智能輪椅已經(jīng)日漸成為下肢殘障人士和行動不便的老年人的高效代步工具,其本質(zhì)上屬于移動機器人的一種特殊形式。智能輪椅與常規(guī)移動機器人在控制方式上最大的區(qū)別在于乘用者在輪椅運行過程中對控制起到的主導(dǎo)作用,而常規(guī)移動機器人則更強調(diào)其完全自主控制,各種控制算法和控制模式必須基于人的主觀意識來進行實時動態(tài)控制,體現(xiàn)出“人在環(huán)中”的結(jié)構(gòu)特點。隨著殘障人士及老年人對日常生活質(zhì)量和參與社會活動需求的不斷提高,對于智能輪椅控制的實時性和安全性研究日益成為研究人員關(guān)注的重點問題。目前普遍使用的輪椅存在的主要問題包括:首先,在控制方式上存在模態(tài)單一的不足,乘用者大多無法選擇適合自身特點的人機交互方式,因此難以滿足不同殘疾程度差異乘用者的使用需求;其次,在室內(nèi)環(huán)境狹小空間內(nèi),常規(guī)差動轉(zhuǎn)向結(jié)構(gòu)的輪椅由于運動形式上的局限性,存在轉(zhuǎn)彎半徑大且安全性難以得到保障、易出現(xiàn)輪椅傾倒等安全問題;再次,常規(guī)的移動機器人控制算法在大量環(huán)境數(shù)據(jù)處理過程中,存在運算量過大的問題,無法保證控制過程的實時性;另外,在智能輪椅控制系統(tǒng)中,由于乘用者個體差異及不斷變化的環(huán)境參數(shù),在控制器設(shè)計過程中如未充分考慮系統(tǒng)中存在非線性和不確定性因素,... 

