随着人工智能、物联网和机器视觉等先进技术的发展,机器人被广泛应用于各领域。在无线通信和高速网络的加持下,智能交通机器人有望在交通领域代替交警完成交通指挥任务,通过“机器换人”和“人机协作”的方式来缓解交警工作压力,增强城市交通管理,减少交通事故,助力城市交通智能化、智慧化发展。将机器人技术应用于交通指挥领域,对智能交通机器人进行设计,让机器人拥有交通指挥能力,以语音识别技术为基础,通过自然语言处理技术为机器人加入语言功能,实现基于自然语言的人机交互方式。智能交通机器人可以理解人类自然语言,能够根据交警语音指令进行有效的交通指挥,完成交通指挥任务。本课题的主要研究内容如下:（1）根据交通指挥任务的需求,结合智能交通机器人使用场景,分别对机器人的机械手臂、机身结构和移动平台进行方案选取与结构设计。根据智能交通机器人的功能需求,选取机器人总系统控制方案以及机械臂与移动平台的控制方案,简化机器人动力学模型,通过仿真实验表明机器人整体稳定性良好。（2）基于语音识别技术为智能交通机器人获取自然语言信息提供技术支持,根据语音识别的原理,对语音信号进行采集与预处理,编写程序对科大讯飞语音识别API接口进行二次开发,通过云语音识别服务架构构建实时语音识别系统,然后对识别结果进行处理并输出文本信息,最后对语音识别系统进行实验测试。（3）根据文本错误类型和常用文本纠错方法,构建同音字表及同音词混淆集,用语料训练神经网络模型,对语音识别后语句中存在的错误进行纠正。针对交通指挥任务中语音指令识别错误问题,建立指令易错词同音混淆集,采用易错词混淆集与二元语言模型相结合的文本纠错方法,完成语音指令的文本信息纠正,通过实验测试表明文本纠错方法有较好的效果。（4）采用自然语言处理技术对文本语料进行处理,选择基于编辑距离与余弦相似度计算相结合的方法计算指令文本相似度,将相似度最高的文本指令返回。最后向智能交通机器人下达语音指令,分别测试机器人自身的移动情况和交通指挥动作的执行情况,通过实验验证了基于语言功能的智能交通机器人进行交通指挥任务的可行性。