本发明涉及一种基于粒子滤波算法的语音机器人控制方法,属于计算机领域。该方法包括以下步骤:第一步:语音识别,设计一种基于深度卷积神经网络算法的语音识别算法,通过训练与测试,得到最终的识别结果;第二步:目标检测识别,设计一种基于快速卷积神经网络的目标检测算法;第三步:通过改进的粒子滤波算法对目标物体进行跟踪;第四步:基于深度强化学习的机械臂控制算法。通过对传统的粒子滤波算法进行改进,提出了一种分组优化权重+变异的新型粒子滤波算法,减少了采样粒子数量,延缓了粒子退化问题,减少在粒子重采样阶段造成的样本多样性和有效性的损失,优化了重采样过程,克服了粒子匮乏问题,使其检测精度更高。
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