Есть мнение, что в странах, где водители выбрасывают мусор на обочины дорог, необходимо на пути следования автомобиля автоматически блокировать его двери и окна и разблокировать только в пунктах, где есть мусорные контейнеры.

 

РЕТРОСПЕКТИВА

Звуковые каналы робототехнических систем. То, что роботы должны шевелить ушами долгое время считалось продуктом больного воображения фантастов. Однако, именно этим свойством теперь озабочены конструкторы аналогов домашних животных, стремящиеся придать им максимальное сходство с оригиналом. Вот кошка: одна из самых уморительных черт её поведения — сначала повернуть к источнику звука ухо, а уж потом всю остальную голову. И если киберкошки не научатся тому же, их перестанут покупать. Потому что, согласно восточной мудрости, «если какое-то существо выглядит как кошка и ведёт себя как кошка, то оно и есть кошка» (неважно — живая она или электронная). Особенно важно для электронного животного научиться шевелить ушами по причине того, что среди людей это умение считается редчайшим из искусств. И, что главное, ситуация остаётся в рамках закономерности, по которой «органы чувств» робототехнических систем уходят корнями в военные и разведывательные дела (кошка — хищник, то есть, «силовая структура»).

В предыдущем AVR, основываясь на материалах National Instruments, мы затронули тему управления исполнительными механизмами посредством видеосигнала — подчеркнув при этом, что компания NI рассматривает видеосигнал с позиций выполнения им задач управления. Аналогичным образом приходится рассматривать и аудиосигнал — как многоступенчатую функцию: сначала, повинуясь акустическому воздействию, поворачивается ухо (узконаправленный микрофон), затем голова (зрительный идентификатор), а уж потом приводится в действие исполнительный боевой механизм. Таким образом, локализация источника звука предстаёт предварительной перед визуальным анализом этого источника операцией. Однако, если иметь в виду выполнение таких интеллектуальных функций, как распознавание речи, музыки, шагов, звуков других механизмов и т. д., то для создания звукового тракта необходима техника более высокого уровня.

Рассмотрим в этой связи плату сбора динамических сигналов NI 4472 для шины PXI, выпущенную на рынок в качестве точного прибора измерения звуковых и вибрационных параметров. Она содержит 24-битовые АЦП, обеспечивающие динамический диапазон 120дБ, и узлы согласования сигналов от ICP-датчиков. Плата выполняет параллельные измерения по 8 каналам с максимальной частотой 102,4 кГц: полоса пропускания от 0 до 45 кГц. В комбинации с программными средствами LabVIEW, Sound and Vibration Toolset можно выполнять частотный, транзиентный. дробно-октавный анализ — равно как и обычное измерение уровня звука. Плата позволяет синхронизировать взаимодействие всех модулей в корзине PXI с помощью шины star trigger. Точность синхронизации достигает уровня 0,1 град. фазового сдвига на частоте 1 кГц между любыми двумя каналами в корзине. Используя стандартную 8-слотовую корзину PXI можно параллельно измерять до 56 звуковых и вибрационных сигналов с номинальным фазовым сдвигом. Определяющей для анализа ситуации является информация о фазовом сдвиге между каналами.

Приведённый в № 11 «ТКТ» за 2002 г. пример локализации звука в двух независимых зонах прослушивания при оснащении автомобильных салонов не случайно был помещен в раздел «Робототехника». Этим было подчеркнуто, что в связи с развитием роботизированных систем начинается революция и в сфере акустического оборудования. В подтверждение продолжим пример с локализацией музыки внутри автомобилей: известные автоконцерны заинтересовались технологией Audio Spotlight («звуковой прожектор») суть которой в том, что узконаправленный ультразвуковой луч, будучи преобразованным в воздушной среде, создаёт колебания слышимого диапазона (см. рис.).

Узконаправленность звукового потока (как при улавливании звука, так и при его излучении) — важное условие четкого функционирования того робототехнического оборудования, в функции которого входит обработка звуковых колебаний различной природы. При этом число приложений, критичных к четкости принимаемого и передаваемого звука, увеличивается: от распознавания речи при голосовых командах до адресного звукового оповещения (например, человека в толпе или другой шумной среде).

Обращает на себя внимание тот факт, что технология генерации низкочастотных (то есть, слышимых) акустических сигналов с помощью ВЧ волн была сначала применена для гидролокации еще 40 лет назад. То есть, была средством акустической разведки, и это тенденция: именно средства как видеоразведки, так и аудиоразведки сегодня находят применение в робототехнике. Обратимся для примера к лазерным системам акустической разведки, именуемым проще лазерными микрофонами.

