自行走輪椅設(shè)計(jì)【2張CAD圖紙+PDF圖】

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南昌航空大學(xué)科技學(xué)院學(xué)士學(xué)位論文 1 課題意義 聯(lián)合國(guó)發(fā)表報(bào)告指出：當(dāng)二十一世紀(jì)上半葉到來(lái)時(shí)，全球人口將增加0．6倍， 而老年人口將增加2．3倍，老年人【1】口占總?cè)丝诘谋壤龑⑸仙?0％。也就是說(shuō)， 全世界人口老齡化進(jìn)程正在加快，今后50年內(nèi)，60歲以上的人口比例預(yù)計(jì)將會(huì) 翻一番。而我國(guó)是人口最多的國(guó)家，老齡化和殘疾是我們不得不面對(duì)的重大問 題，據(jù)老齡委統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，目前我國(guó)60歲以上的老年人已達(dá)到1．43億，超過 總?cè)丝诘?0％。而我國(guó)有殘疾人6000多萬(wàn)，平均每5個(gè)家庭就有一個(gè)殘疾人12J。 另一項(xiàng)調(diào)查顯示，2000年，我國(guó)60歲以上老年人中有腿腳不便情況的人已接近 2800萬(wàn)。此外，根據(jù)中殘聯(lián)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，目前我國(guó)肢體殘疾人接近900萬(wàn)，其下 肢殘疾人為200萬(wàn)左右。 隨著老年人和殘疾人的日益增多，服務(wù)需求將會(huì)日益增加。助老／助殘服務(wù) 機(jī)器人系列產(chǎn)品的研發(fā)有助于形成未來(lái)老年人和殘疾人生活的新模式和新概 念，并解決人口老齡化帶來(lái)的重大社會(huì)服務(wù)問題，以及2015年實(shí)現(xiàn)我國(guó)“人人享 有康復(fù)服務(wù)”的國(guó)家戰(zhàn)略目標(biāo)和社會(huì)協(xié)調(diào)發(fā)展提供技術(shù)支撐。智能輪椅是助老／ 助殘服務(wù)機(jī)器人系列產(chǎn)品中的一個(gè)重要研究領(lǐng)域。輪椅作為廣大老弱病殘人員 使用的輔助運(yùn)動(dòng)工具，隨著人工智能和機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展，智能輪椅【3J的研發(fā)也 必將成為一種趨勢(shì)。研究并開發(fā)實(shí)用的智能輪椅具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義。 1．1多模態(tài)智能輪椅 江西省焊接與自動(dòng)化機(jī)器人重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室研究的多模態(tài)智能輪椅包括手柄控 制，語(yǔ)音控制中可避障控制，自主避障控制三種模態(tài)。各模態(tài)之間即可相互獨(dú) 立，又可根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)合進(jìn)行多模態(tài)融合。 (1)手動(dòng)控制 常規(guī)模態(tài)，智能輪椅相當(dāng)于普通的電動(dòng)輪椅。此模態(tài)有兩種控制方式，手 柄控制和鍵盤控制。使用者即可通過手柄，也可通過小鍵盤操作輸出四路模擬 電壓，輪椅本身配有電機(jī)控制器，四路模擬電壓通過電機(jī)控制器產(chǎn)生直流電機(jī) 信號(hào)來(lái)控制直流電機(jī)，通過對(duì)直流電機(jī)的開環(huán)控制控制輪椅的前進(jìn)、后退、加 第1章緒論 速、減速、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)、停止等運(yùn)動(dòng)控制。 (2)自主避障控制 本課題智能輪椅是基于超聲波傳感器技術(shù)基礎(chǔ)上的避障控制。由分布在輪 椅各個(gè)方向上的七組超聲波傳感器獲得障礙物信息，由單片機(jī)根據(jù)獲得的障礙 物信息做出相應(yīng)的避障決策，使智能輪椅靈活避障。 (3)語(yǔ)音控制模態(tài)可避障系統(tǒng) 智能輪椅語(yǔ)音控制系統(tǒng)是屬于一個(gè)擁有數(shù)個(gè)或十余個(gè)詞的小詞匯量的語(yǔ)音 識(shí)別控制系統(tǒng)，使用者先進(jìn)行自身的語(yǔ)音訓(xùn)練，訓(xùn)練好的語(yǔ)音模型保存在存儲(chǔ) 器中，當(dāng)用戶選擇語(yǔ)音控制模態(tài)后，語(yǔ)音命令與存儲(chǔ)器中的語(yǔ)音模型進(jìn)行相似 度對(duì)比，從而實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別。進(jìn)而實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音控制。