一种基于机器人自身运动学信息的自适应滤波方法及系统

本发明公开了一种基于机器人自身运动学信息的自适应降噪方法及系统，旨在解决机器人自身运动噪声干扰传感器信号的问题。首先采集电机噪声和目标声源的混合声源；然后通过订阅ROS中速度/odom话题得到线速度和角速度，获取一个与自身运动状态相关的非声学参考信号；将两种速度加权组合形成一个瞬时标量形式的低频运动强度参考信号，根据它的变化率，自适应地调整LMS自适应滤波器的步长参数；通过采样与保持将转化为与高频音频数据块同步的参考信号组x(t)作为参考输入，进行降噪。本发明通过选用物理上与目标信号解耦的运动学参数作为参考，并根据运动状态的剧烈程度动态优化滤波器性能，实现了机器人在各种运动工况下的高效降噪。