[發明專利]一種基于證據網絡的智能輪椅路徑選擇偏好識別方法

有效

• 申請號: 201810182334.3
• 申請日: 2018-03-06
• 公開（公告）號: CN108399473B
• 公開（公告）日: 2021-09-21
• 發明（設計）人: 李勇;孫振羽;孫柏青;胡艷莉;楊俊友
• 申請（專利權）人: 沈陽工業大學
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06K9/62
• 代理公司: 沈陽東大知識產權代理有限公司 21109
• 代理人: 朱光林

本發明提供一種基于證據網絡的智能輪椅路徑選擇偏好識別方法，涉及多源信息融合技術領域。該方法包括：采集現場環境數據并分配基本信度；用戶設置自己的偏好得到新的信度；對采集數據進行擴展；對擴展后的數據進行合成；將合成后決策變量所不關心的變量消去，使其成為獨立變量；判斷是否算出最終變量的信度值；將信度值轉為概率值；計算用戶對路徑的總偏好期望值。本發明提供的一種基于證據網絡的智能輪椅路徑選擇偏好識別方法，主要為在智能輪椅上的用戶服務，根據識別用戶對路徑的偏好，對用戶即將面對的路徑進行規劃，針對每一個智能輪椅設計，自動為用戶選擇偏好路徑，避免像運輸貨物一樣的運輸用戶。

技術領域

本發明涉及多源信息融合技術領域，具體涉及一種基于證據網絡的智能輪椅路徑選擇偏好識別方法。

背景技術

目前，國內外研究者在失能人群使用智能輪椅時考慮用戶的舒適度方面僅有以下幾個方面：1、對智能輪椅的控制還停留在路徑規劃的層面上，將用戶如貨物一般的運輸；2、對用戶們的舒適度進行統一建模，考慮通道寬窄和路徑可見度等因素對用戶的影響；3、利用意圖識別的方法來讓用戶控制智能輪椅。上述技術無法考慮到每一個使用智能輪椅用戶的切身感受，且增加了用戶的認知工作量。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供一種基于證據網絡的智能輪椅路徑選擇偏好識別方法，主要為在智能輪椅上的用戶服務，根據識別用戶對路徑中障礙物的形狀、距離、個數及通道寬度來綜合考慮用戶的要求，對用戶即將面對的路徑進行規劃，智能識別用戶最喜歡的路徑。

為了實現上述目的，一種基于證據網絡的智能輪椅路徑選擇偏好識別方法，包括以下步驟：

步驟1：采集環境中用戶偏好數據，包括障礙物數量范圍、障礙物與用戶距離范圍、障礙物形狀曲率范圍和通道寬度范圍，分配采集到的每個用戶偏好數據的基本信度，令識別框架下的信度和為1；

步驟2：用戶通過實驗將對采集到的證據信息的偏好重新設置，得到新的信度分配，然后提取出用戶偏好信度數據；

步驟3：對采集到的用戶偏好數據格式進行擴展，使數據能夠在同等格式下進行合成；

步驟4：利用證據理論中的合成規則對擴展后的用戶偏好數據進行合成，使之成為一種數據；

步驟5：將在信息融合的過程中已經擴展的變量或合成后的變量，即前期使用過的變量消去，使合成變量成為獨立變量存在；

步驟6：判斷是否計算出最終變量的信度值，即有沒有合成到最后一個變量，若是，則繼續執行步驟7，若否，則返回步驟3；

步驟7：將每個識別框架下的信度值轉換為該識別框架下的概率值，即轉換為決策變量在其每一個識別框架上的概率；

步驟8：由決策變量在其每一個識別框架下的概率乘以該識別框架的變量等級后相加，得到用戶對該路徑的總偏好期望值，總偏好期望值越大，用戶越偏好。

所述步驟3中對采集到的用戶偏好數據格式進行擴展的公式如下：

其中，M＝{m₁,m₂…,m_r}為一組用于決策的評價函數，r為評價函數的總個數，s∈[1,2,…,r]，D＝{D₁,D₂,…,D_n}為所有決策變量的集合，n為決策變量的總個數，且n≤r，i∈[1,2,…,n]，j∈[1,2,…,n]，且i≠j，↑為擴展符號，為D_i擴展為D_i∪D_j后包含D_i信息的評價函數，Θ_D為D的識別框架集合，A、C為定義在D上的不同變量笛卡爾積的子集。

所述步驟4中對擴展后的用戶偏好數據進行合成的公式如下：