如果語(yǔ)音控制過程中出現(xiàn)障 礙物，播放“前方有障礙物，重新識(shí)別"。同時(shí)可以輸入其它語(yǔ)音控制命令。 二 國(guó)內(nèi)外智能輪椅研究現(xiàn)狀 2.1 國(guó)外智能輪椅研究現(xiàn)狀 自1986年英國(guó)開始研制第一輛智能輪椅來(lái)，許多國(guó)家投入大量資金研究智 能輪椅，如美國(guó)麻省理工學(xué)院wheelesley項(xiàng)目，法國(guó)VAHM項(xiàng)目，德國(guó)烏爾姆 大學(xué)MAID項(xiàng)目，西班牙SIAMO項(xiàng)目，加拿大AAI公司TAO項(xiàng)目，歐盟TIDE項(xiàng)目等。1989年法國(guó)開始研究VAHM項(xiàng)目，第一階段的智能輪椅由輪椅、PC486、超聲波傳感器、人機(jī)界面和一個(gè)可匹配用戶身體能力轉(zhuǎn)換的圖形屏幕組成，設(shè)置為手動(dòng)、自動(dòng)、半自動(dòng)三種模式，手動(dòng)時(shí)輪椅執(zhí)行用戶具體指令和行動(dòng)任務(wù)：自動(dòng)狀態(tài)時(shí)用戶只需選定目標(biāo)，輪椅控制整個(gè)系統(tǒng)，此模式需要高度的可靠性：半自動(dòng)模式下用戶與輪椅分享控制。為了更好適應(yīng)用戶需求，研究者在康復(fù)中心進(jìn)行了一系列調(diào)查，得出結(jié)論：系統(tǒng)必須是多功能的，不僅應(yīng)適應(yīng)殘障人士的生理和認(rèn)知能力，也應(yīng)適應(yīng)環(huán)境的結(jié)構(gòu)和形態(tài)。在此基礎(chǔ)上，經(jīng)改進(jìn)研制出第二代產(chǎn)品，相對(duì)于第一代產(chǎn)品，其功能更豐富，面向用戶范圍更廣，性價(jià)比更好，改良了大量控制。德國(guó)烏爾姆大學(xué)在一個(gè)商業(yè)輪椅基礎(chǔ)上研制了輪椅機(jī)器人MAID，在烏爾姆市中心車站的客流高峰期及1998年漢諾威工業(yè)商品博覽會(huì)的展覽大廳環(huán)境中進(jìn)行了實(shí)地現(xiàn)場(chǎng)表演。該輪椅機(jī)器人在公共場(chǎng)所有大量乘客的擁擠環(huán)境中，通過了超過36小時(shí)的考驗(yàn)，能夠自動(dòng)口!別和判斷出行駛的前方是否有行人擋路，或是否可能出現(xiàn)行駛不通的情況，自動(dòng)采取繞行動(dòng)作，它甚至還能夠提醒擋路的行人讓開道路。根據(jù)航行的環(huán)境不同，機(jī)器運(yùn)行模式分為：NAN(狹窄區(qū)域航行)和WAN(寬區(qū)域航行)，大大增加了航行準(zhǔn)確率。此項(xiàng)目得到德國(guó)科學(xué)技術(shù)部的財(cái)政支持，據(jù)計(jì)劃，這種智能輪椅將于兩年后『F式面世，價(jià)格會(huì)比普通電動(dòng)輪椅高出約50％。同本北海道工業(yè)設(shè)計(jì)學(xué)院的研究人員研制出一種不爿j人工操作的聲控輪 椅。研究人員將uT感應(yīng)語(yǔ)占聲響的晶片，裝置在輪椅的控制機(jī)關(guān)內(nèi)，在使用者 對(duì)著麥克風(fēng)講出要求后，感應(yīng)系統(tǒng)便會(huì)依照要求啟動(dòng)運(yùn)作，除了可向前后左右 和快慢行走外，椅背還可向后傾，方便使用者休息。 2.2 國(guó)內(nèi)智能輪椅研究現(xiàn)狀 我國(guó)智能輪椅研究起步較晚，在機(jī)構(gòu)的復(fù)雜性和靈活性上和國(guó)外相比有一定差距，但也根據(jù)自身特色研制出技術(shù)指標(biāo)接近國(guó)外先進(jìn)水平的智能輪椅。研究單位有中科院自動(dòng)化所、臺(tái)灣中正大學(xué)電機(jī)系、上海交通大學(xué)和第三軍醫(yī)大學(xué)等。中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所承擔(dān)了“863”智能機(jī)器人智能輪椅項(xiàng)目，研制了一種具有視覺和口令導(dǎo)航功能并能與人進(jìn)行語(yǔ)音交互的機(jī)器人輪椅NLPR， 中科院研制的智能輪椅曾在“863”。計(jì)劃十五周年成就展展館的人群中穿棱自如。此項(xiàng)研究成果于2000年11月通過“863”智能機(jī)器人主題專家組的鑒定，并研制出我囡第一臺(tái)多模態(tài)交瓦式智能輪椅樣機(jī)。此項(xiàng)研究高度重視了智能輪椅人機(jī)控制界面的設(shè)計(jì)，在輪椅的設(shè)計(jì)中綜合運(yùn)用模式識(shí)別實(shí)驗(yàn)室有關(guān)圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺和語(yǔ)音識(shí)別等最新成果，使人能通過語(yǔ)音控制輪椅自出行走，輪椅可以實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的人機(jī)對(duì)話功能。