【文章來源】：北京工業(yè)大學(xué)北京市 211工程院校

【文章頁數(shù)】：137 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外智能輪椅研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
        1.2.1 國外發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)發(fā)展概況
    1.3 智能輪椅的關(guān)鍵技術(shù)現(xiàn)狀分析
        1.3.1 人機交互模態(tài)技術(shù)現(xiàn)狀
        1.3.2 模式識別技術(shù)現(xiàn)狀
        1.3.3 多傳感器信息融合技術(shù)現(xiàn)狀
        1.3.4 自主避障控制方法現(xiàn)狀
        1.3.5 自適應(yīng)控制算法現(xiàn)狀
    1.4 論文的主要研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排
        1.4.1 主要研究內(nèi)容
        1.4.2 結(jié)構(gòu)安排
第2章 基于二維坐姿重心的改進SOFM聚類算法研究
    2.1 引言
    2.2 全向智能輪椅硬件結(jié)構(gòu)及動力學(xué)模型
        2.2.1 智能輪椅平臺的硬件結(jié)構(gòu)
        2.2.2 全向輪椅動力學(xué)模型分析
    2.3 人體坐姿二維重心模型的建立
        2.3.1 人體二維重心數(shù)據(jù)采集原理
        2.3.2 人體二維重心計算方法建模
    2.4 改進的SOFM聚類算法
        2.4.1 標準的SOFM算法
        2.4.2 SOFM聚類算法的改進
        2.4.3 改進的SOFM聚類算法流程
        2.4.4 初始重心偏移修正算法
    2.5 仿真及實驗結(jié)果
        2.5.1 仿真結(jié)果及分析
        2.5.2 實驗結(jié)果及分析
        2.5.3 存在的問題及有待改進之處
    2.6 本章小結(jié)
第3章 基于改進FNN的自主避障算法研究
    3.1 引言
    3.2 常規(guī)的FNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.1 常規(guī)FNN的分類及FNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        3.2.2 常用的FNN學(xué)習算法
    3.3 基于改進FNN的智能輪椅自主避障算法
        3.3.1 智能輪椅避障算法現(xiàn)狀及功能分析
        3.3.2 改進的FNN算法流程
        3.3.3 改進的FNN避障控制算法
        3.3.4 改進FNN的參數(shù)調(diào)整算法
        3.3.5 避障經(jīng)驗矢量矩陣選取
    3.4 仿真及實驗結(jié)果分析
        3.4.1 仿真結(jié)果及分析
        3.4.2 實驗結(jié)果及分析
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于改進RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能輪椅自適應(yīng)控制研究
    4.1 引言
    4.2 全向智能輪椅的動力學(xué)建模
        4.2.1 全向智能輪椅動力學(xué)建模
        4.2.2 全向智能輪椅逆運動學(xué)建模
    4.3 標準的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.3.1 標準RBF網(wǎng)絡(luò)的主要特點及優(yōu)缺點
        4.3.2 標準RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及參數(shù)計算
    4.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值優(yōu)化算法
    4.5 基于改進RBF的自適應(yīng)控制器設(shè)計及穩(wěn)定性分析
        4.5.1 基于改進RBF的智能輪椅誤差動力學(xué)建模及分析
        4.5.2 基于改進RBF的自適應(yīng)控制器設(shè)計
        4.5.3 基于改進RBF的自適應(yīng)控制穩(wěn)定性分析
    4.6 仿真及實驗結(jié)果分析
        4.6.1 仿真結(jié)果及分析
        4.6.2 實驗結(jié)果及分析
    4.7 本章小結(jié)
第5章 基于非線性不確定觀測器的智能輪椅跟蹤控制研究
    5.1 引言
    5.2 非線性不確定條件下的智能輪椅動力學(xué)建模與分析
        5.2.1 非線性不確定條件下的智能輪椅動力學(xué)建模
        5.2.2 非線性不確定條件下智能輪椅跟蹤問題分析
    5.3 非線性不確定觀測器的設(shè)計
        5.3.1 非線性不確定系統(tǒng)分析
        5.3.2 非線性不確定系統(tǒng)觀測器的設(shè)計
    5.4 非線性不確定軌跡跟蹤控制器的設(shè)計
        5.4.1 位置動力學(xué)控制器的設(shè)計
        5.4.2 位姿角動力學(xué)控制器的設(shè)計
    5.5 仿真及實驗結(jié)果分析
        5.5.1 無擾動條件下仿真結(jié)果及分析
        5.5.2 實驗結(jié)果及分析
    5.6 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀博士學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于免疫遺傳算法的自組織映射網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用研究[J]. 李鵬松,劉欣,李俊達.  東北電力大學(xué)學(xué)報. 2018(06)
[4]結(jié)合實時優(yōu)化遺傳算法的磨削機器人阻抗控制[J]. 劉哲,鄒濤,孫威,陸云松.  控制理論與應(yīng)用. 2018(12)
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[6]基于強化學(xué)習的學(xué)習變阻抗控制[J]. 李超,張智,夏桂華,謝心如,朱齊丹,劉琦.  哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報. 2019(02)
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博士論文
[1]移動機器人適應(yīng)搜救環(huán)境的同時定位和地圖構(gòu)建（SLAM）方法研究[D]. 王洪玲.山東大學(xué) 2018
[2]重心自調(diào)整的全方位運動輪椅機器人技術(shù)研究[D]. 白陽.北京理工大學(xué) 2016

碩士論文
[1]室內(nèi)未知環(huán)境中的智能輪椅手勢交互與自主導(dǎo)航的研究[D]. 張家意.蘇州大學(xué) 2018
[2]助老助殘輪椅室外自主導(dǎo)航行為設(shè)計與融合方法研究[D]. 洪澤.揚州大學(xué) 2018
[3]粒子群算法自適應(yīng)行為分析研究[D]. 林雨慶.吉林大學(xué) 2016
[4]人體重量一維分布識別系統(tǒng)研究[D]. 曾賀川.重慶大學(xué) 2014



本文編號：3468654