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1、1.2.1 智能輪椅的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 智能輪椅通常是在一臺標(biāo)準(zhǔn)電動輪椅的基礎(chǔ)上， 增加一臺電腦和一些傳感器 或者在一個移動機器人的基礎(chǔ)上增加一個座椅進(jìn)行構(gòu)建。 最早的相關(guān)研究開始 于 1986 年，輪椅通過視覺進(jìn)行導(dǎo)航協(xié)助。 之后 IBMT.J.Watson Research Center 的 Connell 和 Viola 將座椅放在一個移動機器人平臺上， 利用操縱桿、超聲和 紅外傳感器實現(xiàn)了機器人的行走和避障等導(dǎo)航功能。 Jaffe 等負(fù)責(zé)的 smart wheelchair 項目利用兩個超聲波傳感器測定人的頭部運動位置，并以此實現(xiàn)了 利用頭部姿勢控制輪椅的運動。 經(jīng)過 20 多年的開發(fā)

2、， 世界各國的研究者相繼 開發(fā)了多種智能輪椅平臺， 包括美國麻省理工大學(xué)的 Wheelesley, 密西根大學(xué) 的 NavChair ， 匹 茲 堡 大 學(xué) 的 Haphaestus ， SWCS(Smart Wheelchair ComponentSystem),加拿大的TAO項目，西班牙的SIAMO,法國的VAHM,德國 烏爾姆大學(xué)的 MAid, 不萊梅大學(xué)的 Rolland, FRIEDNSI,II 系列, 希臘的 SENARIO 等。 我國開展智能輪椅的研究較晚，但是也根據(jù)自己的技術(shù)優(yōu)勢和特點， 開發(fā) 出了有特色的智能輪椅平臺， 包括中科院自動化所的多模態(tài)交互智能輪椅、嵌 入式智能

3、輪椅， 上海交通大學(xué)的多功能智能輪椅， 中科院深圳先進(jìn)技術(shù)研究院 基于頭部動作的智能輪椅等等。 在控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)方面， 目前多數(shù)智能輪椅平臺上采用的是主從式控制方式。 上位機負(fù)責(zé)系統(tǒng)的整體控制， 包括各功能子模塊的協(xié)調(diào)， 任務(wù)規(guī)劃， 系統(tǒng)管 理以及人機交互等， 同時完成運動控制量的計算、 送到下位機， 以完成對輪 椅的運動控制。 該種控制模式對硬件的要求較為簡單， 系統(tǒng)較容易構(gòu)建， 是 系統(tǒng)驗證期所采用的典型結(jié)構(gòu)。 目前上位機多采用普通PC機，由于信息的集中 處理使得上位機的信息處理量大， 負(fù)擔(dān)很重， 實時性較差， 無法滿足實際使用的 需要。隨著嵌入式技術(shù)的飛速發(fā)展， 采用嵌入式控制系統(tǒng)構(gòu)建

4、智能輪椅平臺逐漸 引起研究者們的注意， 中科院自動化所研制的嵌入式智能輪椅系統(tǒng)在該方面進(jìn)行 了嘗試，系統(tǒng)采用ARM+DSP+FPGA&式來分別構(gòu)建智能輪椅的中央控制系統(tǒng)、 傳感器系統(tǒng)、視覺系統(tǒng)和運動控制系統(tǒng)， 整個控制系統(tǒng)運行穩(wěn)定， 具有實時性高、 功耗低， 續(xù)航時間長的特點， 在控制模式方面， 智能輪椅上普遍采用的是三種模 式：自動模式、半自動模式、手動模式。 在自動模式下， 由使用者通過人機交互界面設(shè)定目標(biāo)， 智能輪椅通過自身獲 得的環(huán)境信息自主完成到目標(biāo)點的路徑規(guī)劃和跟蹤， 比如到臥室， 客廳等。 該模 式主要針對控制輪椅能力較弱的老年人和殘疾人 ； 在半自動模式下， 則是通過使用者

5、和輪椅之間的協(xié)作控制來達(dá)到安全導(dǎo)航 的目的。 該模式下以使用者控制為主， 輪椅控制系統(tǒng)主要負(fù)責(zé)控制過程中的局 部規(guī)劃和安全檢測。 比如輪椅行進(jìn)過程中的自主避障 ；在門、 走廊等狹窄區(qū) 域， 根據(jù)使用者的操縱指令進(jìn)行局部路徑規(guī)劃， 幫助使用者完成操縱意圖， 同 時避免危險發(fā)生等等。 在手動模式下， 則是由使用者通過操縱桿實現(xiàn)對輪椅的完全控制， 相當(dāng)于 一臺普通的電動輪椅。 在人機接口方面， 針對不同殘疾人群， 研究者們開發(fā)了 多種智能輪椅人機接口。 根據(jù)控制方式的不同， 可以分為設(shè)定型人機接口和自然型人機接口兩種， 其 中設(shè)定型人機接口適用于那些殘疾程度較輕肢體能動性較高而且意識較好的人 群

