Automatic Navigation and Voice Cloning Technology Deployment on a Humanoid Robot

要約

移動ロボットは大きな可能性を示しており、サービス産業で広く使用されることが期待されています。
自動ナビゲーションと音声クローン作成の重要性は、機能ロボットが高品質のサービスを提供できるようにするため、どれだけ強調してもしすぎることはありません。
この研究の目的は、Ubtech 社製のサービス ロボットである Cruzr と呼ばれる人型移動ロボットの自動ナビゲーションのための制御アルゴリズムを開発することです。
まず、シミュレーション ソフトウェア Gazebo で SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) を使用して仮想環境を構築し、ローカル パス トラッキングによってグローバル パス プランニングを実行します。
二輪ディファレンシャルシャーシ運動学モデルは、ロボットシャーシの自律的な動的障害物回避を保証するために採用されています。
さらに、シミュレーション環境で開発されたマッピングおよび軌道生成アルゴリズムは、実際のロボット Cruzr に実装されることに成功しました。
自動ナビゲーションのパフォーマンスは、Dynamic Window Approach (DWA) アルゴリズムと Model Predictive Control (MPC) アルゴリズムの間で比較されます。
さらに、音声クローン作成用のモバイル アプリケーションが隠れマルコフ モデルに基づいて作成され、提案されたチャットボットもテストされ、Cruzr 上に展開されます。

要約(オリジナル)

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.

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