上海交通大學(xué)開發(fā)成功一種聲控輪椅．主要是為四肢全部雀失功能的殘疾者設(shè)計(jì)，使用者只需發(fā)出“開”、“前”、“后”、“左”、“右”、“快”、“慢”、“?！钡戎噶?，輪椅可在1．2秒內(nèi)按指令執(zhí)行。上海交通大學(xué)研制的智能輪椅具有自辛避障，目標(biāo)跟蹤和防跌功能。同時(shí)還設(shè)計(jì)可抓取日常用品的機(jī)械手臂。臺(tái)灣中正大學(xué)電機(jī)系以一臺(tái)工業(yè)級(jí)Pc為控制中心，通過馬達(dá)控制卡驅(qū)動(dòng)放大器，利用操作桿執(zhí)行基本的電動(dòng)輪椅操作功能，采取平行化設(shè)計(jì)，配備了麥克風(fēng)、CCD，LCD、傳感器、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通訊界面等，并搭配了自行開發(fā)的軟件以達(dá)到系統(tǒng)配置最佳效果。天津大學(xué)研制的智能輪椅可用腦電信號(hào)控制智能輪椅，采用的控制器是計(jì)算機(jī)。 2.3 智能輪椅關(guān)鍵技術(shù)研究 2.3.1移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃理論 路徑規(guī)劃[41技術(shù)是移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)研究領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，是機(jī)器人智能化的重要標(biāo)志。總的控制目標(biāo)是使移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)到目標(biāo)點(diǎn)，總的約束是在整個(gè)過程中，機(jī)器人不碰到任何一個(gè)障礙物。該問題根據(jù)對(duì)環(huán)境信息的掌握程度可以分為兩類：一類是環(huán)境信息已知的全局規(guī)劃，另一類是環(huán)境信息未知的局部規(guī)劃。全局規(guī)劃方法依照己獲取的環(huán)境信息，給機(jī)器人規(guī)劃出一條路徑【5J，規(guī)劃路徑的精確程度取決于獲取環(huán)境信息的準(zhǔn)確程度。全局方法通?？梢詫ふ易顑?yōu)解，但是需要預(yù)先知道環(huán)境的準(zhǔn)確信息，并且計(jì)算量很大。局部規(guī)劃方法側(cè)重于考慮機(jī)器人當(dāng)前的局部環(huán)境信息，讓機(jī)器人具有良好的避碰能力。很多機(jī)器人規(guī)劃方法通常是局部的方法，因?yàn)樗男畔@取僅僅依靠傳感器系統(tǒng)獲取的信息，并且隨著環(huán)境的變化實(shí)時(shí)地發(fā)生變化。和全局規(guī)劃方法相比較，局部規(guī)劃方法更具有實(shí)時(shí)性和實(shí)用性。缺陷是僅僅依靠局部信息，有時(shí)會(huì)產(chǎn)生局部極點(diǎn)，無(wú)法保證機(jī)器人能順利到達(dá)目的地。上述兩種方法各有利弊，故將兩種方法互相結(jié)合，取長(zhǎng)補(bǔ)短的綜合研究方法漸漸成為研究的趨勢(shì)。 (1)環(huán)境信息的獲得，即研究機(jī)器人獲得周圍工作環(huán)境信息的途徑的問題，其中最普遍的方式就是通過自身的各類傳感器來(lái)獲取，除此之外還有示教等。這里面涉及到機(jī)器人的導(dǎo)航與定位的問題以及傳感器信息融合等問題。 (2)環(huán)境信息的理解問題，也可以稱之為將環(huán)境建模或建立地圖模型，即’運(yùn)一些算法將所獲得的環(huán)境信息變成機(jī)器人能夠識(shí)別和運(yùn)用的數(shù)據(jù)信息，以備下一進(jìn)行可行路徑的搜索，主要是一些算法理論的研究。 (3)可行路徑搜索問題，即研究如何將第二步所得的數(shù)據(jù)信息按照一定的標(biāo)準(zhǔn)或要求組織生成一條(段)可行的路徑，主要是一些優(yōu)化算法和理論的研究。按運(yùn)動(dòng)類型的不同，移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃可分為三種：最優(yōu)路徑規(guī)劃、局部路徑規(guī)劃和自適應(yīng)路徑規(guī)劃。本課題著重研究局部路徑規(guī)劃。 2.3.2 局部路徑規(guī)劃 局部路徑規(guī)劃[71是指在未知或者部分已知的環(huán)境中進(jìn)行的路徑規(guī)劃，它根據(jù)有無(wú)最終目標(biāo)位置可以分成兩種情況：探索和漫游。后者僅要求移動(dòng)機(jī)器人能避開障礙物，對(duì)運(yùn)動(dòng)的朝向沒有約束。而對(duì)前者，則還有個(gè)最終目標(biāo)位置作指引，機(jī)器人必須努力向這個(gè)位置靠近，在機(jī)器人前進(jìn)的過程中，由于缺乏先驗(yàn)的全局環(huán)境信息，有時(shí)一條明顯的路徑要花費(fèi)很大努力才能找到，而且由于信息的不完整性，不存在全局意義上的最優(yōu)指標(biāo)，但它可以達(dá)到某種次優(yōu)性。