智能轮椅检测与控制系统设计

第 1 章 绪论1.1 课题研究的背景及意义随着经济和医学的发展，人类的健康水平不断提高，寿命也越来越长，人口老龄化的问题日益严峻。而随着年龄的增长，人体的机能也不断衰退，肌肉力量的衰退使这些老年人的行动力也变差。同时由于各种疾病、意外事故等造成下肢受损伤的人数的不断增加。 我国是人口大国，是世界上人口最多的国家，人口老龄化的问题是我们难以逃避的重大问题。2000 年，我国 65 岁及以上的人口占总人口的 6.96%，为 8811 万人[1]；2021 年，65 岁及以上人口已经达到 11883 万人，占 8.87%[2]。2021 年，中国社会科学院发布了《中国老龄事业发展报告（2021）》[3]，报告上指出，中国即将迎来首个老年人口增长的高峰，2021 年老年人口数量已经超过了 2 亿。在 2025 年前，老年人口每年将增加 100 万人。据专家预测，到 2053 年我国老年人口数将会达到最高，约为 4.3 亿[4]。 在这么大的人口基数下，我国的残疾人人口也是十分大。1987 年全国残疾人抽样调查，我国有残疾人 5164 万，其中肢体残疾 755 万[5]；到 2006 年，我国残疾人增至 8296 万，其中肢体残疾 2412 万[6]，与上次普查数据相比，我国残疾人口总数增加，残疾人比例上升，肢体残疾的人数增加的更加剧烈，比 1987 年的三倍还多。 老龄化人口和残疾人人口的快速增长带来了一系列社会经济和公共卫生问题。国民收入中花在养老、护理、医疗等的费用上升幅度巨大，社会保障支出的费用也明显增加，这些都极大的加重了社会及家庭的经济负担[7]。据调查，北京痴呆患者每人每年的医疗护理花费约为 1.5 万元人民币[8]，上海阿尔茨海默病（AD）患者每人每年的直接及间接花费总和约为 1.9 万元人民币[9]，上述医疗护理费用都接近甚至超过了2009 年中国城镇居民全年人均可支配收入（1.7 万元人民币），是 2009 年中国农村居民全年人均纯收入（0.5 万元人民币）的三倍以上[10]。 另一方面，我国的医疗设施和医护人员也存在严重短缺[11]。在我国社区医疗服务机构中，普遍存在全科医师不足的问题。..........1.2 国内外研究动态1986 年英国开始研制出第一辆智能轮椅后[12]，许多国家先后开始投入资金研究智能轮椅。例如美国麻省理工学院 WHEELESLEY 项目[13-14]、加拿大 AAI 公司 TAO项目[15-17]、ISS 学院 TINMAN 项目[18]、台湾中正大学电机系 LUOSON 项目[19]、德国不莱梅大学的 FRIEND 项目[20-21]和 ROLLAND 项目[22-25]、法国 VAHM 项目[26-28]、德国乌尔姆大学 MAID 项目[29-32]、西班牙 SIAMO 项目[34-36]，及我国 863 智能机器人智能轮椅项目[37-39]等。 早期研究中，智能轮椅具有的功能一般都是比较简易的，例如控制轮椅的方向、控制轮椅的速度、简易的躲避障碍等。但随着机器人控制技术的快速发展，智能轮椅上结合了大量的智能机器人技术，使得轮椅的功能更加强大。麻省理工智能实验室研究的智能轮椅 WHEELESLEY，如图 1.1a 所示。WHEELESLEY 是一个半自主式轮椅机器人，它的设计目标是让用户更加轻松方便的使用轮椅。整个系统由电动轮椅，计算机和传感器组成，通过图形界面来控制轮椅, 如图 1.1b 所示。它能够为用户完成简易的自动导航任务，例如前进右转、后退左转、爬坡、推拉物品等。用户通过界面选取当前需要完成的任务，轮椅将自动行进，无需用户实时控制轮椅的具体运动。 1989 年法国开始了 VAHM 项目的研究，如图 1.2 所示。VAHM 智能轮椅由电动轮椅、PC486 计算机、多个超声波传感器构成。人机交互界面可以根据用户的身体能力而设置不同的模式。手动模式时，轮椅与普通电动轮椅的工作模式一样，完全由用户操作；全自动模式时，用户只需选择目标位置，轮椅将自动运动到选择位置；半自动模式时，用户选择前进方向，轮椅自动躲避前进路上的障碍物。...........第 2 章 坐下实验分析为了实现轮椅能够安全有效地辅助用户坐到轮椅上，首先要分析用户坐下动作对轮椅及用户的影响，本章以用户坐下时与轮椅之间产生的冲击大小为基础，分析影响冲击力大小的因素。2.1 姿态测量方法姿态传感器使用的是无线独立传感系统，如图 2.1 所示，它由多个姿态传感器和两个无线数据接收器组成。姿态传感器是基于 MEMS 技术的三维运动姿态测量系统，其内部包含有有高精度三轴加速度计、三轴地磁以及三轴陀螺仪传感器，采用低功耗处理器，其具有较高的续航能力并兼具低成本和高性能的特点。传感器传输数据的方式是使用高速的 2.4G 无线通讯协议，传输速率有 1Mbps 和 2Mbps 可以选择，该传感系统是可以满足多个无线运动姿态追踪与测量的产品，能够完成多运动姿态的追踪与测量。