通过视觉、语音反馈确认。如识别“前进”，机器人会执行前进动作并反馈，实现自然交互与智能服务。
执行前进动作时的关键数据点见表1。
表1 执行前进动作时的关键数据点
时间戳 | 事件描述 | 数据/结果 |
15:30:01 | 语音识别输出文本序列 | 文本序列： "qian jin" |
15:30:02 | 控制指令匹配成功 | 匹配指令： "前进" |
15:30:02 | 解析指令标识符 | 指令标识符： "ID_FORWARD" |
15:30:02 | 调用动作代码 | 动作代码： "MoveForward()" |
15:30:02 | 机器人开始前进 | 初始速度： 0.5 m/s |
15:30:03 | 语音合成提示音 | 提示音内容： "正在前进" |
15:30:03 | 显示器动画/指示灯状态 | 显示器： 显示前进动画 |
指示灯： 闪烁 | ||
15:30:10 | 机器人前进中 | 当前速度： 0.5 m/s |
15:30:15 | 机器人前进中 | 当前速度： 0.5 m/s |
15:30:20 | 机器人停止前进 | 停止原因： 未定义（假设正常停止） |
15:30:20 | 显示器动画/指示灯状态 | 显示器： 停止前进动画 |
指示灯： 常亮（表示待机或已完成） |
5 智能机器人实验与分析
5.1实验平台与设置
为了验证单一传感器与控制板的性能，分别进行了多项测试，以语音识别模块为例，选择了10个典型的命令孤立词进行测试，并采集了40组人的语音数据[5]。
5.2单一传感器与控制板的性能测试
在安静、低背景噪声环境下，40名志愿者参与了基于隐马尔科夫模型（HMM）的语音识别系统测试。系统经充分训练和优化，选取10个典型命令词覆盖基本机器人操作。对每个命令进行40次测试，共400次，以计算识别率。实验旨在评估语音识别系统的准确性和可靠性。
单一传感器与控制板的性能测试数据见表1。
表1 单一传感器与控制板的性能测试数据
命令孤立词 | 测试次数 | 正确识别次数 | 错误识别次数 | 识别率 |
开始 | 40 | 39 | 1 | 97.5% |
删除 | 40 | 38 | 2 | 95.0% |
前进 | 40 | 40 | 0 | 100.0% |
后退 | 40 | 39 | 1 | 97.5% |
关机 | 40 | 37 | 3 | 92.5% |
初始化 | 40 | 36 | 4 | 90.0% |
语音识别 | 40 | 38 | 2 | 95.0% |
举手测试 | 40 | 39 | 1 | 97.5% |
显示结果 | 40 | 37 | 3 | 92.5% |
跟踪目标 | 40 | 38 | 2 | 95.0% |
总计 | 400 | 383 | 17 | 95.75% |
“PengPeng II”机器人语音识别测试显示，总识别率高达95.75%，“前进”命令识别率达100%，复杂命令识别率也在90%以上。400次测试充分支持性能评估，证明机器人能准确执行基本指令。
5.3多传感器融合后的性能测试
实验融合了其他传感器（如视觉传感器、距离传感器等）的数据后，对语音识别模块的准确性有所提升。多传感器融合后的性能测试见表2。
测试条件 | 命令孤立词识别率 |
单一语音识别 | 95.75% |
多传感器融合后 | 98.00% |
多传感器融合技术的应用也为智能机器人的进一步发展提供了新思路。随着传感器技术的不断发展和完善，未来需将更多种类的传感器集成到机器人系统中，实现更高级别的信息融合与智能决策。
6 结论
在智能机器人设计研究中，面向对象编程思想的引入，不仅提高了代码的可读性，也让设备的硬件功能控制管理更加精准，特别是在语音识别模块，机器人展现出了极高的识别率，即使在单一传感器测试条件下，识别率也高达95.75%。而在多传感器融合技术的助力下，识别率更是提升至98.00%，这表明多传感器融合在感知与交互能力上是有目共睹的。
参考文献
[1] 谭永乐.面向智能机器人的多传感器信息融合技术分析[J].无线互联科技, 2022, 19(21):43-45.
[2] 裴庆庆.基于多传感融合技术的自主巡逻智能预警机器人系统的研究与设计[J].甘肃联合大学学报（自然科学版）, 2022(001):36.
[3] 涂远泯,刘飞飞,曾波华,等.基于多传感器融合技术的移动机器人位姿估计方法研究[J].制造业自动化, 2023, 45(11):137-141.
[4] 王伟.基于智能机器人的多传感器信息融合技术[J].电子测试, 2022(1):3.
[5] 裴庆庆.基于多传感融合技术的自主巡逻智能预警机器人系统的研究与设计[J].兰州文理学院学报:自然科学版, 2022, 36(1):5.
作者简介：冯建平 —（ 1963.12月）男 宁夏银川市人 教授 研究生 研究方向：教育技术
胡德云— （ 2005.07）男 安徽省芜湖市人 本科生 研究方向： 机电工程
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