乔治亚理工学院的研究人员开发了一种能够侦测周围微弱声音并利用其定位附近人类的机器人。这种创新方法依赖于人类在移动时自然产生的声音，而不需要他们制造额外的声音，如说话或拍手。
为了实现这一目标，研究团队利用机器学习算法，并编制了一个名为“ Robot Kidnapper”的数据集。该数据集包含 14 小时的高质量四通道录音以及 360 RGB 摄像机镜头。这些录音是在实验过程中收集的，实验要求人们以不同的方式在机器人周围移动。机器学习模型使用音频频谱图进行训练，仅基于声音预测人类的存在和相对位置。
这种声音定位方法的一个重要优势是它能够忽略外部和无关的噪音，例如来自暖通空调系统的噪音，以及机器人自身产生的声音。在使用Stretch RE-1机器人进行的初步测试中，这种技术的表现比其他声音定位方法好两倍，证明了它在基于人类行走时他们自然产生的声音来定位附近人类方面的有效性。
这种声音定位方法有几个潜在的应用。它可以应用于任何配备有集成麦克风的机器人，使其成为各种机器人系统的多功能解决方案。它提供了一种非侵入性和直观的方法，用于检测共享室内空间中人类的存在和位置，这对于在家庭或工业环境中与人类一起导航的机器人尤其有用。此外，当视觉传感器或摄像头不可用或失效时，这种方法可以作为备用选项，确保机器人在各种情况下的安全性和性能。找有价值的信息，请记住Byteclicks.com
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