采用单节变形履带机构的新型轮椅机器人

提出一种采用单节变形履带机构的轮椅机器人。该机构能够通过两组摆臂的转动对履带形状与张紧力进行主动控制,以使履带形状更好地与障碍物相适应,从而提高传统轮椅的越障能力。在对比现存各种轮椅机器人越障机构特点的基础上,介绍这种新型轮椅机器人的机构方案及对楼梯这种典型障碍物的爬越过程。针对爬越楼梯这一越障运动,将轮椅机器人转换成等效串联机器人,建立用于描述机器人位置及履带形状的几何模型,并给出基于拉格朗日动力学方程的机器人主动构件驱动力矩的优化求解方法。通过仿真得到了轮椅机器人爬越楼梯过程中各主动构件驱动力矩的变化情况,进而指导完成了机器人驱动系统与机械结构设计并制作出原理样机。通过样机爬越楼梯试验验证了轮椅机器人的越障能力。

可变位姿越障轮椅的控制系统

为了改善老年人和残疾人行动不便的情况,针对可变位姿越障轮椅的各种功能需求,提出了可变位姿越障轮椅的控制系统。设计了以PC机为上位机,以STM32为运动控制处理器的控制系统,介绍了整体功能需求;采用CAN模块实现STM32与PC机、各驱动模块的通信;设计了以伺服电机为驱动电机的位姿变换功能;设计了整个轮椅位姿极限位置监测报警系统;采用手柄操控器的红外遥控功能,设计了可变位姿越障轮椅的人机操作系统。课题组的研究有益于可变位姿越障轮椅的功能快速响应,便于轮椅的调试也让使用者更加方便地操控轮椅。

模糊神经网络在智能轮椅避障中的应用

针对传统的基于模糊逻辑的智能轮椅避障方法参数选取依赖设计者经验的问题,提出了一种能够自主学习的模糊神经网络智能轮椅避障控制算法.该算法结合模糊逻辑和神经网络各自的优点,并采用状态控制变量记录全向轮椅的运动状态,解决使用者期望目标方向和轮椅避障方向的选择问题,优化了避障路径,更好地满足用户对智能轮椅的舒适性需求.仿真和实物实验证明:该算法提高了避障的智能性和使用者的乘用舒适性,适用于智能轮椅的避障控制.