[發(fā)明專利]一種用于全向智能輪椅避障的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法

在審

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• 申請日: 2013-12-04
• 公開（公告）號: CN103699124A
• 公開（公告）日: 2014-04-02
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 賈松敏;劉釗;樊勁輝;王成富;鄭鵬
• 申請（專利權(quán)）人: 北京工業(yè)大學(xué)
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 北京思海天達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11203
• 代理人: 張慧

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種全向智能輪椅的避障方法，尤其涉及一種基于狀態(tài)控制變量的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)全向智能輪椅避障方法。

背景技術(shù)

為了給殘障人提供性能優(yōu)越的代步工具，幫助他們提高行動自由度及重新融入社會，許多國家都對智能輪椅進(jìn)行了研究。隨著殘障人士對生活質(zhì)量需求的不斷提高，尤其是對參加競技體育的渴望，人們對輪椅的運(yùn)動性能提出了更高、更具體的要求。比如，輪椅網(wǎng)球雙打作為殘奧會的比賽項(xiàng)目，受到了許多殘疾朋友的關(guān)注。在常規(guī)的輪椅網(wǎng)球運(yùn)動中，下肢殘廢的運(yùn)動員必須依靠上肢力量實(shí)現(xiàn)對輪椅運(yùn)動方向和運(yùn)動速度的控制，同時(shí)完成接發(fā)球，因而對運(yùn)動輪椅的安全性、可控性及高效性有較高要求。此外，比賽過程中還可能會出現(xiàn)選手意外發(fā)生碰撞的情況，以致于運(yùn)動員受傷。因此，全向智能輪椅逐漸被應(yīng)用到輪椅網(wǎng)球運(yùn)動中。為了保障安全，要求全向智能輪椅避障能夠進(jìn)行自主避障。

模糊邏輯控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和專家控制是智能控制的三個(gè)方向。基于規(guī)則的傳統(tǒng)AI專家系統(tǒng)有逐漸讓位于基于模糊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的趨勢，近年來智能信息處理與智能控制的研究主要集中在模糊系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及二者相結(jié)合的模糊神經(jīng)控制技術(shù)方面。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在移動機(jī)器人避障及路徑規(guī)劃領(lǐng)域也有一定的應(yīng)用。2010年，張利等在《電子測量與儀器學(xué)報(bào)》中發(fā)表的論文“智能輪椅避障系統(tǒng)的研究”認(rèn)為，傳統(tǒng)避障方法的路徑規(guī)劃結(jié)果多為使輪椅單純向著遠(yuǎn)離障礙物的方向運(yùn)動，且面對的障礙物主要為前方和側(cè)面的障礙物。但在輪椅網(wǎng)球運(yùn)動及其他日常使用中，存在使用者試圖使輪椅向后運(yùn)動的情況，此時(shí)運(yùn)動方向已經(jīng)超出了使用者的視場角，容易發(fā)生碰撞，且避障時(shí)單純地遠(yuǎn)離障礙物容易使輪椅行駛路徑偏離使用者期望的路徑。

發(fā)明內(nèi)容

為克服現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述不足，本發(fā)明提供一種基于狀態(tài)控制變量及改進(jìn)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全向智能輪椅避障方法，結(jié)合基于改進(jìn)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的避障算法以及策略轉(zhuǎn)換機(jī)制，增加狀態(tài)控制變量解決運(yùn)動方向在視場角外的避障情況。采用狀態(tài)控制變量記錄使用者在運(yùn)動過程中的運(yùn)動狀態(tài)，盡可能地保證路徑規(guī)劃結(jié)果接近用戶原來的運(yùn)動方向，實(shí)現(xiàn)全向智能輪椅的自主避障導(dǎo)航。

圖1為全向智能輪椅硬件結(jié)構(gòu)圖。輪椅座椅和靠背的壓力傳感器用來獲取人體的重心位置信息，超聲波傳感器用來獲取障礙物距離信息，編碼器用來獲取電機(jī)速度。距離和速度構(gòu)成避障系統(tǒng)的輸入信息。數(shù)據(jù)采集卡及其擴(kuò)展模塊用于接收輸入信息，全向智能輪椅運(yùn)動控制器用于處理輸入信息并運(yùn)行避障控制算法，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理最終輸出輪椅全向輪電機(jī)組的控制信號，通過電機(jī)驅(qū)動器控制電機(jī)組工作，結(jié)合編碼器輸出的速度反饋，從而控制輪椅進(jìn)行全方位運(yùn)動。

本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：

一種用于全向智能輪椅避障的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法，當(dāng)檢測到輪椅行進(jìn)方向出現(xiàn)障礙或其它方向有障礙物向輪椅靠近時(shí)，在全向智能輪椅運(yùn)動控制器中運(yùn)行所述方法，控制輪椅避開障礙物，其特征在于包括以下步驟：

步驟一，定義輸入變量。

定義5個(gè)輸入變量d_l,d_f,d_r,θ,v，分別表示左側(cè)、中間及右側(cè)障礙物距離信息，輪椅行駛方向角和輪椅行駛速率。其中，d_l,d_f,d_r由超聲波傳感器獲得，θ,v由編碼器反饋的速度信號經(jīng)過全向智能輪椅運(yùn)動控制器進(jìn)行運(yùn)算得到。

步驟二，確定模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)。

（1）確定輸入層。

輸入層為第1層，各個(gè)節(jié)點(diǎn)直接與輸入向量的各個(gè)分量連接，將輸入值U={d_l,d_f,d_r,θ,v}傳遞到下一層。

（2）確定隸屬度函數(shù)層。

隸屬度函數(shù)層為第2層，隸屬度函數(shù)選取三角形函數(shù)、Z型函數(shù)和S型函數(shù)3種基本形式。Z型函數(shù)表示左邊界隸屬度函數(shù)值，三角形函數(shù)表示中間隸屬度函數(shù)值，S型函數(shù)表示右邊界隸屬度函數(shù)值。根據(jù)輸入輸出量的特性將上述三式進(jìn)行組合，得到模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隸屬度函數(shù)。超聲波距離和速率僅采用Z型和S型函數(shù)，方向角和加速度增加1個(gè)三角形函數(shù)，方向角變化率采用3個(gè)三角形函數(shù)。

3種隸屬度函數(shù)的表達(dá)式分別為：

三角形函數(shù)：

Z型函數(shù)：

S型函數(shù)：