基于多傳感器信息融合的智能輪椅避障研究.pdf

1、避障是智能輪椅自主導(dǎo)航的關(guān)鍵技術(shù)，在傳統(tǒng)的智能輪椅避障方法中，只使用單一的傳感器采集的信息存在不完整和不確定性，可能導(dǎo)致在智能輪椅的避障過(guò)程中做出錯(cuò)誤判斷；使用多傳感器信息融合技術(shù)，能夠使智能輪椅獲得更為準(zhǔn)確的環(huán)境描述，從而提高避障的穩(wěn)定性。因此，多傳感器信息融合的技術(shù)在智能輪椅避障中具有重要的理論研究意義和實(shí)用價(jià)值。
　　 本文以智能輪椅為平臺(tái)，研究基于聲納和攝像頭信息融合的智能輪椅避障方法，分別描述了聲納傳感器和攝像頭采集信

2、息的特點(diǎn)，分析了他們的優(yōu)缺點(diǎn)，闡述了這兩種傳感器信息融合的融合級(jí)別和結(jié)構(gòu)模型；通過(guò)對(duì)攝像頭采集的障礙物的樣本用Adaboost算法進(jìn)行訓(xùn)練，得到了一種基于Haar-like特征的障礙物分類器，完成對(duì)攝像頭采集的視覺(jué)信息進(jìn)行障礙物的識(shí)別。用一種基于T-S模型的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合算法，以智能輪椅聲納和攝像頭采集的障礙物信息作為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，對(duì)聲納和攝像頭采集的障礙物信息進(jìn)行融合，得到控制輪椅移動(dòng)的輪速和轉(zhuǎn)角，實(shí)現(xiàn)智能輪椅基于聲納和攝像