Automatic Navigation and Voice Cloning Technology Deployment on a Humanoid Robot

📄 arXiv: 2410.13612v1 📥 PDF

作者: Dongkun Han, Boyuan Shao

分类: cs.RO

发布日期: 2024-10-17

备注: 7 pages, 6 figures

💡 一句话要点

在人形机器人Cruzr上部署自动导航与语音克隆技术

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 人形机器人 自动导航 语音克隆 SLAM 路径规划

📋 核心要点

  1. 现有服务机器人导航能力不足，难以在复杂环境中自主移动并提供服务。
  2. 利用SLAM构建地图，结合全局路径规划和局部路径跟踪，实现机器人自主导航。
  3. 在Cruzr机器人上成功部署自动导航和语音克隆，验证了算法的有效性。

📝 摘要（中文）

移动机器人展现出巨大的潜力，并有望在服务行业得到广泛应用。自动导航和语音克隆的重要性不言而喻，因为它们使功能性机器人能够提供高质量的服务。本研究旨在为优必选公司生产的服务机器人Cruzr开发一种自动导航控制算法。首先，在仿真软件Gazebo中使用同步定位与地图构建（SLAM）构建虚拟环境，并通过局部路径跟踪进行全局路径规划。采用两轮差速底盘运动学模型，确保机器人底盘的自主动态避障。此外，在仿真环境中开发的地图构建和轨迹生成算法已成功应用于真实的Cruzr机器人。比较了动态窗口法（DWA）和模型预测控制（MPC）算法在自动导航方面的性能。此外，还创建了一个基于隐马尔可夫模型的语音克隆移动应用程序，并将所提出的聊天机器人也在Cruzr上进行了测试和部署。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决服务机器人Cruzr的自主导航问题。现有方法在动态避障和路径规划方面存在局限性，难以保证机器人在复杂环境中的安全高效移动。此外，还需要为机器人提供个性化的语音交互能力。

核心思路：论文的核心思路是结合SLAM技术构建环境地图，利用全局路径规划和局部路径跟踪实现自主导航，并采用两轮差速底盘运动学模型进行动态避障。同时，利用隐马尔可夫模型实现语音克隆，提升人机交互体验。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) 基于Gazebo和SLAM的虚拟环境构建；2) 全局路径规划和局部路径跟踪；3) 基于两轮差速底盘运动学模型的动态避障；4) 基于隐马尔可夫模型的语音克隆移动应用；5) 聊天机器人的部署和测试。

关键创新：论文的关键创新在于将SLAM、路径规划、动态避障和语音克隆技术集成到Cruzr机器人上，实现其自主导航和个性化语音交互。此外，对比了DWA和MPC算法在自动导航方面的性能，为实际应用提供了参考。

关键设计：在路径规划方面，采用了A*算法进行全局路径规划，并使用DWA或MPC算法进行局部路径跟踪。在动态避障方面，利用两轮差速底盘运动学模型，结合传感器数据进行实时避障。在语音克隆方面，采用了隐马尔可夫模型，通过少量语音数据即可生成个性化的语音。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文成功地将自动导航和语音克隆技术部署到真实的Cruzr机器人上，验证了算法的有效性。通过对比DWA和MPC算法，发现两种算法均能实现自动导航，但性能存在差异。此外，基于隐马尔可夫模型的语音克隆移动应用能够生成个性化的语音，提升了人机交互体验。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种服务机器人，例如导览机器人、送餐机器人、清洁机器人等。通过自动导航和语音克隆技术，可以提升服务机器人的智能化水平和服务质量，使其更好地满足用户的需求。未来，该技术还可以扩展到其他领域，例如智能家居、智能医疗等。

📄 摘要（原文）

Mobile robots have shown immense potential and are expected to be widely used in the service industry. The importance of automatic navigation and voice cloning cannot be overstated as they enable functional robots to provide high-quality services. The objective of this work is to develop a control algorithm for the automatic navigation of a humanoid mobile robot called Cruzr, which is a service robot manufactured by Ubtech. Initially, a virtual environment is constructed in the simulation software Gazebo using Simultaneous Localization And Mapping (SLAM), and global path planning is carried out by means of local path tracking. The two-wheel differential chassis kinematics model is employed to ensure autonomous dynamic obstacle avoidance for the robot chassis. Furthermore, the mapping and trajectory generation algorithms developed in the simulation environment are successfully implemented on the real robot Cruzr. The performance of automatic navigation is compared between the Dynamic Window Approach (DWA) and Model Predictive Control (MPC) algorithms. Additionally, a mobile application for voice cloning is created based on a Hidden Markov Model, and the proposed Chatbot is also tested and deployed on Cruzr.