本文關(guān)鍵詞：基于坐姿及多傳感融合的智能輪椅控制

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【摘要】：智能輪椅隸屬于服務(wù)機(jī)器人家族,其研究意義在于幫助行動(dòng)有障礙的老人或殘障人士更好地融入社會(huì),提高他們的生活質(zhì)量。隨著機(jī)器人技術(shù)、嵌入式技術(shù)、人工智能等領(lǐng)域的發(fā)展,智能輪椅的研究借鑒、吸收了多種技術(shù),如多傳感信息融合、模式識(shí)別等。其性能不斷提高,功能也愈加多樣與強(qiáng)大。本文綜合分析了國(guó)內(nèi)外智能輪椅研究現(xiàn)狀與相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,在此基礎(chǔ)上研究了基于使用者坐姿的智能輪椅控制,提出了一種用支持向量機(jī)處理壓力傳感器數(shù)據(jù)的坐姿檢測(cè)方法；并對(duì)多傳感信息融合進(jìn)行了研究,最后基于Android平臺(tái)設(shè)計(jì)了人機(jī)交互接口。本文首先從功能性角度,對(duì)輪椅的硬件結(jié)構(gòu)進(jìn)行模塊化剖析,設(shè)計(jì)了障礙物測(cè)距、坐姿檢測(cè)等功能模塊。提出了一種基于高斯核支持向量機(jī)的坐姿識(shí)別方法。首先采用Tekscan分布式膜片壓力傳感器對(duì)輪椅座椅及靠背的壓力分布進(jìn)行檢測(cè),并用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法得出壓力敏感點(diǎn)分布,為安裝低成本的壓力傳感器提供科學(xué)依據(jù),使得壓力傳感器數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確；提取坐姿特征后,用基于高斯徑向基核函數(shù)SVM算法學(xué)習(xí)壓力數(shù)據(jù),能有效識(shí)別使用者坐姿。研究了用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)多傳感器信息進(jìn)行融合,使用了方位分區(qū)算法對(duì)超聲波傳感器信息進(jìn)行了預(yù)處理,并將距離信息模糊化。采用L-M優(yōu)化算法對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練提高了收斂速度。訓(xùn)練完成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能有效分辨障礙物類別。在坐姿識(shí)別與基于多傳感信息的環(huán)境類別分類基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了三維模糊控制器,輪椅能夠根據(jù)使用者坐姿及障礙物環(huán)境類別自主避障；最后開(kāi)發(fā)了基于Android平臺(tái)的輪椅操作方式,使得人機(jī)交互接口簡(jiǎn)潔、實(shí)用、友好,且便于功能模塊的集成與擴(kuò)展。以上的研究,大大提高了智能輪椅的安全性、智能性、友好性。特別是對(duì)于因身體不適難以長(zhǎng)時(shí)間保持正常坐姿的使用者來(lái)說(shuō),該智能輪椅在避障、轉(zhuǎn)彎時(shí)能根據(jù)用戶的坐姿輸出令使用者最安全、舒適的速度與轉(zhuǎn)角。本文的研究也為坐姿檢測(cè)及多傳感信息融合提供了新的思路和方法。
【關(guān)鍵詞】：智能輪椅 坐姿檢測(cè) 支持向量機(jī) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TH789
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-13
• 第一章 緒論13-24
• 1.1 課題研究背景及意義13-14
• 1.2 國(guó)內(nèi)外智能輪椅研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1 國(guó)外研究概況14-16
• 1.2.2 國(guó)內(nèi)研究概況16-17
• 1.3 智能輪椅相關(guān)技術(shù)研究17-21
• 1.3.1 多傳感器融合技術(shù)17-19
• 1.3.2 輪椅運(yùn)動(dòng)控制系統(tǒng)19-20
• 1.3.3 人機(jī)接口20-21
• 1.4 論文研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排21-23
• 1.4.1 論文研究?jī)?nèi)容21-22
• 1.4.2 論文結(jié)構(gòu)22-23
• 1.5 本章小結(jié)23-24
• 第二章 智能輪椅系統(tǒng)功能模塊介紹24-31
• 2.1 引言24
• 2.2 智能輪椅功能性分析24-25
• 2.3 智能輪椅系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)25-27
• 2.4 智能輪椅主要功能模塊27-30
• 2.4.1 障礙物測(cè)距模塊27-28
• 2.4.2 坐姿檢測(cè)模塊28-30
• 2.5 本章小結(jié)30-31
• 第三章 基于支持向量機(jī)的坐姿識(shí)別31-48
• 3.1 引言31
• 3.2 Tekscan壓力分布測(cè)量系統(tǒng)31-32
• 3.3 座椅壓力敏感點(diǎn)分布32-35
• 3.4 壓力傳感器數(shù)據(jù)預(yù)處理35-37
• 3.5 SVM坐姿識(shí)別的數(shù)學(xué)描述37-40
• 3.6 坐姿分類器構(gòu)建40-47
• 3.6.1 SMO優(yōu)化算法40
• 3.6.2 拉格朗日乘子的解40-42
• 3.6.3 SMO中拉格朗日乘子的啟發(fā)式選擇方法42
• 3.6.4 選擇核函數(shù)42-43
• 3.6.5 高斯核半徑及懲罰系數(shù)選擇43-44
• 3.6.6 五種坐姿類別的SVM分類器構(gòu)建44-45
• 3.6.7 坐姿分類器訓(xùn)練45-47
• 3.7 小結(jié)47-48
• 第四章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多傳感信息融合48-64
• 4.1 引言48-49
• 4.2 多傳感器信息預(yù)處理49-54
• 4.2.1 傳感器噪聲及野點(diǎn)去除49-51
• 4.2.2 障礙物分區(qū)51-53
• 4.2.3 距離信息模糊化53-54
• 4.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息融合54-63
• 4.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介54-56
• 4.3.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息融合描述56-58
• 4.3.3 確定初始權(quán)值58
• 4.3.4 選擇學(xué)習(xí)率58-59
• 4.3.5 隱含層節(jié)點(diǎn)的確定59-60
• 4.3.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練60-63
• 4.4 小結(jié)63-64
• 第五章 基于多傳感及坐姿的輪椅避障控制64-81
• 5.1 引言64-65
• 5.2 模糊控制器設(shè)計(jì)65-70
• 5.2.1 模糊控制器結(jié)構(gòu)65-66
• 5.2.2 語(yǔ)言變量值及隸屬函數(shù)66-67
• 5.2.3 模糊控制規(guī)則67-70
• 5.3 人機(jī)交互接口設(shè)計(jì)70-80
• 5.3.1 主要信息處理模塊70-73
• 5.3.2 軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程73-75
• 5.3.3 關(guān)鍵模塊連接配置75-79
• 5.3.4 人機(jī)界面79-80
• 5.4 小結(jié)80-81
• 總結(jié)與展望81-83
• 參考文獻(xiàn)83-87
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文87-89
• 致謝89

【相似文獻(xiàn)】

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2 記者 楊s，

本文編號(hào)：595284