简介：摘要：对于目前现有的智能语音机器人来说，为了其更加适应各种各样复杂的作业环境，在执行作业时具有更多的自主选择性，需要对其运行路径、速度等进行自动化控制研究，这在侧面提高了机器人控制的难度。分析当运行轨迹不同时智能语音机器人左、右轮速的函数关系，保证运行过程中效率最大化;凭借短时能量、短时平均过零率将语音命令从背景中分离，明确命令帧长度，通过不断修改BP神经网络算法的阈值和权值，尽可能地缩减控制误差，提高网络模型的收敛速度;机器人在接收到语音指令后，及时调整左、右轮速，自主化完成作业任务。将所提方法与其他方法展开对比实验测试，结果表明，所提方法可有效规避障碍物，并且在起始点与目标点之间选择一条最短路径，同时保证控制时间和控制误差为最低。
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