Принцип их действия такой же, как у гидролокаторов: генерируемое лазерным передатчиком излучение, распространяясь в воздушной среде, отражается от оконного стекла помещения, внутри которого происходит подслушиваемый разговор — а затем, будучи промодулированным акустическим сигналом, принимается удалённым фотоприёмником. Реальная дальность действия лазерных микрофонов составляет десятки (в лучшем случае — сотни) метров и сильно зависит от состояния отражающей поверхности. Так что трудно добиться считывания человеческой речи с поверхности самого человека — например, с кожи лица или гортани (по принципу ларингофонов). Скорее, эта технология останется для специальных применений, тем более, у неё открываются новые перспективы благодаря улучшению лётных характеристик роботизированных микровертолётов.

Намного вероятнее, что голосовое общение между человеком и роботом будет развиваться на основе трёх смежных технологий, над совершенствованием которых практически с одинаковой интенсивностью работают множество фирм:

— распознавание речи;

— постоянно носимые микрокомпьютеры с аудиогарнитурой:

— беспроводная мобильная связь.

Что касается распознавания русской речи, то в 2002 г. ряд российских предприятий подписали соглашение об образовании консорциума «Российские речевые технологии». Но и зарубежные фирмы хотят доминировать на нашем рынке: так, американская Cayo Communications, специализирующаяся на комплексных решениях для автоматизации работы с клиентами объявила о введении функции автоматического распознавания речи с поддержкой русского языка в рамках продукта VoxPoint.

Относительно носимых микрокомпьютеров с естественной для них функцией беспроводной связи также немало объявлялось, однако ввиду малой мощности их передатчиков трудноразрешимой представлялась проблема роуминга. Любопытное решение нашли в Великобритании: вмонтировать промежуточные передатчики в фонарные и т. п. столбы — полтора десятка столбов («радиус действия» каждого не более 100 м) обеспечивают сотовую связь на площади 1 кв. км; при этом гораздо более точно устанавливается местонахождение пользователя. Можно сказать, что именно стратегические перспективы носимых микрокомпьютеров заставляют IT-лидеров инвестировать в технологии распознавания и синтеза речи, которым отводится ключевая роль при вводе и считывании информации в микрокомпьютерах. Традиционные для настольных ПК устройства ввода и считывания информации — клавиатура, мышь, монитор — в носимых на голове или вшиваемых в одежду микрокомпьютерах малопригодны: так, попытки встроить минидисплеи в очки или придать им форму монокля психологически отторгаются пользователем.

И психология на этом не заканчивается. Дело в том, что между распознаванием и синтезом речи есть принципиальная разница, но не столько технологическая, сколько психологическая, и базируется она на человеческом эгоизме. Какие бы у самого человека ни были противный голос, нечленораздельная речь, неразборчивая дикция и бессвязное изложение мыслей, он требует, чтобы распознаватель речи безусловно и безошибочно её распознавал. Но в то же время человек очень капризен к тону, каким с ним разговаривает синтезатор. Поэтому сейчас уже мало того, что в коммерческую эксплуатацию поступили голосовые серверы для озвучивания печатных изданий — ведутся работы над набором голосовых хромосом, способных придать синтезированному голосу желаемый оттенок: это необходимо, в частности, чтобы каждое роботизированное устройство (или озвучиваемое издание) имело отличающийся от других голос.

Голосовые автоинформаторы — одна из пока немногих областей робототехники, которые активно востребованы потребителем как в быту, так и на производстве: они ему понятны, необходимы и доступны по цене. Один из самых популярных (во всяком случае, на Западе) примеров голосовых автоинформаторов — устройства, входящие в состав автомобильных навигационных систем, подсказывающие маршрут и предупреждающие о неудобствах и опасностях. При этом, поскольку ассортимент опасностей в жизни человека широк и всё время возрастает, растёт и число соответствующих автоинформаторов о них. Так, японцы, постоянно живущие под угрозой землетрясения и не имеющие оснований полностью доверять приборам сейсмологов, вспомнили о способностях животных предупреждать о землетрясениях и занялись проблемой компьютерного перевода со звериного языка на человеческий — как известно, первым достижением такого рода стал переводчик с собачьего. Или проблема «пограничных ситуаций», когда правоохранительная система беспомощна и лучший выход — постараться избежать опасности самому. Здесь помогут вышеупомянутые фонарные столбы с датчиками, извещающими, что за углом поджидают агрессивно настроенные подростки и лучше свернуть на другую улицу. Конечно, человек таким образом превратится в диспетчера с наушником, постоянно предупреждающим об опасностях и докладывающим сообщения от служебных роботов, поэтому меньше времени будет уделять прослушиванию музыки и других искусств (то есть, структура персонального «аудиорынка» изменится). Но жизнь становится такова, что вынуть этот наушник из уха будет опасно: смерть подкрадётся незаметно. А. П. Барсуков, журнал "ТКТ", № 2, 2003 г.