這種情況下，移動(dòng)機(jī)器人一般配有能感知周圍局部環(huán)境的距離傳感器，其路徑規(guī)劃則常按照“Hypothesize．a(chǎn)nd．test假設(shè)一測(cè)試，HT"的思想來(lái)實(shí)現(xiàn)，顧名思義，它先假設(shè)一條從起點(diǎn)到終點(diǎn)的直線路徑，行進(jìn)過程中，發(fā)現(xiàn)正前方有障礙物時(shí)，一般采用沿著障礙物邊緣行走的方法避障，直到它發(fā)現(xiàn)前方目標(biāo)方向上不再有障礙物時(shí)，又轉(zhuǎn)回到這條直線路徑上來(lái)：為了讓工作在漫游狀態(tài)下的移動(dòng)機(jī)器人能避開動(dòng)態(tài)障礙物，一類基于行為的路徑規(guī)劃方法被大量采用。它把路徑規(guī)劃問題分解成許多相對(duì)獨(dú)立的小系統(tǒng)，在運(yùn)行狀態(tài)下通過競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制取得控制機(jī)器人運(yùn)動(dòng)的主導(dǎo)權(quán)，并在環(huán)境交互作用中最終達(dá)到目標(biāo)。對(duì)室外移動(dòng)機(jī)器人，它的移動(dòng)范圍大，由于環(huán)境是不可預(yù)知的，在它的行駛過程中，必須以局部環(huán)境信息和機(jī)器人自身狀態(tài)信息為基礎(chǔ)，規(guī)劃出一段短行程內(nèi)與障礙物無(wú)碰撞的理想路徑。局部路徑規(guī)劃【8】[91[101算法包括：C空間法、人工勢(shì)場(chǎng)法、模糊邏輯算法遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等、基于滾動(dòng)窗口的路徑規(guī)劃算法。 (1)C空間法 C空間又稱位姿空間，是由Lozano—Perez和Wesley于1978年提出的。目前的很多規(guī)劃方法都是基于位姿空間的規(guī)劃方法。其實(shí)質(zhì)是根據(jù)運(yùn)動(dòng)物體的大小和姿態(tài)，把周圍的障礙物向外擴(kuò)展一定的距離，即相應(yīng)的“膨脹"，變成擴(kuò)展障礙。與此同時(shí)，運(yùn)動(dòng)物體縮為一個(gè)點(diǎn)(運(yùn)動(dòng)物體位姿的描述簡(jiǎn)化為位姿空問中的一個(gè)點(diǎn))，于是得到一個(gè)新的空間，稱為位姿空間。這實(shí)際上構(gòu)造了一個(gè)虛擬的空間：把運(yùn)動(dòng)物體、障礙物及其幾何約束關(guān)系做了等效變換，將物體的規(guī)劃問題轉(zhuǎn)變?yōu)辄c(diǎn)的規(guī)劃問題，將復(fù)雜問題簡(jiǎn)單化，同時(shí)又具有實(shí)際意義，因此得到了廣泛的運(yùn)用。這種方法本質(zhì)上屬于環(huán)境建模的方法。 (2)人工勢(shì)場(chǎng)法 人工勢(shì)場(chǎng)法最初是由Khatib提出的一種虛擬辦法。勢(shì)場(chǎng)法的基本思想是在移動(dòng)機(jī)器人的工作環(huán)境中構(gòu)造一個(gè)人工勢(shì)場(chǎng)，使得在該勢(shì)場(chǎng)中移動(dòng)的機(jī)器人受到其目標(biāo)位置引力場(chǎng)和障礙物周圍斥力場(chǎng)的共同作用。勢(shì)場(chǎng)法的吸引力在于數(shù)學(xué)描述上簡(jiǎn)潔、美觀。但它也有其內(nèi)在的局限性，即當(dāng)目標(biāo)附近有障礙物時(shí)，移動(dòng)機(jī)器人受到的斥力大于或者等于目標(biāo)點(diǎn)產(chǎn)生的引力，將永遠(yuǎn)也到達(dá)不了目的地。如果目標(biāo)和障礙物都離的很遠(yuǎn)，障礙物的斥力會(huì)隨著機(jī)器人向目標(biāo)的接近而變的越來(lái)越小，甚至可以忽略，機(jī)器人將只受到吸引力的作用而直達(dá)目標(biāo)。但在當(dāng)在實(shí)際環(huán)境中至少有一個(gè)障礙物與目標(biāo)點(diǎn)離的很近的情況下，當(dāng)移動(dòng)機(jī)器人逼近目標(biāo)的同時(shí)，它也將向障礙物靠近，如果利用以前對(duì)引力場(chǎng)函數(shù)和斥力場(chǎng)函數(shù)的定義，斥力將比引力大的多，這樣目標(biāo)點(diǎn)將不是整個(gè)勢(shì)場(chǎng)的全局最小點(diǎn)，因此移動(dòng)機(jī)器人將不可能到達(dá)目標(biāo)?？偟膩?lái)說(shuō)這個(gè)方法存在著三個(gè)方面的問題：在相近的障礙物之間不能發(fā)現(xiàn)路徑；在障礙物前可能會(huì)出現(xiàn)震蕩；在狹窄通道中出現(xiàn)擺動(dòng)現(xiàn)象。 (3)模糊邏輯算法 采用模糊邏輯算法進(jìn)行局部路徑規(guī)劃，是基于機(jī)器人本身裝備的傳感器的實(shí)時(shí)測(cè)量到的環(huán)境信息，通過查表得到規(guī)劃的控制策略，此算法計(jì)算量不大，能滿足實(shí)時(shí)性要求。模糊邏輯算法最大的特點(diǎn)是其控制規(guī)則是由人的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)出來(lái)的，能夠克服勢(shì)場(chǎng)法容易產(chǎn)生的局部極小問題，對(duì)處理環(huán)境未知下的規(guī)劃問題具有了很大的優(yōu)越性。對(duì)于解決當(dāng)遇到用通常的定量的方法來(lái)說(shuō)是很復(fù)雜的問題或當(dāng)外界僅能夠提供定性的、近似的、不確定的信息數(shù)據(jù)時(shí)模糊邏輯算法是非常有效的。 (4)遺傳算法 遺傳算法運(yùn)用于輪椅機(jī)器人路徑規(guī)劃的研究進(jìn)來(lái)取得了許多成果，其基本思想是：首先初始化種群內(nèi)的所有個(gè)體，即將個(gè)體編碼為路徑中一系列中途點(diǎn)，然后進(jìn)行遺傳操作，如選擇、交叉、復(fù)制、變異。經(jīng)過若干代進(jìn)化以后，停止進(jìn)化，輸出當(dāng)前最優(yōu)個(gè)體。遺傳算法主要依靠適應(yīng)度函數(shù)來(lái)控制進(jìn)化方向，因此，適應(yīng)度的構(gòu)造至關(guān)重要。遺傳算法作為并行算法，不容易陷入局部最優(yōu)，故更有可能搜索到全局最優(yōu)解。但和人工勢(shì)場(chǎng)法、模糊邏輯算法相比，遺傳算法實(shí)時(shí)性交叉，且需要較大的存儲(chǔ)空間和較多的運(yùn)算時(shí)間。 (5)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法 近年來(lái)，隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的深入，人們已將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入到智能機(jī)器人避障研究中，通過實(shí)例教學(xué)使網(wǎng)絡(luò)收斂，學(xué)習(xí)完成后的網(wǎng)絡(luò)，除了其固有的并行特性外，還具有一定的容錯(cuò)能力，并且對(duì)學(xué)習(xí)中未遇到的情況，也能進(jìn)行一定的處理。機(jī)器人系統(tǒng)是一個(gè)實(shí)時(shí)性要求很高的非線性系統(tǒng)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供了解決這方面問題的可能性。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)高度并行的分布式系統(tǒng)，所以可用來(lái)完成對(duì)視覺系統(tǒng)探測(cè)到的圖像進(jìn)行處理，它不僅處理速度高，還可以充分利用其非線性處理能力達(dá)到環(huán)境及目標(biāo)辨識(shí)的目的，還可以完成機(jī)器人內(nèi)部坐標(biāo)和全局坐標(biāo)的快速轉(zhuǎn)換。另外，基于環(huán)境拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)組織的網(wǎng)絡(luò)，在給出目標(biāo)后，還可以通過網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的收斂得到一條最優(yōu)途徑。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在導(dǎo)航中的應(yīng)用還在于對(duì)避障和路徑規(guī)劃方面。由于避障和路徑規(guī)劃工作沒有明顯的規(guī)則和難以進(jìn)行時(shí)間分類，可以讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過大量的實(shí)例學(xué)習(xí)來(lái)掌握。由于不需要迭代，采用前向網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法來(lái)學(xué)習(xí)避障行為時(shí)，速度很快；Kohonen網(wǎng)絡(luò)的自組織特性也可以用來(lái)融合傳感器信息，學(xué)習(xí)從地圖上不同位置到目標(biāo)的行走路線，一旦學(xué)習(xí)完成后，機(jī)器人就能夠?qū)崿F(xiàn)自主避障。 (6)基于滾動(dòng)窗口的路徑規(guī)劃算法 基于滾動(dòng)窗口的機(jī)器人路徑規(guī)劃是一類典型的在不確定環(huán)境下進(jìn)行路徑規(guī)劃的算法，它借鑒了預(yù)測(cè)控制滾動(dòng)優(yōu)化原理，把控制論中優(yōu)化和反饋兩種基本機(jī)制合理地融為一體，使得整個(gè)控制既基于模型與優(yōu)化的，又是基于反饋的?