基于改進FSVM與視覺檢測的全向智能輪椅運動控制研究
發(fā)布時間:2023-06-03 02:17
針對當(dāng)下殘障人士及老齡人群的不斷增加,且這類人士存在著行動不便等諸多問題,為了更好的幫助此類人群,我國社會對多功能智能輪椅的呼聲日益顯著。與此同時,與智能輪椅有關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)引發(fā)了國內(nèi)外許多學(xué)者的密切關(guān)注。該領(lǐng)域的研究已然成為了一個熱點。為了讓使用者能夠便捷的使用,同時為了確保使用者的人身安全,需要研究人員依據(jù)智能輪椅本身固有的平臺特性,有針對性的研發(fā)運動控制系統(tǒng)與避障策略。本課題中借助本研究室開發(fā)的全方位智能輪椅平臺,針對其運動控制系統(tǒng)做了相關(guān)改進與優(yōu)化,并針對智能輪椅的避障策略做了進一步的探索與研究。首先,該系統(tǒng)根據(jù)實時檢測出的使用者在椅面二維投影坐標(biāo)下的人體重心坐標(biāo)變化,來判斷使用者的期望運動方向及速度,進而完成對智能輪椅精準(zhǔn)高效的運動控制。由于傳統(tǒng)視覺算法有著運算量大、信息繁雜等諸多不足,因此提出了基于變形網(wǎng)格的單目視覺障礙物檢測方法。由于將傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于智能輪椅的避障會帶來局部最優(yōu)幾率增大,參數(shù)選取自主性降低,學(xué)習(xí)效率降低甚至是難以收斂等問題,本研究提出一種基于貝葉斯(Bayes)優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于全向智能輪椅平臺的避障過程中。本課題的研究重點主要有:1)基于改進后...
【文章頁數(shù)】:84 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 智能輪椅在國內(nèi)外的研究概況
1.2.1 國外發(fā)展概況
1.2.2 國內(nèi)發(fā)展概況
1.3 智能輪椅關(guān)鍵技術(shù)
1.3.1 運動控制系統(tǒng)
1.3.2 信息采集與避障技術(shù)
1.3.3 人機交互接口
1.4 論文的研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
1.4.1 主要研究內(nèi)容
1.4.2 論文結(jié)構(gòu)安排
1.5 本章小結(jié)
第2章 智能輪椅的整體結(jié)構(gòu)與硬件平臺
2.1 移動平臺系統(tǒng)構(gòu)成
2.2 單目視覺傳感器
2.3 麥克納姆全向輪
2.4 本章小結(jié)
第3章 基于人體重心聚類控制的智能輪椅運動研究
3.1 方向控制算法研究
3.1.1 聚類算法分類
3.1.2 聚類算法比較與選擇
3.1.3 模糊邏輯研究
3.2 基于緊密度的FSVM算法在智能輪椅運動控制中的應(yīng)用
3.2.1 模糊隸屬度的確定
3.2.2 構(gòu)造基于緊密度的FSVM算法
3.2.3 算法在智能輪椅運動控制中的應(yīng)用
3.3 基于模糊PID的電機控制
3.3.1 模糊PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
3.3.2 模糊參數(shù)自整定
3.4 本章小結(jié)
第4章 基于變形網(wǎng)格的視覺檢測與Bayes模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避障研究
4.1 單目視覺系統(tǒng)下的障礙物檢測
4.1.1 基于變形網(wǎng)格的障礙物定位
4.1.2 基于單目視覺的障礙物測距
4.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避障算法優(yōu)化
4.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究
4.2.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避障算法改進
4.2.3 參數(shù)優(yōu)化
4.3 基于Bayes神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能輪椅避障算法
4.3.1 網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的Bayes學(xué)習(xí)
4.3.2 超參數(shù)的處理
4.3.3 Bayes模型選擇
4.4 本章小結(jié)
第5章 實驗結(jié)果與分析
5.1 人機交互系統(tǒng)
5.2 基于人體重心控制的智能輪椅運動實驗結(jié)果及分析
5.3 基于變形網(wǎng)格與Bayes神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的避障實驗結(jié)果及分析
5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝
本文編號:3828468
【文章頁數(shù)】:84 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 課題研究背景及意義
1.2 智能輪椅在國內(nèi)外的研究概況
1.2.1 國外發(fā)展概況
1.2.2 國內(nèi)發(fā)展概況
1.3 智能輪椅關(guān)鍵技術(shù)
1.3.1 運動控制系統(tǒng)
1.3.2 信息采集與避障技術(shù)
1.3.3 人機交互接口
1.4 論文的研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
1.4.1 主要研究內(nèi)容
1.4.2 論文結(jié)構(gòu)安排
1.5 本章小結(jié)
第2章 智能輪椅的整體結(jié)構(gòu)與硬件平臺
2.1 移動平臺系統(tǒng)構(gòu)成
2.2 單目視覺傳感器
2.3 麥克納姆全向輪
2.4 本章小結(jié)
第3章 基于人體重心聚類控制的智能輪椅運動研究
3.1 方向控制算法研究
3.1.1 聚類算法分類
3.1.2 聚類算法比較與選擇
3.1.3 模糊邏輯研究
3.2 基于緊密度的FSVM算法在智能輪椅運動控制中的應(yīng)用
3.2.1 模糊隸屬度的確定
3.2.2 構(gòu)造基于緊密度的FSVM算法
3.2.3 算法在智能輪椅運動控制中的應(yīng)用
3.3 基于模糊PID的電機控制
3.3.1 模糊PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
3.3.2 模糊參數(shù)自整定
3.4 本章小結(jié)
第4章 基于變形網(wǎng)格的視覺檢測與Bayes模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避障研究
4.1 單目視覺系統(tǒng)下的障礙物檢測
4.1.1 基于變形網(wǎng)格的障礙物定位
4.1.2 基于單目視覺的障礙物測距
4.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避障算法優(yōu)化
4.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究
4.2.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)避障算法改進
4.2.3 參數(shù)優(yōu)化
4.3 基于Bayes神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能輪椅避障算法
4.3.1 網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的Bayes學(xué)習(xí)
4.3.2 超參數(shù)的處理
4.3.3 Bayes模型選擇
4.4 本章小結(jié)
第5章 實驗結(jié)果與分析
5.1 人機交互系統(tǒng)
5.2 基于人體重心控制的智能輪椅運動實驗結(jié)果及分析
5.3 基于變形網(wǎng)格與Bayes神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的避障實驗結(jié)果及分析
5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝
本文編號:3828468
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