面向復(fù)雜環(huán)境的智能輪椅仿真及導(dǎo)航技術(shù)研究.pdf

1、移動(dòng)性受限已經(jīng)成為人類功能受限的首要因素。輪椅,包括電動(dòng)輪和智能輪椅,是當(dāng)前提高受限人群的獨(dú)立移動(dòng)性的最主要途徑。研制具有更高自主性和安全性的智能輪椅是當(dāng)前國(guó)內(nèi)外的研究熱點(diǎn)。
　　如何對(duì)移動(dòng)受限人群進(jìn)行適當(dāng)?shù)鸟{駛訓(xùn)練,并判斷其否具備駕駛輪椅的必需技能;如何降低智能輪椅算法設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)成本,縮短開(kāi)發(fā)周期,是在實(shí)際輪椅相關(guān)工作中遇到的主要困難之一。
　　針對(duì)這些困難,本文設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了智能輪椅開(kāi)放仿真平臺(tái)。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的分析,明確了

2、包括模型層、抽象層和接口層在內(nèi)的仿真平臺(tái)結(jié)構(gòu)。在此基礎(chǔ)上,本文依次對(duì)各層進(jìn)行討論,并基于Gazebo和ROS實(shí)現(xiàn)了該仿真平臺(tái)。該仿真平臺(tái)可用于算法開(kāi)發(fā)和駕駛訓(xùn)練。由于當(dāng)前并不存在電動(dòng)輪椅訓(xùn)練以及測(cè)試標(biāo)準(zhǔn),本文根據(jù)日常生活中的輪椅駕駛需求制定了訓(xùn)練以及測(cè)試的標(biāo)準(zhǔn)。該標(biāo)準(zhǔn)可在實(shí)際輪椅和仿真平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)現(xiàn),進(jìn)而構(gòu)成了駕駛訓(xùn)練系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用標(biāo)準(zhǔn)訓(xùn)練任務(wù)提高用戶駕駛技能,并通過(guò)測(cè)試任務(wù)判斷用戶是否具備相應(yīng)的駕駛技能。
　　針對(duì)智能輪椅的導(dǎo)

3、航控制,本文首先定義輪椅導(dǎo)航控制中的指標(biāo),即服從性、安全性以及舒適性,然后,采用常見(jiàn)的遞階控制對(duì)輪椅的控制指令進(jìn)行優(yōu)化。該控制系統(tǒng)的中的兩個(gè)部分——局部路徑規(guī)劃和環(huán)境地圖創(chuàng)建是實(shí)現(xiàn)輪椅在復(fù)雜環(huán)境導(dǎo)航的關(guān)鍵,本文分別提出了一種基于采樣的智能輪椅局部路徑規(guī)劃方法和基于分層匹配的增量式同步定位與地圖創(chuàng)建(SLAM)方法?；诓蓸拥闹悄茌喴尉植柯窂揭?guī)劃方法直接將的導(dǎo)航控制指標(biāo)作為優(yōu)化目標(biāo),并依次通過(guò)速度空間采樣、運(yùn)動(dòng)學(xué)仿真以及評(píng)價(jià)等三個(gè)步驟找到

4、最優(yōu)控制量。該方法能夠在保證輪椅完成移動(dòng)任務(wù)的前提下,有效提高用戶乘坐輪椅時(shí)的安全性和舒適性?；诜謱悠ヅ涞脑隽渴絊LAM方法將SLAM問(wèn)題簡(jiǎn)化為數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和最小二乘的圖優(yōu)化兩個(gè)部分:首先通過(guò)分層ICP匹配解決數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(Fisher信息量描述其不確定性),再采用增量QR分解對(duì)位姿圖進(jìn)行優(yōu)化。該方法有效避免了匹配時(shí)的局部極小,能夠建立一致的地圖。同時(shí),該方法算法復(fù)雜度較低,可以滿足室內(nèi)外的實(shí)時(shí)應(yīng)用。
　　最后,本文通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了仿真平