實現汽車智能化的技術非常多， 本文利用目前比較熱門的技術語音控制技術， 實現小車自動前進、后退、左拐、右拐等， 當然所設計的小車只是智能汽車的微模型， 還處于模擬演示階段， 要真正實現智能汽車為人服務還有很長一段距離。

　　1 智能車的核心控制器

　　SPCE061A 是一款16位獨具語音特色的控制器， 片內采用的nSPTM ( microcontro ller and signal processor) 核心處理器， 具有較高的處理速度， 能夠完成16位算術邏輯運算、16 × 16位硬件乘法運算和DSP內積濾波運算， 能夠快速處理復雜的數字信號， 不需要額外的專用語音控制芯片， 就能實現語音的編解碼等， 既節省了設計成本， 又能滿足一定的控制要求。控制器采用模塊化架構， 集成了ICE(在線仿真)、鎖相環振蕩器、時基控制器、7通道10位AD轉換器、單通道AD+ AGC(自動增益)轉換器、雙通道10位DA轉換器、通用異步通信接口、串行輸入輸出接口、電壓監控等模塊， 其結構如圖1所示。

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　　圖1 SPCE061A 控制器的結構圖

　　2 智能小車的總體設計

　　智能小車整體主要由語音輸入電路、語音輸出電路、SPCE061A 控制器、驅動電路等組成。小車的SPCE061控制器通過內置麥克放大器和自動增益功能的A /D 通道、D /A通道實現語音控制， 語音觸發小車動作， 小車動作后， 隨時可以通過語音指令改變小車的運動狀態， 如果行進過程中遇到前方有障礙， 小車會自動停車。

　　3 智能小車的硬件設計

　　1) 語音輸入電路。

　　小車的語音輸入電路如圖2所示。其中， VM IC 提供傳聲器的電源， VSS是系統的模擬地， VCM 為參考電壓， 1腳和2腳分別是傳聲器X1 的正極、負極的輸入引腳。當對著傳聲器講話時， 1腳和2 腳將隨著傳聲器輸入的聲音產生變化的波形， 并在SPCE061A 的兩個端口處形成兩路反相的波形， 送到SPCE061A 控制器內部的運算放大器進行音頻放大， 經過放大的音頻信號， 通過ADC轉化器轉化為數字量， 保存到相應的寄存器中, 然后對這些數字音頻信號進行壓縮、辨識、播放等處理。

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　　圖2 語音輸入電路

　　2) 語音輸出電路。

　　小車的語音輸入電路如圖3所示。其中， VDDH 為參考電壓， VSS是系統的模擬地。音頻信號由SPCE061A 的DAC引腳輸出送到電路的9端， 通過音量電位器R9的調節端送到集成音頻功率放大器SPY0030, 經音頻放大后， 音頻信號從SPY0030輸出經J2端口外接揚聲器播放聲音。

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　　圖3 語音輸出電路

　　3) 光電檢測電路。

　　小車的光電檢測電路采用E18-D80NK型號的光電傳感器， 它集發射和接受于一體， 紅外發射管向某一方向發射紅外線， 遇到障礙物后紅外線被反射由接收管接受， 從而判斷出小車的前方是否有障礙物， 對障礙物的感應距離可以根據要求通過傳感器上的微調旋鈕進行調節。傳感器前端增加了透鏡， 利用聚焦作用遠距離探測物體。傳感器內部集成了放大、比較、調制電路， 使傳感器受可見光的影響較小， 光電檢測電路的連接圖如圖4所示。

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　　圖4 光電檢測電路

　　4) 驅動電路。

　　小車的驅動電路是一個全橋驅動電路( 圖5)， Q1,Q2, Q3, Q4四個三極管組成4個橋臂， Q5 控制Q2和Q3的導通和關斷， Q6控制Q1 和Q4 的導通和關斷， 驅動電路分別用于后輪動力驅動電路和前輪方向驅動電路。當1管腳為高電平， 2管腳為低電平時時Q1 和Q4 導通， Q2和Q3截止， 電動機帶動車輪運轉; 當1管腳為低電平， 2管腳為高電平時時Q1和Q4截止， Q2和Q3導通， 電動機帶動車輪反向運轉。

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　　圖5 驅動電路。

　　將語音輸入電路的1, 2 端口分別連接到SPCE061A控制器的M ICP, N ICN 管腳上; 將語音輸出電路的9端口連接SPCE061A的DAC1管腳; 后輪動力驅動電路的1, 2端連接到SPCE061A的IOB8, IOB9管腳， 前輪方向驅動電路的1, 2端連接到SPCE061A 的IOB10, IOB11管腳; 光電檢測電路的OUT 端連接SPCE061A 的IOB12 管腳， 智能小車的整體連接如圖6所示。

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　　圖6 智能小車整體連接圖。

　　4 智能小車的軟件設計

　　智能小車的軟件系統主要采用語音辨識技術控制小車的自動行駛， 從而實現了無需手工操縱， 就能人車的互動， 智能控制算法如圖7所示。軟件的設計采用C語言編寫， 這樣可以使程序代碼簡介易讀， 另外程序的設計還使用了SCPE061A的定時中斷技術， 當光電檢測電路檢測到前方有障礙或有停車指令觸發時， SCPE061A立即作中斷處理使小車停車。

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　　圖7 智能算法框圖。

　　智能小車的軟件設計核心就在于語音辨識， 語音辨識主要分為訓練和辨識( 圖8) .在訓練階段， SCPE061A 控制器首先對說話人的語音進行模/數轉換、預加重、自動增益控制等處理， 實現語音數字信號的數字化，然后對處理后的語音信號進行特征提取， 建立語音特征模型， 訓練過程主要靠語音函數庫bsrv222SDL. lib中的BSR_Tra in( )函數來完成。在辨識階段SCPE061A 控制器對采集到的語音進行同樣的分析處理， 提取出語音的特征信息， 然后將這個特征信息與已有的特征模型進行對比， 如果兩者達到一定的匹配度， 則輸入的語音被識別， 辨識過程主要靠語音函數庫bsrv222SDL. lib 中的BSR _InitRecogn izer( )、BSR_EnableCPUIncato r( )、BSR_GetResult( )、BSR_S topRecogn ize r( )函數來完成。

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　　圖8 語音辨識程序流程圖

　　5 結語

　　實驗中智能小車的正確識別率在90% 以上， 實驗過程中發現， 影響小車正常辨識的因素主要包括周圍環境的噪聲、人與小車的距離等， 這些需要在今后改進。這種語音控制的智能小車機器人將來不僅可以為人服務， 稍加擴展， 還可以在多種不適合人作業的場合替代人執行任務。因此這種語音控制小車機器人具有重要的學術研究價值。