Điều khiển chuyển động của cánh tay robot 6 DOF bằng giọng nói dựa trên phương pháp học sâu

Bài viết này trình bày bài toán điều khiển chuyển động của cánh tay robot 6 bậc tự do bằng giọng nói dựa trên phương pháp học sâu (Deep Learning - DL). Thuật toán nhận dạng giọng nói được thực hiện dựa trên việc chuyển đổi dữ liệu âm thanh thành văn bản thông qua mô hình DL1. Thư viện dữ liệu học của mạng DL1 được xây dựng trên cơ sở ngôn ngữ tiếng Việt và không phụ thuộc vào việc kết nối Internet.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Điều khiển chuyển động của cánh tay robot 6 DOF bằng giọng nói dựa trên phương pháp học sâu Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) ĐIỀU KHIỂN CHUYỂN ĐỘNG CỦA CÁNH TAY ROBOT 6 DOF BẰNG GIỌNG NÓI DỰA TRÊN PHƯƠNG PHÁP HỌC SÂU Dương Xuân Biên Phòng Thí nghiệm Công nghệ Tiên tiến Trung tâm Công nghệ, Học viện Kỹ thuật Quân sự Email: duongxuanbien@lqdtu.edu.vn Tóm tắt - Bài báo này trình bày bài toán điều khiển điều khiển các hệ thống phức tạp. Ngược lại, các hệ chuyển động của cánh tay robot 6 bậc tự do bằng giọng điều khiển thông minh cho phép robot thực hiện nhiệm nói dựa trên phương pháp học sâu (Deep Learning - DL). vụ với độ chính xác cao nhưng cấu trúc hệ điều khiển Thuật toán nhận dạng giọng nói được thực hiện dựa trên phức tạp, chi phí cao. việc chuyển đổi dữ liệu âm thanh thành văn bản thông qua mô hình DL1. Thư viện dữ liệu học của mạng DL1 Xu hướng thiết kế hệ điều khiển trong những năm được xây dựng trên cơ sở ngôn ngữ tiếng Việt và không gần đây hướng tới hệ điều khiển ngày càng thông phụ thuộc vào việc kết nối Internet. Mô hình học máy minh, đáp ứng nhanh và linh hoạt trong thời gian thực (Machine Learning - ML) được xây dựng để trích xuất với các yêu cầu điều khiển thay đổi liên tục, tương tác thông tin điều khiển chuyển động của cánh tay robot từ với con người, độ chính xác cao. Robot được điều văn bản đầu ra của mô hình DL1. Bộ dữ liệu vị trí khiển bằng giọng nói [11-21] thông qua mô đun nhận chuyển động khả thi của robot trong không gian làm việc dạng giọng nói thông minh (sử dụng các mô hình trí được xây dựng dựa trên việc mô hình hóa động học cánh tuệ nhân tạo như Machine Learning và Deep Learning), tay robot 6DOF với hệ phương trình động học được xây hoặc được điều khiển thông qua kỹ thuật thị giác máy dựng. Các kết quả mô hình hóa động học này và kết quả đầu ra của mô hình ML được sử dụng để tính toán tín tính hiện đại cũng là các giải pháp hiệu quả và có thể hiệu điều khiển chuyển động cho cánh tay robot thông đáp ứng nhu cầu thực tế nêu trên. qua mô hình DL2. Kết quả của nghiên cứu này có ý Hệ điều khiển bằng giọng nói cho robot được ứng nghĩa quan trọng trong việc ứng dụng thuật toán điều dụng trong các lĩnh vực khác nhau như công nghiệp khiển bằng giọng nói cho các hệ thống robot và các hệ sản xuất [13], sinh hoạt [17], y tế [19]. Điều khiển thống tự động khác mà không yêu cầu phải kết nối mạng robot bằng giọng nói dựa trên thuật toán trí tuệ nhân Internet. Mặt khác, hệ điều khiển bằng giọng nói có thể tạo đã được xem xét trong [11]. Thiết kế tai thông minh kết hợp chặt chẽ với kỹ thuật thị giác máy tính để nâng cho robot nhằm xác định hướng âm thanh phát ra được cao khả năng của hệ điều khiển. Điều này giúp robot thưc hiện trong [12]. Trong sản xuất công nghiệp, hệ thông minh hơn, linh hoạt hơn và có thể mở rộng cho nhiều ứng dụng khác nhau. thống điều khiển giọng nói được đề xuất thiết kế phục vụ điều khiển các máy gia công và robot [13]. Robot Từ khóa - nhận dạng giọng nói, học sâu, học máy, phục vụ có thể tương tác với con người thông qua nhận điều khiển, cánh tay robot. dạng cử chỉ và phản hồi bằng giọng nói được giới thiệu trong [14], [15], [16]. Đề xuất thiết kế hệ điều khiển I. ĐẶT VẤN ĐỀ giọng nói cho robot phục vụ trong nhà (Household Robots) được thể hiện trong [17]. Kỹ thuật nhận dạng Trong kỹ thuật robot, bài toán điều khiển luôn là giới tính thông qua giọng nói dựa trên thuật toán học một trong các bài toán quan trọng nhất đảm bảo robot sâu được đề xuất trong [18]. Vấn đề thiết kế hệ điều có thể thực hiện nhiệm vụ một cách chính xác nhất. Có khiển bằng giọng nói cho cánh tay giả robot (prosthetic rất nhiều hệ điều khiển robot được phát triển từ trước robot arm) phục vụ trong ngành y tế được xem xét đến nay, từ những hệ điều khiển cổ điển như PID [1], trong [19]. Robot được điều khiển bằng giọng nói Sliding Mode Control [2], Backstepping [3], Robust thông qua giao tiếp ánh sáng nhìn thấy được trình bày control [4], Fuzzy logic [5], đến những thuật toán điều trong [20]. Robot tự hành được điều khiển bằng giọng khiển thông minh như Adaptive control [6], Neural nói thông qua công cụ ứng dụng Google Assistant trên Network [7], Machine Learning [8], Reinforcement cơ sở kỹ thuật IoT được thể hiện trong [21]. Learning [9], Deep Learning [10]. Mỗi thuật toán đều Bài báo này tập trung vào việc xây dựng hệ điều có những ưu điểm và hạn chế nhất định. Nếu như các khiển chuyển động của cánh tay robot 6DOF bằng hệ điều khiển truyền thống được thiết kế khá đơn giản, giọng nói (tiếng Việt) mà không yêu cầu kết nối mạng chi phí thấp thì khó đảm bảo độ chính xác cao trong ISBN 978-604-80-5958-3 299 Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) Internet. Giọng nói được nhận dạng dựa t ...