Robot Audio Localization using Directions Of Arrival

Al giorno d'oggi vi è uno studio intensivo sulle funzionalità e le capacità dei robot al fine di raggiungere l'obiettivo di costruire un robot autonomo simile all'uomo. Nel campo della robotica, la ricerca si è concentrata sull'analisi video, ma il contributo delle competenze audio dei robot è molto più debole. Questa tesi esplora il problema della Localizzazione di Sorgenti Sonore - Audio Source Localization (ASL) - usando solo le Direzioni di Arrivo - Directions of Arrival (DOAs) - stimate da Sensori Acustici montati su Robot Mobili connessi in rete. L'utilizzo di DOAs acustici al posto dell'analisi dell'intero segnale audio è un metodo innovativo pensato per scopi robotici che introduce una nuova visione della sinergia audio-video usando i sensori video per la localizzazione del robot nell'ambiente per calibrare i parametri estrinseci dei sensori audio. Viene altresì proposto un nuovo algoritmo per localizzare la posizione 2D/3D di una sorgente sonora usando un approccio probabilistico basato su Gaussiane e applicato alle DOA - Gaussian Probability over DOA approach (GP-DOA). Sono stati fatti diversi test in simulazione variando l'errore sulle stime delle DOA e l'errore sulle posizioni dei robot e delle sorgenti acustiche. Test reali usando le Microsoft Kinect come sensori DOA montate su robot mobili e robot Aldebaran NAO all'interno del framework ROS, dimostrano che l'algoritmo è robusto, modulare e che l'approccio può essere facilmente usato per applicazioni robotiche.