；跐L動(dòng)窗口的路徑規(guī)劃算法的基本思路：首先進(jìn)行場(chǎng)景預(yù)測(cè)，在滾動(dòng)的每一步，機(jī)器人根據(jù)其探測(cè)到的局部窗口范圍內(nèi)的環(huán)境信息，用啟發(fā)式方法生成局部子目標(biāo)，并對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行頂測(cè)，判斷機(jī)器人行進(jìn)是否可能與動(dòng)態(tài)障礙物發(fā)生碰撞；其次，機(jī)器人根據(jù)窗口內(nèi)的環(huán)境信息及預(yù)測(cè)結(jié)果，選擇局部規(guī)劃算法，確定向子目標(biāo)行進(jìn)的局部路徑，并依所規(guī)劃的局部路徑行進(jìn)一步，窗口相應(yīng)向前滾動(dòng)；然后，在新的滾動(dòng)窗口產(chǎn)生后，根據(jù)傳感器所獲取的最新信息，對(duì)窗口內(nèi)的環(huán)境及障礙物運(yùn)動(dòng)狀況進(jìn)行更新?；跐L動(dòng)窗口的路徑規(guī)劃方法，主要用于全局未知的環(huán)境中，該方法放棄了對(duì)全局最優(yōu)解的要求，利用機(jī)器人實(shí)時(shí)測(cè)得的局部環(huán)境信息，以滾動(dòng)方式進(jìn)行在線規(guī)劃，具有良好的避碰能力。滾動(dòng)窗口的路徑規(guī)劃是一種基于C自由空間的局部路徑規(guī)劃算法，由于滾動(dòng)窗口獲得的環(huán)境信息有限，就全局看來(lái)，按這種方法規(guī)劃出的整條路徑并非全局最優(yōu)，這也是所有局部路徑規(guī)劃方法都不可避免的問題。 語(yǔ)音識(shí)別技術(shù) 一個(gè)典型的語(yǔ)音識(shí)別過程包括語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理、特征提取、訓(xùn)練、識(shí)別、后處理五個(gè)基本單元。 (1)預(yù)處理 語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理，包括預(yù)濾波、語(yǔ)音信號(hào)的數(shù)字化、預(yù)加重處理、分幀、噪聲抑制和端點(diǎn)檢測(cè)等。語(yǔ)音信號(hào)的預(yù)處理是語(yǔ)音識(shí)別過程的前期預(yù)備工作，為以后各個(gè)環(huán)節(jié)的處理奠定了基礎(chǔ)。 (2)特征提取 預(yù)處理后進(jìn)行特征參數(shù)的提取，合理的選用語(yǔ)音特征是語(yǔ)音識(shí)別的一個(gè)根本問題，并且對(duì)系統(tǒng)的識(shí)別性能有著重要的影響。因此，針對(duì)系統(tǒng)的實(shí)際需求，選用合理的語(yǔ)音特征參數(shù)是非常關(guān)鍵的。 (3)模型訓(xùn)練 經(jīng)過預(yù)處理及特征提取，進(jìn)行模型訓(xùn)練，訓(xùn)練過程的目的是讓系統(tǒng)從大量的真實(shí)語(yǔ)音中學(xué)習(xí)必要的模型參數(shù)形成語(yǔ)音參考模式庫(kù)。 (4)模式匹配 根據(jù)一定的規(guī)則，利用上述模型參數(shù)對(duì)輸入的語(yǔ)音進(jìn)行模式匹配，并給出一個(gè)識(shí)別結(jié)果。 (5)后處理 后處理單元可能涉及語(yǔ)句分析、語(yǔ)句理解、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)以及語(yǔ)言模型等。它往往不是一個(gè)孤立的單元，而是與匹配計(jì)算單元、參考模式庫(kù)融合在一起，構(gòu)成一個(gè)邏輯關(guān)系復(fù)雜的系統(tǒng)整體。目前后處理在小詞匯量實(shí)用語(yǔ)音系統(tǒng)中還很難使用。 2.3.3 分類 語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)可以根據(jù)對(duì)輸入語(yǔ)音的限制加以分類。如果從說(shuō)話者與識(shí)別系統(tǒng)的相關(guān)性考慮，可以將識(shí)別系統(tǒng)分為3類：(1)特定人語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)：僅考慮對(duì)于專人的話音進(jìn)行識(shí)別；(2)非特定人語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)：識(shí)別的語(yǔ)音與人無(wú)關(guān)，通常要用大量不同人的語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)識(shí)別系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)；(3)多人的識(shí)別系統(tǒng)：通常能識(shí)別一組人的語(yǔ)音，或者成為特定組語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)僅要求對(duì)要識(shí)別的那組人的語(yǔ)音進(jìn)行訓(xùn)練。 