6、， 包括操縱桿控制、 按鍵控制、 方向盤控制、 觸摸屏控制、 菜單控制等。 而自然型人機接口的使用人群是那些殘疾程度較高， 肢體能動性較低的人群， 包括語音控制、 呼吸控制、 頭部控制、 手勢控制、 生物信號控制等方式。 自 然型人機接口由于交互中存在的無意識性使得控制動作與非控制動作難以區(qū)分， 因此需要采用合理的方式將兩者加以區(qū)分， 以免引起誤操作而導(dǎo)致輪椅失控。 通 常智能輪椅上會根據(jù)使用者殘障程度的不同， 安裝有多種人機接口， 從而能夠與 使用者實現(xiàn)多種途徑的交互， 提供更加安全的運動控制針對殘疾程度較重的使用 者，也有部分輪椅采用了輕型機械臂， 幫助使用者完成撿拾物品、 開、 倒水 等

7、活動。 比如FRIEND I上采用的MANU手可以通過示教的方式實現(xiàn)抓取物體、 倒水等功能。 IEND II 上則配備了一個更加靈活， 重量更輕的關(guān)節(jié)手臂， 手臂 末端是 5 手指的人工靈巧手， 可以幫使用者完成更加復(fù)雜的動作。此外，部分 研究者對智能輪椅的攀爬樓梯功能行了研究。目前較為典型的是由 Dean Kaman 發(fā)明 iBot, 該輪椅能夠利用兩對驅(qū)動輪的交替旋轉(zhuǎn)實攀爬樓梯的目的。 Prrris Wellman 等人則采用在椅兩側(cè)加裝機械腿的方式， 通過機械腿的支撐作實現(xiàn)輪 椅攀爬樓梯的目的。 該方式對機械腿的機結(jié)構(gòu)要求較高， 同時存在在攀爬過程 中機械腿協(xié)一致的問題。 智能輪椅的關(guān)鍵

8、技術(shù)研究智能輪椅作為服務(wù)機器人的一 種，涉及到了機人技術(shù)， 信息技術(shù)等多個領(lǐng)域的技術(shù)， 其關(guān)鍵技主要包括導(dǎo)航技 術(shù)、人機接口技術(shù)兩部分。 1 導(dǎo)航 智能輪椅的導(dǎo)航技術(shù)主要來源于機器人技術(shù)， 由于智能輪椅是以人為中心的 控制系統(tǒng)， 其導(dǎo)航又有特殊性。 除了需要解決導(dǎo)航過程中輪椅運行空間環(huán)境模 型建立， 輪椅的定位以及路徑規(guī)劃等問題，還更應(yīng)關(guān)注導(dǎo)航中的安全性以及與 使用者的交互性。 2.1.1 環(huán)境感知輪椅進(jìn)行環(huán)境感知的主要手段。因此，為了盡可能準(zhǔn)確地獲取 環(huán)境信息， 智能輪椅上都配備了多種傳感器。包括內(nèi)部或外部編碼器，超聲波 傳感器 (SENARIO，Rolland ，NavChair )，

9、紅外傳感器( RobChair，Wheelesley ， SIAMO，激光測距儀(MAid),碰撞傳感器(Wheelesley )，攝像頭(SIAMQ FRIEND SENARIO 等等。 智能輪椅通過多種傳感器收集數(shù)據(jù)， 利用信息融合算法將能夠較準(zhǔn)確的獲得 環(huán)境特征， 為精確的導(dǎo)航提供可靠的依據(jù)。目前研究者們已經(jīng)提出了多種信息 融合算法， 包括有加權(quán)平均法、 貝葉斯估計、多貝葉斯方法、 卡爾曼濾波、 D-S 證據(jù)推理、 模糊邏輯、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。 2.1.2 全自主導(dǎo)航 智能輪椅的全自主導(dǎo)航主要是解決 “go-to-goal ” 的問題。 使用者通過人 機界面給出目標(biāo)點， 由輪椅完成路

