關鍵詞： ARM11 , 智能垃圾桶

　　隨著人們生活水品的不斷提高，在人們購買各種家具或家電時越來越重視其智能化和人性化。人們在生活中產生的生活垃圾都需用垃 圾桶放置，考慮到老人、孕婦或者殘疾人，放置垃圾時存在的不便、費時、費力等問題。設計針對這些問題，提出了具有語音識別功能的智能垃圾桶設計方案，當用 戶想要扔垃圾時，只要一聲令下，垃圾桶就會快速準確地來到你身邊。
　　1 系統硬件設計
　　系統硬件包括垃圾桶車體機械結構和硬件控制電路兩個部分。其中車體機械結構為一部三輪小車車體，能按照在不同地點處用戶發出的聲音指令，自動行駛到用戶所在 地。系統硬件電路總體結構框圖如圖1所示，包括電源模塊、ARM最小系統、聲源定位模塊、語音識別模塊、避障模塊和電機驅動模塊。
　　

　　工作原理：首先通過語音識別模塊識別出用戶的呼叫命令，同時通過聲源定位模塊判斷用戶所處位置，再通過ARM產生驅動電機的PWM信號，利用電機驅動模塊 驅動垃圾桶向聲源方向行駛，并在行進過程中，利用避障模塊自行避開障礙物。同時，該設計還支持用戶對垃圾桶前、后、左、右行駛或打開、關閉垃圾桶蓋等語音 控制。
　　1.1 電源模塊
　　系統所有模塊和控制器都需要+5 V的工作電壓，采用鋰電池進行供電，并用LM2576S-5穩壓芯片將電壓穩定在+5 V，然后通過穩壓源LM1117-33和LM1117-18為S3C6410芯片3.3 V和1.8 V電壓。
　　其余語音芯片UDA1341TS、拾音器的5 V供電、紅外避障、直流電動機均為+5 V供電。
　　1.2 聲源定位模塊
　　聲源定位模塊主要包括拾音器構成的麥克風陣列和信號處理單元，如圖2所示。
　　

　　系統中麥克風陣列選用2個拾音器來實現，其監聽范圍為30～50 m2。由于拾音器所拾取的聲音信號太小，易受環境噪聲影響，因此有必要對聲音信號進行預處理，通過信號調理單元的處理，使其能夠滿足系統要求。為滿足拾音 器所得到的微弱電信號進行放大，系統采取兩級放大電路。又由于A/D模塊不能采集負電壓信號，因此需要對放大后的電信號進行偏置，使其不出現負電壓，便于 ARM采樣，使其輸出的誤差更小。
　　1.3 語音識別模塊
　　設計采用 Philips公司UDA1341TS專用的語音處理芯片，能對語音實現放大、濾波、采樣、A/D或D/A轉換及進行數字語音處理功能，并且支持璐總線數 據格式，與ARM芯片S3C6410內置IIS總線接口配合使用。ARM芯片上內置的IIS接口不但能夠讀取IIS總線上的數據，為FIFO數據提供 DMA的傳輸模式，而且可以同時傳輸和接收數據。UDA1341TS對所采集的語音信號進行采集和編碼，由DTW模型算法進行模板訓練，并將訓練結果存儲 在Flash中以便于在語音信號識別階段讀取模板。在語音信號識別階段，將輸入的語音信號經過音頻數字信號編譯碼器UDA1341 TS處理后，通知S3C6410嵌入式Linux操作系統，與保存在Flash中的參考樣本進行對比，找出最佳的聲音識別效果，然后由嵌入式Linux操 作系統中的系統調用函數控制S3C6410的I/O口，指揮垃圾桶的運動。
　　1.4 電機驅動模塊
　　電機驅動模塊根據ARM控制器輸出的控制信號驅動電機的運行。電機的驅動電路采用H橋驅動電路，如圖3所示。
　　

