基于ARM的家用智能垃圾桶設計
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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
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。本文引用地址：http://www.104case.com/article/148203.htm
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。
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