10、徑規(guī)劃和路徑跟蹤。 其導(dǎo)航技術(shù)主要采用自 主移動機器人的相關(guān)技術(shù)。 導(dǎo)航的方法很多， 包括基于路標(biāo)導(dǎo)航、 基于地圖 導(dǎo)航、 基于傳感器導(dǎo)航和 基于視覺導(dǎo)航等。 導(dǎo)航系統(tǒng)通常是由其中一種或幾種方式結(jié)合起來構(gòu)成。 導(dǎo)航系統(tǒng)通過各種傳感器檢測環(huán)境信息， 建立環(huán)境模型， 確定輪椅的位置和方 向， 然后規(guī)劃出安全有效的運動路徑， 并自主實現(xiàn)路徑跟蹤在運動過程中， 系 統(tǒng)需要與使用者進(jìn)行實時交互， 根據(jù)目標(biāo)點的變更實時調(diào)整運動路徑。 2.1.3 半自主導(dǎo)航 半自主導(dǎo)航，也稱為分享導(dǎo)航 (sharednaviga-tion) ，主要是解決“ where he/she wants to g o”的問題，

11、是智能輪椅導(dǎo)航研究中的重點。目前智能輪椅 半自主導(dǎo)航主要關(guān)注于解決意圖理解 (Imp-licit communication) 和安全避障 (safeob stacle- avoidance) 的問題。 意圖理解是指當(dāng)輪椅處于環(huán)境較為復(fù)雜的情況下， 根據(jù)自身的環(huán)境探測以及 使用者的操縱指令給出合理的行動規(guī)劃， 或者通過人機交互的方式來給出幾種 選擇以供使用者參考。不萊梅大學(xué)的 Rolland 系統(tǒng)采用了“暗示”的方法自動地從一種模式轉(zhuǎn)換到另一種模式， 而不需要使用者的干預(yù)。 當(dāng)使用者的指向不是障礙物時， 輪椅會試圖繞過它。 但是該方法過于靈活， 當(dāng)稍微有些偏差時， 輪椅都將試圖躲避障礙物，

12、 而不是 按照使用者的想法來接近它。 NavChair 上也采用了類似的方法， 但是對使用 者的想法和意圖考慮得較少。SENARIO上給出的解決方案是當(dāng)使用者操縱輪椅 趨近于障礙物時， 系統(tǒng)給出警報并以最小的速度趨向目標(biāo)； 當(dāng)達(dá)到警戒距離時， 系統(tǒng)將強行停止輪椅運動， 并通過人機界面提示使用者改變控制命令。 安全避障則是指在保證使用者操縱指令正確執(zhí)行的情況下使輪椅避開障礙 物， 防止碰撞的發(fā)生。 較為成功的 避障技術(shù)是應(yīng)用 在 NavChair 上的 MVFH(Minimu m Vector Field Histogram) 方法， 它 是 VFH(Vector Field Histogra

13、m, 應(yīng)用在機器人上的 快速避障方法 )方法的一種變形。 該方法不是簡單地選取障礙物密度低于閾 值的最近方向， 而是考慮了控制手柄的當(dāng)前位置， 通過權(quán)值均衡選擇一條折中 路線。SENARIO上采用了一種 AKH(Active KinematicHistogram)方法，也是對 VFH 方法的一種改進(jìn)。該方法考慮了非點移動機器人的特性， 通過動態(tài)運動窗 (AKW來處理不可預(yù)測的機器人運動行為。 在選擇運動方向時， 動態(tài)窗將給出 接近于當(dāng)前輪椅運動方向上一個范圍內(nèi)的建議方向， 以使對當(dāng)前運動作較小的 修正。此外，AKH方法根據(jù)機器人的形狀和尺寸， 以及障礙物的空間位置來決 定所選方向的可行性

14、。 Rolland 上采用的避障模塊則是將使用者的操縱命令作 為避障方向的一個偏移值， 操縱桿的方向命令決定了輪椅從哪個方向繞過障礙 物。 2.2 人機接口 智能輪椅是以人為中心的控制系統(tǒng)， 因此，智能輪椅的控制系統(tǒng)不是設(shè)計的 自主性越高越好，而是應(yīng)該考慮到使用者的身體特點， 有效地補償他 /她的不足， 充分發(fā)揮他 / 她的主動性。這就決定了智能輪椅人機接口的多樣性。人機接口的 設(shè)計需要考慮使用者的生理特點以及在各種情況下的心理反應(yīng)以實現(xiàn)輪椅與使 用者之間的和諧合作機制。下面對 幾種人機接口方式進(jìn)行一下介紹。 (1) 操縱桿控制。 該方式指示方向明確簡單， 是電動輪椅的標(biāo)準(zhǔn)配置， 因此

15、 在多數(shù)智能輪椅上都仍然保留了這一人機接口。 但是在使用者手部存在病理性 顫動的情況下， 采用普通操縱桿將無法正常地操縱輪椅。針對這樣的情況，不 少研究者進(jìn)一步開 發(fā)了“智能” 操縱桿。 D.Ding 等 人針對病理性 手部顫動 (Pathological hand tremor) 的使用者，利用模糊邏輯的方法去除使用者操縱過 程中的手部顫動。 Brienza 和 Angelo[28] 通過改變操縱桿的堅硬度以阻礙使用 者向障礙物方向控制操縱桿 (2) 按鍵、觸摸屏、菜單控制。這些方式一般是將輪椅的方向控制分為 4 個 或 8 個方向的按鍵。 其好處是輪椅運動方向明確、 控制較精確， 而缺點