語(yǔ)音識(shí)別應(yīng)用系統(tǒng)根據(jù)對(duì)說(shuō)話方式的要求，可以將識(shí)別系統(tǒng)分為3類：(1)孤立詞語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)：孤立詞識(shí)別系統(tǒng)要求輸入每個(gè)詞后要停頓；(2)連接詞語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)：連接詞輸入系統(tǒng)要求對(duì)每個(gè)詞都清楚發(fā)音，一些連音現(xiàn)象開始出現(xiàn)；(3)連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)：連續(xù)語(yǔ)音輸入是自然流利的連續(xù)語(yǔ)音輸入，大量連音和變音會(huì)出現(xiàn)。如果從識(shí)別系統(tǒng)的詞匯量大小考慮，也可以將識(shí)別系統(tǒng)分為3類：(1)小詞匯量語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)：通常包括幾十個(gè)詞的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。(2)中等詞匯量的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)：通常包括幾百個(gè)詞到上千個(gè)詞的識(shí)別系統(tǒng)。(3)大詞匯量語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)：通常包括幾千到幾萬(wàn)個(gè)詞的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。隨著計(jì)算機(jī)與數(shù)字信號(hào)處理器運(yùn)算能力以及識(shí)別系統(tǒng)精度的提高，識(shí)別系統(tǒng)根據(jù)詞匯量大小進(jìn)行分類也不斷進(jìn)行變化。目前是中等詞匯量的識(shí)別系統(tǒng)到將來(lái)可能就是小詞匯量的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)。這些不同的限制也確定了語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的困難度。 2.3.3 分析 一般來(lái)說(shuō)，語(yǔ)音識(shí)別的方法有三種：基于語(yǔ)音學(xué)和聲學(xué)的方法、模板匹配的方法以及利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。’ (1)基于語(yǔ)音學(xué)和聲學(xué)的方法 該方法起步較早，在語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)提出的開始，就有了這方面的研究。但由于其模型及語(yǔ)音知識(shí)過于復(fù)雜，現(xiàn)階段沒有達(dá)到實(shí)用的階段。 (2)模板匹配的方法 模板匹配的方法發(fā)展比較成熟，目前已達(dá)到了實(shí)用階段。在模板匹配方法中，要經(jīng)過四個(gè)步驟：特征提取、模板訓(xùn)練、模板分類、判決。常用的技術(shù)有三種：動(dòng)態(tài)時(shí)問規(guī)整(DTW)、隱馬爾可夫模型(HMM)理論、矢量量化(VQ)技術(shù)。 (3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。 利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法是80年代末期提出的一種新的語(yǔ)音識(shí)別方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)本質(zhì)上是一個(gè)自適應(yīng)非線性動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)，模擬了人類神經(jīng)活動(dòng)的原理。具有自適應(yīng)性、并行性、魯棒性、容錯(cuò)性和學(xué)習(xí)特性。其強(qiáng)的分類能力和輸入一輸出映射能力在語(yǔ)音識(shí)別中都很有吸引力。但由于存在訓(xùn)練、識(shí)別時(shí)間太長(zhǎng)的缺點(diǎn)，目前仍處于實(shí)驗(yàn)探索階段。由于ANN不能很好的描述語(yǔ)音信號(hào)的時(shí)間動(dòng)態(tài)特性．所以常把ANN與傳統(tǒng)識(shí)別方法結(jié)合，分別利用各自優(yōu)點(diǎn)來(lái)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別。