AI机器人,识别语音/音频+超细节完美操控

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前言:    什么是AI?它是一个脚本回应?我们从AI中可以学到什么?

一、设计细节和目的:

了解在特定的情况下,机器人如何更好的应对当前环境

带有语音/音频的学习系统。

能够显示情景的情绪

探索环境、跟踪对象、判断距离、定向

在系统地学习后,机器人可以完成简单的任务

二、设计难点和要点:

①设计并实现机器人的身体-Squirrel系统

②开发语音/音频识别系统

③学习AI,然后充分利用Squirrel系统

三、如何解决这些难点:

①Squirrel系统:

1、设计和构造的大脑布局,因为这将决定机器人的其余部分的比例。

2、设计和建造身体结构,为了让机器人可以走动。安排电力供应的位置,让机器人的重心保持在一个低的水平位

3、设计和构造的主体部分,这将允许头和臂的垂直运动。在“胸”会有一个包含直流电机控制器

4、设计肢体。要确保机器人手臂是强大到足以举起小的物体,同时也保持自己的重心非常低。

5、设计和建造的“手”的部分。在这方面,我看可以使用的几种技术。第一个想法是实施的变形的夹持器设计。考虑过其他想法包括真空系统,以及“充气气球”系统。

②开发语音/音频识别系统

1、语音系统会由TTS256,一个speakjet和pic16f1459组成一个简单的系统。该pic16f1459作为USB连接串行转换器以及其他方面的音频识别。然后,信号被在位于PAL小喇叭在声音输出之前运到LM386运算放大器。

2、音频识别系统使用一系列的带通滤波器,将信号分解成“块”。然后这些块送入pic16f1459 IC和比率 进行比较的查找表。该查找的结果随后通过USB反馈到3b中,然后,其中的数据可以被AI使用

③学习AI,然后充分利用Squirrel系统

这是该系统的最具挑战性的方面之一。人工智能应用到什么阶段才能叫“本能”。这些本能的小例子,如移动臂5度,或手腕1度,移动头部,前进,向后等动作,该机器人采用这些本能按照以下的流程图,以克服其在实际环境中遇到的障碍。它会记住过去的传感器值,并使用这些“记忆”先进行尝试。 PAL也将尝试逐步优化这些过程,如果它遇到类似的情况时,也可以尝试着用这些历史记忆去解决和尝试。

如有购买,不提供技术支持,请注意,谢谢!

电路相关文件

电路图文件
PAL.jpg
描述:PAL原理图
其他文件
BRAIN.zip
描述:头部设计文件
教程
Sabertooth2x25.pdf
描述:电机驱动器的说明文件
源代码
concept art.zip
描述:3D模型设计文件
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发布于 2016 年 08 月 19日
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