　　Q1、Q2、Q3、Q4這4個三極管組成4個橋臂，Q1和Q4組成一組，Q2和Q3組成一組，Q5控制Q2、Q3的導通與關斷，Q6控制Q1和Q4的導通 與關斷，而Q5、Q6由S3C6410的IO口來控制，這樣就可以通過IO輸出的高低電平，控制4個橋臂的導通與關斷控制電機的運行狀態，使之正轉反轉或 者停轉，進而控制垃圾桶的行駛。為避免用分立元件使電路板過于復雜，在設計中使用H橋驅動L298N芯片。
　　1.5 避障模塊
　　避障電路采用漫反射式光電開關進行避障。光電開關是集發射頭和接收頭于一體的檢測開關，其工作原理是根據發射頭發出的光束，被障礙物反射，接收頭據此做出判 斷是否有障礙物。當有光線反射回來時，輸出低電平;當沒有光線反射回來時，輸出高電平。ARM根據接收頭電平的高低做出相應控制，避免小車碰到障礙物，由 于接收管輸出TTL電平，有利于ARM對信號的處理。障礙檢測模塊作為對外部障礙信息的采集窗口，將行進過程中障礙信息檢測出來，并傳遞給ARM控制器進 行處理。
　　1.6 ARM最小系統
　　智能垃圾桶以三星公司的ARM微處理器 S3C6410為核心控制器，其主要作用：接收和處理收到的各種傳感器信號，并通過決策后輸出合適的控制信號。利用S3C6410豐富的片上外設可以方便 地采集和處理各種傳感器的信號，實時控制垃圾桶的運動，同時完成與語音芯片UDA1341 TS之間的通信。
　　2 系統算法設計
　　系統軟件包括聲源定位算法、特定語音識別算法和自動避障算法等。
　　2.1 聲源定位算法
　　針對聲源定位，系統采用基于傳聲器陣列時延估計法來估測用戶發聲的方向。基于時延估計的聲源定位算法分為兩個部分：(1)時延估計，即計算聲源到兩兩傳聲器 之間的時間差。(2)方位估計，即根據時延和傳聲器陣列的幾何位置估計出聲源的位置，其中時延估計的精度是關系到聲源定位精確與否的關鍵因素。
　　(1)時延估計。時延估計采用廣義互相關法。假設兩傳聲器m1和m2間距為d，在沒有混響的情況下，兩傳聲器接受到的信號x1(t)和x2(t)為
　　x1(t)=α1s(t)+n1(t) (1)
　　x2(t)=α2s(t-τ)+n2(t) (2)
　　其中，s(t)為聲源信號;α1、α2是聲波從聲源到傳感器的傳播衰減系數;τ是聲源傳播到兩個傳感器所需延遲時間，即到達時延。n1(t)、n2(t)為環境噪聲。這時，到達時延(TDOA)可以采用傳統的互相關法進行估計，這時互相關方程為
　　

　　其中，是傳聲器1、2拾取信號的互相關譜;ψ12：(ω)是權函數;φx1x2(ω)=ψ12(ω)Gx1x2(ω)是廣義互相關譜，這樣到達時延為

。

　　根據上式選取不同的權函數ψ12(ω)就可得到到達時延的不同算法，它的選取可根據實際的聲學環境選擇相應的準則，使得Rx1x2(τ)有個比較尖銳的峰 值，得到最好的估計效果。Rx1x2(τ)的峰值處即為兩傳聲器間的時延。但在實際應用中，權函數的選取是一個難點。目前用得較多的是基于互功率譜相位加 權(CSP)法，其中加權函數選為ψ12=1/|Gx1x2(ω)|。這種方法通過對信號互功率譜的歸一化，去除了信號的幅度信息，只保留了信號的相位特 性，對于噪聲和混響都有一定的抑制效果。
　　(2)方位估計。采用幾何定位法，利用角度距離估計方位。利用兩個拾音器擺成如圖4所示，利用拾音器1和2接收到得時間差就可以檢測出聲源偏離主軸的角度θ。
　　

　　由圖4可得
　　

　　由于AB距離和V聲音已知，時延(tA-tB)可由式(1)～式(3)算出，再由式(4)和式(5)可求得聲源偏移正方向的角度θ，則可控制電機轉動使垃圾桶向用戶方位旋轉并前進。
                               
                　　2.2 特定語音識別算法
　　針對特定語音的識別，采用動態時間規整(DTW)的算法，是一種把時間規整和距離測度的計算結合起來非線性規整技術，多用于孤立詞的語音識別。語音識別過程如圖5所示。
　　

　　首先應濾掉輸入語音信號的噪音并進行預加重處理，提升高頻分量，然后線性預測系數等方法進行頻譜分析，找出語音的特征參數作為未知模式，與預先存儲的標準模式進行比較，當輸入的未知模式與標準模式的特征一致時，ARM便識別輸入的語音信號并輸出結果。
　　3 系統軟件設計
　　系統軟件主要包括：數據采集模塊、SCI通訊模塊、特定聲源定位算法模塊和避障軟件模塊。系統軟件總體流程圖如圖6所示。
　　

　　3.1 特定聲源定位算法設計
　　系統的聲源定位算法主要基于傳聲器陣列時延估計法，利用A/D采樣模塊檢測不同拾音器所接收到的聲音信號，算法實現采用廣義互相關法。ARM采樣得到的波形 接近為正弦波，將對應采樣得到的值放入數組中保存，首先進行相關運算，得出互相關譜。為避免誤差和雜音的干擾，進行多次計算去除了誤差較大的值。其算法流 程圖如圖7所示。
　　

　　同時，為避免垃圾桶對接收到的任何聲音都進行定位，系統在定位時加入了語音識別，即只對需要的聲音進行方位判斷，對特定聲音進行語音識別的流程框圖如圖8所示。
　　

　　3.2 避障軟件設計
　　避障軟件模塊采用對ARM的GPIO口查詢方法。在垃圾桶加電后，主函數中一直查詢GPIO，某一路的GPIO出現低電平時，進入相應的子函數，執行相應的 控制動作。3個紅外傳感器同時工作，發射紅外信號。任何一個紅外接收裝置接收到反射的紅外信號進入相應的子函數執行控制電機轉動。紅外避障流程如圖9所示。
　　

　　4 結束語
　　設計的智能垃圾桶“聽”到主人的呼喊后能自動到達主人身邊，并且能識別主人的聲音進行一系列動作，經試驗證明該設計能夠滿足使用要求。