16、是不 夠靈活。 Wheelesley ， Rolland 上均采用了這些方式。 (3) 語音控制。利用口令識別和語音合成技術(shù)，實現(xiàn)使用者與輪椅的語音對 話以及對輪椅運動的控制。 西班牙的 SIAMO， 中科院自動化所的多模態(tài)交互智 能輪椅，上海交通大學(xué)的智能輪椅均采用了語音交互的人機接口。 但目前所使用 的語音命令是離散的， 只能進(jìn)行簡單的方向命令控制， 還無法實現(xiàn)真正意義上的 語言對話，而且在環(huán)境嘈雜的情況下語音命令的識別率往往會急劇下降。 (4) 呼吸控制。 使用者可以通過在一個壓力開關(guān)上吹氣以激活期望的輸出從 而實現(xiàn)對輪椅的控制。西班牙的 SIAMC采用了這種驅(qū)動方式。 通過差動氣流

17、傳 感器檢測輸入的呼吸氣流的強度和方向，輸出 經(jīng)過處理和編碼后的控制命令傳送到導(dǎo)航模塊。 根據(jù)傳感器信號的強度控制 輪椅的線速度，根據(jù)氣流的方向控制輪椅的角速度。 (5) 頭部控制。 頭部運動是能夠指示方向的一個很自然的方式， 可以直接用 來替代操縱桿保持相似的控制， 且這種方式給那些高度脊椎損傷和運動神經(jīng)疾病 的病人帶來獨立控制的可能性。 Nguyen 等人在頭部安裝傾斜傳感器并利用無線 技術(shù)實現(xiàn)了基于頭部動作的遠(yuǎn)程輪椅運動控制。牛津大學(xué)Tew則研制開發(fā)了一種 頭部運動感知設(shè)備， 該設(shè)備使用了一個四象限光感器 (Photo Quadrant Sensor)， 根據(jù)每一象限光電流的相對比

18、例確定頭部的位置。 此外， 也有研究通過攝像頭 檢測眼睛尾部與臉的邊緣距離的變化來判定頭部運動。 (6) 手勢控制。通過手勢的指向來獲取控制信息。使用者帶上特定顏色的手 套，控制系統(tǒng)通過CCD攝像頭獲得圖像信息并將手部區(qū)域分隔出來， 以判斷使用 者的手勢，進(jìn)而將手勢指令轉(zhuǎn)化為驅(qū)動指令，達(dá)到控制輪椅運動的目的。 (7) 生物信號控制。包括通過檢測肌動電流(EMG，腦動電流(EEG，眼 動電流(EOG來判斷使用者的行使意圖， 并進(jìn)而控制輪椅相應(yīng)的運動。 InhukMoon 等人利用探測位于頸部兩側(cè)的肩胛提肌的肌動電流捕捉使用者肩膀 的動作， 以控制輪椅的前進(jìn)、左轉(zhuǎn)、 右轉(zhuǎn)運動。 Kazuo

19、 Tanaka 等人則通過使 用者在思維時的腦電波變化判斷其行使意圖， 以達(dá)到用思維控制輪椅運動的目 的。 MIT 的 Wheelesley 上使用的鷹眼系統(tǒng)則是通過在眼部周圍放置電極來感知 眼球的運動，確定人的視線，以實時地控制 中科院自動化所嵌入式輪椅輪椅的 角速度和線速度。 3 智能輪椅研究的發(fā)展趨勢經(jīng)過近 20 年的研究發(fā)展， 智能輪椅的研究有大 的進(jìn)展，功能不斷豐富，安全可靠性不斷提高，也存在一定的問題 ： (1) 人機交互不夠自然。雖然已開發(fā)了多種智能輪椅人機交互接口， 但是 仍處于通人機接口對輪椅進(jìn)行簡單控制的階段， 對自然中使用者的無意識行為 與有意識行為的區(qū)分還缺，無法達(dá)到自然交互的目的。 (2) 輪椅的安全保統(tǒng)不夠完善。 目前多數(shù)智能輪椅平臺較重視功能現(xiàn)， 對 于各種環(huán)境下危險發(fā)生的可能性以及相應(yīng)障措施研究不夠。 離真正的實用 (3) 智能輪椅控制系統(tǒng)實時性較功耗較大， 續(xù)航能力不高， 還有一定離。 鑒于此， 我們認(rèn)為智能輪椅未來的發(fā)展趨勢有