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文檔簡介
1、移動性受限已經(jīng)成為人類功能受限的首要因素。輪椅,包括電動輪和智能輪椅,是當前提高受限人群的獨立移動性的最主要途徑。研制具有更高自主性和安全性的智能輪椅是當前國內(nèi)外的研究熱點。
如何對移動受限人群進行適當?shù)鸟{駛訓練,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計的實驗成本,縮短開發(fā)周期,是在實際輪椅相關工作中遇到的主要困難之一。
針對這些困難,本文設計實現(xiàn)了智能輪椅開放仿真平臺。通過對系統(tǒng)結構的分析,明確了
2、包括模型層、抽象層和接口層在內(nèi)的仿真平臺結構。在此基礎上,本文依次對各層進行討論,并基于Gazebo和ROS實現(xiàn)了該仿真平臺。該仿真平臺可用于算法開發(fā)和駕駛訓練。由于當前并不存在電動輪椅訓練以及測試標準,本文根據(jù)日常生活中的輪椅駕駛需求制定了訓練以及測試的標準。該標準可在實際輪椅和仿真平臺上進行實現(xiàn),進而構成了駕駛訓練系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用標準訓練任務提高用戶駕駛技能,并通過測試任務判斷用戶是否具備相應的駕駛技能。
針對智能輪椅的導
3、航控制,本文首先定義輪椅導航控制中的指標,即服從性、安全性以及舒適性,然后,采用常見的遞階控制對輪椅的控制指令進行優(yōu)化。該控制系統(tǒng)的中的兩個部分——局部路徑規(guī)劃和環(huán)境地圖創(chuàng)建是實現(xiàn)輪椅在復雜環(huán)境導航的關鍵,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)劃方法直接將的導航控制指標作為優(yōu)化目標,并依次通過速度空間采樣、運動學仿真以及評價等三個步驟找到
4、最優(yōu)控制量。該方法能夠在保證輪椅完成移動任務的前提下,有效提高用戶乘坐輪椅時的安全性和舒適性?;诜謱悠ヅ涞脑隽渴絊LAM方法將SLAM問題簡化為數(shù)據(jù)關聯(lián)和最小二乘的圖優(yōu)化兩個部分:首先通過分層ICP匹配解決數(shù)據(jù)關聯(lián)(Fisher信息量描述其不確定性),再采用增量QR分解對位姿圖進行優(yōu)化。該方法有效避免了匹配時的局部極小,能夠建立一致的地圖。同時,該方法算法復雜度較低,可以滿足室內(nèi)外的實時應用。
最后,本文通過實驗驗證了仿真平
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