为了获取用户坐到轮椅上的姿态的变化及受到冲击力的大小，我们在测试者身上安装了六个姿态传感器，如图 2.2 所示。其中的两个姿态传感器分别安装在测试者的小腿上，用于检测小腿姿态变化；大腿的姿态通过固定在大腿上的姿态传感器来获取；剩下的两个传感器分别安装在腰部和胸部，用于检测躯干的姿态以及受的冲击力。...........2.2 实验设计对于坐下过程造成的冲击力变化的因素有多种多样，我们选取了两个客观的因素：测试者坐下时与轮椅的距离 Dh和坐深 Ds。实验设计如图 2.3 所示。如图 2.3a 所示，在第一组实验中，保持测试者与轮椅间的距离，通过改变测试者的坐深来分析不同坐深对用户在坐下过程中受到的冲击力造成的影响；在第二组实验中，如图 2.3b 所示，在同一坐深区域的情况下，调整测试者与轮椅的距离，分析测试者坐下时受到的冲击力与用户和轮椅间距离的关系。 在实验中，测试者坐下时与轮椅的距离 Dh分别为 50mm，150mm，250mm；测试者的坐深 Ds分别为 A：0-150mm，B：150-300mm，C：300-450mm。为了描述的方便，将它们的组合用字母和编号表示，如表 2.1 所示： 通过实验获取了人体在坐下过程中的姿态变化及受到的冲击情况，我们选取特征最明显的腰部位置的姿态传感器的数据做分析，图 2.2 中的 5 号传感器。 图 2.4 所示的是条件 C1 下的数据，由于人与轮椅的距离比较近，坐深比较小，测试者与轮椅碰撞只发生一次，然后振荡衰减。图 2.5 所示的是条件 C3 下的数据，由于坐深比较大，测试者与轮椅发生了两次碰撞。第一次是测试者臀部与椅面接触时，第二次是测试者后背撞击在轮椅的靠背上。

............ 第 3 章 用户位姿获取方法 ....... 123.1 激光扫描传感器..... 123.2 位置信息提取......... 133.2.1 数据解码 ........ 133.2.2 数据滤波 ........ 143.2.3 人体数据提取 ........ 153.2 姿态信息获得......... 183.3 本章小结......... 18第 4 章 坐下辅助轮椅控制策略 ....... 194.1 轮椅接近人体位置控制策略 ........ 194.1.1 全向轮运动分析.... 194.1.2 轮椅运动分析........ 204.1.3 路径规划方法........ 214.2 坐下过程轮椅控制策略 ........ 234.3 本章小结 ........ 26第 5 章 智能轮椅软硬件系统设计 ........... 275.1 智能轮椅总体结构 ........ 275.2 智能轮椅硬件结构 ........ 285.3 智能轮椅软件结构 ........ 375.4 本章小结 ........ 47第 6 章 实验验证6.1 人体信息提取图 6.1 所示的是检测环境及一帧的解码数据。通过解码原始数据后得到的距离和角度的数据与实际环境的对照，可以看出数据的轮廓和现实物体的轮廓基本是一致的，由此证明数据的解码方式是正确的。通过第三章的滤波方法，将原始数据中的脉冲噪声，超距脉冲，边缘噪声滤除后到数据如图 6.2 所示。从滤波后的数据可以看出滤波方法的有效性，相应的噪声数据都被滤除，每个物体的轮廓更加清晰，物体间的分隔更加明显，极大方便了下一步人体信息的提取。 根据资料获得成年人小腿围平均为 350mm，由此可以计算出小腿的直径近似102.46mm。由于测量到人体小腿的数据不可能完整，最多只能扫描到半个圆弧的长度，所以判别的下限设为 30mm；不同人的腿围不同，且裤子会产生影响，因此上限设为较大，为 150mm。在所测量的数据中，通过设定的上下限值，筛选出符合人体小腿尺寸的数据，筛选的结果如图 6.4 所示。..........结论本文围绕实现智能轮椅辅助用户从站立到坐下为主题完成以下工作内容：一、在人体坐下时受到的冲击力分析实验中，主要完成了以下工作： 通过实验，分析了人从站立到坐在轮椅的过程中受到的冲击力，得到了人体坐下时受到的冲击和坐深与人与轮椅的间距成正相关。二、在提取激光扫描传感器检测数据中的人体信息部分，主要完成了以下的工作： 将激光传感器的检测数据进行解码，滤波，再依据人体尺寸筛选后，通过轮廓匹配的方式，判断出检测数据中人体小腿的数据，进而确定人体相对于轮椅的位姿。三、在控制智能轮椅实现辅助用户从站立到坐下部分，主要完成了以下的工作： （1）轮椅接近人体位置控制策略。根据从激光传感器中提取的人体位姿信息，利用人工势场法规划轮椅的运动路径。 （2）坐下过程轮椅控制策略。建立了人体坐下时下肢二连杆模型，依据模型和冲击力分析的结论，提出了坐下过程中轮椅控制的策略。 .........参考文献(略)