智能机器人的声源定位方法：头部相关联函数,时延估计,高分辨率谱估计

机器人视觉技术极大地拓宽了机器人的应用范围，提高了机器人的工作效 率。但视觉感知受视线和能见度的限制，在光线条件较差或者障碍物阻挡的情况 下，视觉感知就会失效。在这种情况下，听觉系统作为人类感官的重要组成部 分，为机器人感知技术的研究提供了新的思路。声源定位技术是通过对人耳听觉 机制的模拟，利用声学传感装置接收声波，再通过电子装置将声信号进行处理， 从而实现对声源位置进行探测、识别，并对目标进行定位及跟踪。20世纪80年 代以来，声源定位技术以其隐蔽性强、适用性高、成本低等d特优点，逐渐受到 各国的重视，在军事和民用上都得到了十分广泛的应用。如在战场排雷、水下目 标感知等危险环境作业中的应用。

早在1995年，麻省理工学院在机器人上安装了简易的听觉系统，然而由于 硬件的限制，它们所能实现的功能非常有限。但这却为今后机器人人工听觉的研 究打开了广阔的研究前景。1999年，日本会津大学研发出一种装载有实时声源 定位系统和障碍物检测的声呐系统的移动机器人。2000年以来，日本的一些大学 和研究院所都在对机器人听觉进行研究，并采用取耳听觉系统拓宽机器人利用听 觉所能实现的功能，如京都大学研发的SIG 系列机器人在听觉方面就实现了越来 越多的功能。Z近，对机器人听觉的研究开始采用多个麦克风，如日本索尼公司 研制的QRIOSDR-4XII 型号的机器人安装了由7个麦克风构成的听觉系统。除此 之外，人工听觉的研究还可应用于机器人群体。美国爱达荷州工程与环境实 验室通过使机器人同时具有听音和发声两种能力，来实现相互间的隐式通信。

声源定位技术通过传声器拾取语音信号，并采用数字信号处理技术对其进行分析和处理，继而确定和跟踪声源的空间位置。常用的定位方法有：头部相关联函数(Head-Related Transfer Function,HRTF)法、时延估计(Time Delay Of Arrival,TDOA) 法、基于Z大输出功率的可控波束形成方法、基于高分辨率谱 估计的定位方法、神经网络定位方法和基于声压幅度比的定位方法等。其中时延 估计法计算量较小，利于机器人实时处理，被广泛应用。基于时延估计的声源定 位方法分为两个步骤。先进行声达时间差估计，并从中获取传声器阵列中阵元间 的声延迟(即估计时延);再利用获取的声达时间差，结合已知的传声器阵列的 空间位置进一步定出声源的位置(即空间搜索)。