### 机器人的声源定位——基于NAO机器人 在当今智能科技领域，人形机器人的发展日益成为研究的热点之一，其目标不仅是实现与人类的交互，更是希望通过模仿人类的行为和感知来提升机器人的智能化水平。《机器人的声源定位——基于NAO机器人》这一主题深入探讨了机器人如何通过内置的传感器系统，特别是声音传感器，识别并定位周围环境中的声源，进而优化其与人类或其他物体的互动。 #### 声源定位的重要性 对于一个具备高度智能的机器人而言，仅仅能够理解语言并作出相应的反应是远远不够的。在很多情况下，机器人需要首先调整自身的位置，确保其传感器可以最有效地捕捉到信息，同时，通过头部的转向等行为，让对方知道机器人正在倾听或准备与之交流。因此，“声源定位”功能成为了机器人与人交互时不可或缺的一部分，它帮助机器人确定任何足够响亮的声音来源方向，从而更好地定位对话者的位置。 #### 相关研究 声源定位的研究由来已久，各类方法层出不穷。这些方法虽然基于相似的基本原理，但在性能和计算需求上存在显著差异。为了在满足NAO机器人CPU和内存限制的同时，提供稳定且实用的输出结果，NAO采用了名为“时间差到达”（Time Difference of Arrival，简称TDOA）的方法来实现声源定位功能。 #### TDOA原理详解 当声波从接近NAO的某个声源发出时，它会以微小的时间差被机器人身上的四个麦克风捕捉。例如，如果有人在NAO的左侧讲话，相应的声波信号将首先到达左侧麦克风，然后依次是前部、后部麦克风，最后才到达右侧麦克风（如图1所示）。这些时间差被称为“双耳时间差”（Inter-Aural Time Differences，简称ITD），可以通过数学模型将其与声源位置关联起来。每次检测到声音时，通过解算这些方程，NAO机器人能够从四个麦克风测量到的ITD值中计算出声源的方向（即方位角和仰角）。 #### 图1：声源位置与NAO麦克风接收时间差示意图 此图直观地展示了声源（本例中为一个人）的位置与声音波到达NAO四个麦克风的不同路径之间的关系。这些不同的路径导致声音波到达各麦克风的时间存在差异，这些差异被测量出来，并用于计算声源的当前位置。 #### 性能表现 NAO机器人的声源定位引擎所提供的角度信息，与实际声源位置高度吻合。这一精准度不仅依赖于先进的算法，还归功于机器人内部高灵敏度的麦克风阵列设计。通过持续优化算法和硬件配置，NAO机器人能够在复杂多变的环境中快速准确地定位声源，极大地提升了其在各种应用场景下的实用性与交互体验。 《机器人的声源定位——基于NAO机器人》不仅展现了现代机器人技术在声源定位领域的突破性进展，更揭示了未来人机交互的无限可能。随着算法的不断优化和硬件技术的革新，我们有理由相信，未来的机器人将更加智能，与人类的互动也将更加自然流畅。

NAO机器人跳麦克杰克逊舞蹈程序，通过可视化编程软件编写的源程序代码

NAO机器人win7环境配置软件合集的百度云链接（由于上传文件大小有限制故上传链接）。文件包含pynaoqi的1.14.5版本、NAOsdk的1.14.5版本、cmake的3.3.0版本、python的2.7.5版本、qibuild的1.14.5版本、choregraphe的2.1.3.3版本。安装小编使用的是VS2010.NET.framework必须是4.0版本。有任何疑问请致邮yucang_bao@126.com谢谢

最近重新学习nao的官方文档，写点简单的程序回顾一下。主要是用python调用api，写下来保存着。 '''Walk:small example to make nao walk''' import sys import motion import time from naoqi import ALProxy def StiffnessOn(proxy): #we use the 'body' to signify the collection of all joints pName=Body pStiffnessLists=1.0 pTimeLists=1.0 proxy.s

nao机器人教学视频（中文）

怎么跑 确保已安装正确的软件包，以使NAO可以与ROS一起使用。 可以在以下教程中找到它们： : 在nao_bringup中找到包含要启动的正确节点的程序包。 如果不确定是否安装了正确的软件包，可以键入roscd nao_bringup ，如果安装正确，它将导航到该软件包。 如果不是，请再次执行安装步骤。 在nao_bringup软件包中，应该有一个名为nao.launch的启动文件。 当您想将NAO与ROS一起使用时，这就是您要启动的内容。 确定您具有正确的程序包和启动文件后，请确保该工作区是源。 如果不确定如何执行此操作，可以在以下位置找到如何获取工作空间的过程： : 要正确启动，您必须知道NAO的IP地址是什么。 要检索它，请双击胸部按钮。 NAO应该说“您好，我叫NAO（或他给的名字）。我的互联网地址是10.0.3.16”（或他拥有的IP）。 现在您已经有了启动文件

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NAO-Robot 使用 Python 在 NAO 机器人中实现声音定位系统。 由 Guy Brown 博士、Ann Nee Lau 和 Laura Craciun 撰写。

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人机交互是计算机科学、心理学、认知科学的交叉研究领域。近年来人机交互正逐渐地从以计 算机为中心转移到以人为中心。传统的人机交互方式(键盘、鼠标等)已很难满足人们日益增长的 需求。手势识别和表情识别作为自然的、符合直觉的人机交互方式，是近年来十分热门的研究方向。 本文研究了基于NAO机器人的手势识别和表情识别，并用于进行人机交互。 本文的主要内容如下： 首先，介绍了手势识别和表情识别的研究方法和研究现状，并分析了目前存在一些难点，比如 泛化能力较差、难以实用等。 其次，先介绍了卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks，CNN)的基本原理，然后介绍了 本文采用的手势识别算法的两个主要部分：基于全卷积神经网络(Fully convolutional network，FCN) 的手部分割算法和基于卷积神经网络的手势识别算法。该算法可识别10种手势。FCN实现了手部的 像素级精确分割，使得手势的识别更加容易，同时减少了对样本数的要求。 再次，先介绍了常见的视频识别算法，然后介绍了本文采用的基于光流卷积神经网络的表情识 别算法，可识别7种表情。使用稠密光流提取表情的动态特征可以减少对卷积神经网络提取特征的 要求，以及对样本数的要求。 最后，对这两个算法的各个环节分别进行了实验，并对实验结果进行了分析和总结。测试集上 手势识别的错误率为2．35％，表情识别的错误率为3．17％，并证明了算法的鲁棒性。在NAO机器人 平台上的实际使用效果评估进一步证明了基于手势识别和表情识别的人机交互的可行性。