這些結(jié)合形成的算法提高了識(shí)別的性能，并彌補(bǔ)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)，增強(qiáng)了識(shí)別系統(tǒng)的魯棒性。 三 研究?jī)?nèi)容和實(shí)驗(yàn)方案 根據(jù)調(diào)研結(jié)果，智能輪椅在國(guó)外已取得長(zhǎng)足的發(fā)展，但大多數(shù)也都是在實(shí)驗(yàn)室或是少數(shù)定做，還沒有形成批量生產(chǎn)，在國(guó)內(nèi)也是近幾年才開始進(jìn)行研究。智能輪椅作為幫助殘疾人的一種服務(wù)機(jī)器人，應(yīng)以人為核心進(jìn)行設(shè)計(jì)，即應(yīng)當(dāng)在安全行駛和實(shí)用性方面下功夫。本文以人為本，對(duì)智能輪椅安全避障，語(yǔ)音控制中可避障控制，手動(dòng)控制進(jìn)行了深入研究。 (1)研究目的 本課題的目標(biāo)是構(gòu)建智能輪椅多模態(tài)控制系統(tǒng)：自主避障模態(tài)、手動(dòng)控制模態(tài)、語(yǔ)音控制中可避障模態(tài)。適應(yīng)多種用戶的需要。 (2)研究方法 本課題智能輪椅多模態(tài)控制系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)采用模塊化設(shè)計(jì)，采用超聲波傳感器測(cè)距原理和局部路徑規(guī)劃理論設(shè)計(jì)了輪椅自主避障模態(tài)，采用SPI模擬技術(shù)設(shè)計(jì)了手動(dòng)控制模態(tài)，語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)和決策層融合技術(shù)設(shè)計(jì)了語(yǔ)音控制可避障模態(tài)。 (3)研究結(jié)果 本課題在實(shí)驗(yàn)室外空曠區(qū)域進(jìn)行了智能輪椅多模態(tài)控制系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)，經(jīng)過實(shí)驗(yàn)我們發(fā)現(xiàn)，多模態(tài)控制系統(tǒng)運(yùn)行良好，可以滿足多種用戶的需要，具有很高的實(shí)用價(jià)值。 四 目標(biāo),主要特色及工作進(jìn)度 本課題創(chuàng)新點(diǎn)體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)： (1)僅在SPCE061A單片機(jī)的基礎(chǔ)上，實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)音控制中可避障控制、自主避障控制、手動(dòng)控制，使得智能輪椅人機(jī)交互性更強(qiáng)，運(yùn)行更加安全、穩(wěn)定可靠。并且在功能上可以根據(jù)不同的用戶對(duì)象分模塊定制。 (2)利用超聲波測(cè)距原理和路徑規(guī)劃理論，以一塊SPCE061A單片機(jī)開發(fā)板為控制核心，電動(dòng)輪椅為控制載體，設(shè)計(jì)了智能輪椅自主避障模態(tài)的硬件系統(tǒng)和軟件系統(tǒng)。 (3)基于安全角度考慮，在對(duì)語(yǔ)音控制單模態(tài)和自主避障控制單模態(tài)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了語(yǔ)音控制中可避障模態(tài)。 (4)利用SPI模擬技術(shù)設(shè)計(jì)了DA驅(qū)動(dòng)控制模塊和手動(dòng)控制模塊。 工作進(jìn)度: (1) 收集有關(guān)資料,寫出相關(guān)報(bào)告; 3.24—4.3 (2) 系統(tǒng)方案設(shè)計(jì) 4.6---4.23 (3) 輪椅結(jié)構(gòu)及主要部件功能 4.26—5.5 (4) 繪制零件圖 5.7---5.25 (5) 撰寫論文 5.28—6.6 五 參考文獻(xiàn) 【1】張桂榮．人口老齡化與社會(huì)養(yǎng)老保險(xiǎn)[D】．山東，山東大學(xué) 【2】李芳蕾．我國(guó)報(bào)刊殘疾人報(bào)道研究【D】．北京，中央民族大學(xué) 【3】Brooks R A robust layered control system for a mobile robot．IEEE Transactions on Robotics and Automation．1 986．2(¨．1 4～23 【4】向靜波．移動(dòng)機(jī)器人的路徑規(guī)劃和控制研究【D】．河北，西北工業(yè)大學(xué)．2004 【5】BorockeR R W et a1．Asymptomic Stability and Feedback 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